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비교적 대부분의 사람들이 접근할 수 있는 오픈 데이터를 정리하였다. 구할 수 있는 모든 데이터를 쏟아 부어서 end to end로 모델을 만들어 보겠다는 포부를 가진 분들의 진입을 쉽게하기 위한 목적이고, 정교한 데이터 구축을 위해서는 이후에 어떠한 데이터가 필요한지를 살펴보기 위한 과정이다.
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12월 15일 첫번째 버전을 만들었고 이후 박조은님의 코멘트 그리고 2020년 8월 21일 @warnikchow님의 다양한 기여와 의견을 반영하여 수정하였고 2020년 10월 18일 메인 레포를 이동하였다. 메일 레포에서는 영어 버전을, 이 곳에는 한국어로 데이터 링크와 약간의 설명을 추가하여 두 가지 버전으로 운영 중이다.
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Natural language processing의 각 분야에 대한 자료 정리는 다음 링크를 참고 Awesome-Korean-NLP
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다양한 전처리 및 다운로더를 포함한 데이터 링크는 다음을 참조 https://ratsgo.github.io/embedding/preprocess.html
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코퍼스 패키지에 많은 관심이 필요합니다! 웹에 공개되어 있는 한국어 텍스트 데이터들을 손쉽게 로딩하고, 이를 이용하여 모델링한 후 evaluation 까지 편하게 수행하는 / 즉 한국어 텍스트 데이터를 위한 huggingface.nlp 작업 중인 페이지는 다음을 참조, ko-nlp
- Commercially available(com), academic use only(Academia), unknown(unk)
- Redistribution is possible with or without modification, if neither, or unknown (rd, rd/mod-x, no, unk)
- Internationally available publication(inter)
| No. | Dataset | Typical Usage | Provider | Docu. | License | Redist | mod-x | Volume | Goal | Lang. |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| KLUE | 인공지능의 언어 능력 평가 | Industry | int'l | all | rd | 0 | DP - 15K (s), DST - 10K (d), MRC - 29K (p), NER - 31K (s), NLI - 30K (p), RE - 48K (s), STS - 13K (p), TC - 64K (s) | |||
| KoBEST | 인공지능의 언어 능력 평가 | Industry | int'l | all | rd | 0 | BoolQ - 6K (p), COPA - 5K (s), KB-WiC - 6K (s), KB-HellaSwag - 3K (p & s), SentiNeg - 4K (s) | |||
| KAIST Morpho-Syntactically Annotated Corpus | 형태분석 | Academia | paper | academic | no | 0 | 70M (w) | |||
| OpenKorPOS | 형태분석 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 55M(w) | |||
| KAIST Korean Tree-Tagging Corpus | 구문분석 | Academia | int'l | academic | no | 0 | 30K (s) | |||
| UD Korean KAIST | 의존구문분석 | Academia | int'l | academic | no | 1 | 27K (s) | |||
| PKT-UD | 의존구문분석 | Academia | int'l | academic | no | 0 | 5K (s) | |||
| KMOU NER | 개체명 | Academia | paper | academic | rd | 0 | 24K (s) | |||
| AIR x NAVER NER | 개체명 | Competition | docu | academic | no | 0 | 90K (s) | |||
| AIR x NAVER SRL | 의미역 결정 | Competition | docu | academic | no | 0 | 35K (s) | |||
| KoNEC & KoNNEC | 개체명 | Academia | docu | academic | no | 0 | 26K(s) | |||
| Question Pair | 유사문장쌍에 대한 구분 | Academia | docu | all | rd | 0 | 10K (p) | |||
| KorNLI | 자연어추론 | Industry | int'l | all | rd | 0 | 1,000K (p) | |||
| KorSTS | 유사문장 분석 | Industry | int'l | all | rd | 0 | 8,500K (p) | |||
| ParaKQC | 유사문장 분석 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 540K (p) | |||
| StyleKQC | 유사문장판별 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 30K(s) | |||
| Korean Smile Style Dataset | 유사문장판별 | Industry | docu | academic | rd | 0 | 2,5K(d) | |||
| NSMC | 감성분석 | Academia | docu | all | rd | 0 | 150K / 50K (s) | |||
| Kocasm | 감성분석 | Academia | docu | all | rd | 0 | 9K (s) | |||
| BEEP! | 혐오표현탐지 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 8K / 0.5K / 1K (s) | |||
| APEACH | 혐오표현탐지 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 4K | |||
| Unsmile | 혐오표현탐지 | Industry | docu | academic | rd | 0 | 19K | |||
| HateScore | 혐오표현탐지 | Academia | int'l | academic | rd | 1 | 35K | |||
| KOLD | 혐오표현탐지 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 40K | |||
| DKTC | 혐오표현탐지 | Industry | docu | academic | rd | 0 | 1.5K | |||
| K-MHaS | 혐오표현탐지 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 109K | |||
