資源整理了文本分類(lèi)、實(shí)體識(shí)別&詞性標(biāo)注、搜索匹配、推薦系統(tǒng)、指代消歧、百科數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練詞向量or模型、中文完形填空等大量數(shù)據(jù)集，中文數(shù)據(jù)集平臺(tái)和NLP工具等。

本文內(nèi)容整理自：https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus

文本分類(lèi)

新聞分類(lèi)

今日頭條中文新聞（短文本）分類(lèi)數(shù)據(jù)集：https://github.com/fateleak/toutiao-text-classfication-dataset

數(shù)據(jù)規(guī)模：共38萬(wàn)條，分布于15個(gè)分類(lèi)中。

采集時(shí)間：2018年05月。

以0.7 0.15 0.15做分割 。

清華新聞分類(lèi)語(yǔ)料：

根據(jù)新浪新聞RSS訂閱頻道2005~2011年間的歷史數(shù)據(jù)篩選過(guò)濾生成。

數(shù)據(jù)量：74萬(wàn)篇新聞文檔（2.19 GB）

小數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)可以篩選類(lèi)別：體育, 財(cái)經(jīng), 房產(chǎn), 家居, 教育, 科技, 時(shí)尚, 時(shí)政, 游戲, 娛樂(lè)

http://thuctc.thunlp.org/#%E8%8E%B7%E5%8F%96%E9%93%BE%E6%8E%A5

rnn和cnn實(shí)驗(yàn)：https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn

中科大新聞分類(lèi)語(yǔ)料庫(kù)：http://www.nlpir.org/?action-viewnews-itemid-145

情感/觀點(diǎn)/評(píng)論 傾向性分析

實(shí)體識(shí)別&詞性標(biāo)注

微博實(shí)體識(shí)別

https://github.com/hltcoe/golden-horse

boson數(shù)據(jù)

包含6種實(shí)體類(lèi)型。

https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus/tree/master/NER/boson

人民日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)集

人名、地名、組織名三種實(shí)體類(lèi)型

1998：https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus/tree/master/NER/renMinRiBao

2004：https://pan.baidu.com/s/1LDwQjoj7qc-HT9qwhJ3rcA password: 1fa3

MSRA微軟亞洲研究院數(shù)據(jù)集

5 萬(wàn)多條中文命名實(shí)體識(shí)別標(biāo)注數(shù)據(jù)（包括地點(diǎn)、機(jī)構(gòu)、人物）

https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus/tree/master/NER/MSRA

SIGHAN Bakeoff 2005：一共有四個(gè)數(shù)據(jù)集，包含繁體中文和簡(jiǎn)體中文，下面是簡(jiǎn)體中文分詞數(shù)據(jù)。

MSR: http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/

PKU ：http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/

搜索匹配

OPPO手機(jī)搜索排序

OPPO手機(jī)搜索排序query-title語(yǔ)義匹配數(shù)據(jù)集。

鏈接//pan.baidu.com/s/1Hg2Hubsn3GEuu4gubbHCzw 提取碼:7p3n

網(wǎng)頁(yè)搜索結(jié)果評(píng)價(jià)(SogouE)

用戶查詢及相關(guān)URL列表

https://www.sogou.com/labs/resource/e.php

推薦系統(tǒng)

百科數(shù)據(jù)

維基百科

維基百科會(huì)定時(shí)將語(yǔ)料庫(kù)打包發(fā)布：

數(shù)據(jù)處理博客

https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/

百度百科

只能自己爬，爬取得鏈接：https://pan.baidu.com/share/init?surl=i3wvfil提取碼 neqs 。

指代消歧

CoNLL 2012 ：http://conll.cemantix.org/2012/data.html

預(yù)訓(xùn)練：（詞向量or模型）

BERT

開(kāi)源代碼：https://github.com/google-research/bert

模型下載：BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

ELMO

開(kāi)源代碼：https://github.com/allenai/bilm-tf

預(yù)訓(xùn)練的模型：https://allennlp.org/elmo

騰訊詞向量

騰訊AI實(shí)驗(yàn)室公開(kāi)的中文詞向量數(shù)據(jù)集包含800多萬(wàn)中文詞匯，其中每個(gè)詞對(duì)應(yīng)一個(gè)200維的向量。

下載地址：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html

上百種預(yù)訓(xùn)練中文詞向量

https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors

中文完形填空數(shù)據(jù)集

https://github.com/ymcui/Chinese-RC-Dataset

中華古詩(shī)詞數(shù)據(jù)庫(kù)

最全中華古詩(shī)詞數(shù)據(jù)集，唐宋兩朝近一萬(wàn)四千古詩(shī)人, 接近5.5萬(wàn)首唐詩(shī)加26萬(wàn)宋詩(shī). 兩宋時(shí)期1564位詞人，21050首詞。

https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry

保險(xiǎn)行業(yè)語(yǔ)料庫(kù)

https://github.com/Samurais/insuranceqa-corpus-zh

漢語(yǔ)拆字字典

英文可以做char embedding，中文不妨可以試試拆字

https://github.com/kfcd/chaizi

中文數(shù)據(jù)集平臺(tái)

搜狗實(shí)驗(yàn)室

搜狗實(shí)驗(yàn)室提供了一些高質(zhì)量的中文文本數(shù)據(jù)集，時(shí)間比較早，多為2012年以前的數(shù)據(jù)。

https://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php

中科大自然語(yǔ)言處理與信息檢索共享平臺(tái)

http://www.nlpir.org/?action-category-catid-28

中文語(yǔ)料小數(shù)據(jù)

包含了中文命名實(shí)體識(shí)別、中文關(guān)系識(shí)別、中文閱讀理解等一些小量數(shù)據(jù)。

https://github.com/crownpku/Small-Chinese-Corpus

維基百科數(shù)據(jù)集

https://dumps.wikimedia.org/

NLP工具

THULAC：https://github.com/thunlp/THULAC ：包括中文分詞、詞性標(biāo)注功能。

HanLP：https://github.com/hankcs/HanLP

哈工大LTP：https://github.com/HIT-SCIR/ltp

NLPIR：https://github.com/NLPIR-team/NLPIR

jieba分詞：https://github.com/yanyiwu/cppjieba

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：最全中文自然語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)集、平臺(tái)和工具整理

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