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Collections of Chinese NLP corpus

Primary LanguagePython

Chinese-NLP-Corpus

Collections of Chinese NLP corpus

Open Domain

Corpus for open domain, including: law, social media, comments

Word Segmentation and Part-of-Speech

Name Description Link
ZhuXian(诛仙) 小说《诛仙》的POS和分词标注数据 zhuxian
CNLC 国家语言委员会的数据,train: dev: test=8: 1: 1 CNLC

* the url in the table is out-of-date, you can find the data from the following reference.
Reference:https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws/tree/master/data
the details of the corpus

Named Entity Recognition (NER)

Name Description Link
MSRA 中文NER任务最常用数据之一 MSRA
People's Daily 中文NER任务最常用数据之二 People's Daily
Weibo Data 中文NER任务最常用数据之三 Weibo

Text Classification

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CAIL2018 2018**‘法研杯’法律智能挑战赛(任务:罪名预测、法条推荐、刑期预测)的数据,数据集共包括268万刑法法律文书,共涉及183条罪名,202条法条,刑期长短包括0-25年、无期、死刑。 CAIL2018 比赛官网, github

Sentiment Analysis and Rating

Name Description Link notes
ChnSentiCorp_htl_all 7000多条酒店评论数据,5000多条正面评论,2000多条负面评论 ChnSentiCorp_htl_all
waimai_10k 某外卖平台收集的用户评价,正面4000条,负面约8000 waimai_10k
online_shopping_10_cats 10个类别(书籍、平板、手机、水果、洗发水、热水器、蒙牛、衣服、计算机、酒店),共6万多条评论数据,正、负面评论各约3万 online_shopping_10_cats
weibo_senti_100k 10万多条,带情感标注的新浪微博,正负面评论约各5万 weibo_senti_100k 参考页面,这个数据集里包含大量emoji,效果可能与emoji相关,训练之前最好去除emoji
simplifyweibo_4_moods 36万多条,带情感标注的新浪微博,包含4种情感,其中喜悦约20万条,愤怒、厌恶、低落各约5万 simplifyweibo_4_moods
dmsc_v2 28部电影,超70万用户,超 200万条评分/评论数据 dmsc_v2
yf_dianping 24万家餐馆,54万用户,440万条评论/评分数据 yf_dianping
yf_amazon 52万件商品,1100多个类目,142万用户,720万条评论/评分数据 yf_amazon
ez_douban 5万多部电影(3万多有电影名称,2万多没有电影名称),2.8万用户,280万条评分数据 ez_douban

Other Github Repo

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Chinese NLP Corpus https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus

Medical Domain

collect corpus for Chinese medical domain, including medical terminology, QA, clinical NER

Word Segmentation

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AMTTL 医学语言的分词数据集,来源应该是医学论坛,所以数据还是偏向open,与医学文本中的语言描述有差异。 AMTTL Adaptive Multi-Task Transfer Learning for Chinese Word Segmentation in Medical Text

Clinical NER

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CNMER 中文医学实体识别数据集,实体包括身体部位、症状体征、检查、疾病以及治疗。 CNMER 应该是CCKS2017的数据。
CNMER 识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体 CCKS2018数据
CNMER 识别中文医学命名实体 CCKS2019数据 来自OpenKG的分享

Question Answer (QA)

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cMedQA 医学在线论坛的数据,包含5.4万个问题,及对应的约10万个回答。 cMedQA Chinese Medical Question Answer Matching Using End-to-End Character-Level Multi-Scale CNNs
cMedQA2 cMedQA的扩展版,包含约10万个医学相关问题,及对应的约20万个回答。 cMedQA2 Multi-Scale Attentive Interaction Networks for Chinese Medical Question Answer Selection

Others

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medical-books Open sourece medical books in LaTeX https://github.com/scienceasdf/medical-books