| 3i4K | 화행분석 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 55K / 6K (s) | |||
| KorQuAD 1.0 | 질의응답 | Industry | int'l | all | rd | 1 | 60K / 5K / 4K (p) | |||
| KorQuAD 2.0 | 질의응답 | Industry | paper | all | rd | 1 | 80K / 10K / 10K (p) | |||
| HuLiC | 대화 | Industry | docu | academic | rd | 0 | 115K | |||
| OPELA | 대화 | Industry | int'l | academic | rd | 0 | 560K (d) | |||
| Sci-news-sum-kr | 요약 | Academia | docu | academic | rd | 0 | 50K (p) | |||
| sae4K | 요약 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 50K (p) | |||
| Korean Parallel Corpora | 기계번역 | Academia | int'l | all | rd | 1 | 100K (p) | |||
| KAIST Translation Evaluation Set | 기계번역 | Academia | docu | academic | no | 0 | 3K (p) | |||
| KAIST Chinese-Korean Multilingual Corpus | 기계번역 | Academia | docu | academic | no | 0 | 60K (p) | |||
| Transliteration Dataset | 영한기계번역 | Academia | docu | all | rd | 0 | 35K (p) | |||
| KAIST Transliteration Evaluation Set | 기계번역 | Academia | docu | academic | no | 0 | 7K (p) | |||
| SIGMORPHON G2P | 다중언어의 자소를 음소로 변환 | Competition | int'l | all | rd | 0 | 3.6K/ 0.45K / 0.45K (p) | |||
| PAWS-X | 유사문장판별 | Industry | int'l | all | rd | 0 | 5K / 2K / 2K (p) | |||
| TyDi-QA | 질의응답 | Industry | int'l | all | rd | 0 | 11K / 1,7K / 1,7K(p) | |||
| XPersona | 다중언어 대화 | Academia | int'l | all | rd | 0 | 0.3K(d) / 4.7K (s) | |||
| CareCall | 대화 | Industry | int'l | academic | rd | 0 | 10K | |||
| MultiCoNER | 개체명 | Competition | int'l | all | rd | 0 | 178K / 2.6K (s) | |||
| Multilingual Tweet Intimacy Analysis | 감성분석 | Competition | int'l | unk | unk | 0 | 2K(instances) | |||
| IWSLT 2023 | 기계번역 | Competition | int'l | all | rd | 0 | 3K (p) | |||
| KSS | 한국어 1인 발화 | Academia | docu | academic | rd | 0 | 12+ (h) / 13K (u) / 1 speaker | |||
| Zeroth | Kaldi 기반의 음성 인식(ASR) | Industry | docu | all | rd | 0 | 51+ (h) / 27K (s) / 46K (u) / 181 speakers | |||
| ClovaCall | 음성인식 | Industry | int'l | academic | no | 0 | 80+ (h) / 60K (u) / 11K speakers | |||
| pansori-tedxkr-corpus | 음성인식 | Academia | int'l | academic | rd | 1 | 3+ (h) / 3K (u) / 41 speakers | |||
| ProSem | 의미를 구별하는 운율 요소(SLU) | Academia | int'l | all | rd | 0 | 6+ (h) / 3,500 (s) / 7K (u) / 2 speakers | |||
| kosp2e | 한국어 대화의 영어 번역 | Industry | int'l | academic | rd | 0 | 39K(u) | |||
| KoCHET | 역사자료 | Academia | int'l | academic | rd | 0 | NER 112K, RE 39K, ET 113K | |||
| KommonGen | 문장 생성을 위한 개념집합세트 | docu | all | rd | 0 | 79K(s) | ||||
| LBox Open | 판결문 | Academia | int'l | academic | rd | 150K | ||||
| K2NLG | 기계독해 | Academia | int'l | academic | rd | 0 | 4K(s) | |||
| Korean Ambiguity Data | 모호한문장판별 | int'l | all | rd | 35K | |||||
| jejueo | 제주어 | Industry | int'l | all | rd | 0 | 10K (JSS), 170K (JIT) | |||
| Korean GEC dataset | 맞춤법오류 | Academia | int'l | academic | rd | 0 | 155K(s pair) |
| 번호 | 데이터 종류 | 데이터 설명 |
|---|---|---|
| 1 | 청와대 국민청원 사이트의 만료된 청원 데이터 모음 |  |
| 2 | 챗봇용 대화 응답 세트 | 챗봇용 응답 쌍과 긍부정 태깅 |
| 3 | 영화추천시스템을 위한 데이터 세트 | Synthetic dataset for recommender system created with Naver Movie rating system |
| 4 | 학습용 뉴스 댓글 데이터 | BERT 모델과 학습에 이용한 11.62G 데이터를 모두 공개 |
| 5 | AMR | 문서요약에 대한 지침과 데이터 세트 |
| 6 | 네이버쇼핑, Steam 플랫폼 리뷰 데이터 | 감성분석(Sentiment Analysis)을 위한 제품 별, 게임 별 별점과 후기를 수집한 데이터셋 |
| 번호 | 데이터 종류 | 데이터 설명 |
|---|---|---|
| 1 | 우리말샘 | 이 사전에 대한 설명 : 다양한 어휘와 유의어 정보 등을 얻을 수 있는 대사전 : 로그인 후 전체 사전 데이터 다운로드 가능 |
| 2 | NIA 사전 | 묻지도 따지지도 않고 다음 링크에서 엑셀로 다운로드 가능 |
| 3 | 국립국어원 언어정보나눔터 | 로그인 후 세종2007 코퍼스나 낭독체 음성 파일 등도 다운로드 가능, 다운 받을 때 간단한 서약에 체크만 하면 되는데 자료의 크기를 작게 나누어 놓아서 여러번 체크해야 한다는 것이 단점 |
| 4 | AIHub | 텍스트와 음성 멀티모달까지 가장 광범위한 데이터, 로그인 및 사용 목적과 기간을 명시한 사용 신청서 작성 후 허가 메일이 오면(하루 정도 걸린다) 다운로드 가능 |
| 번호 | 데이터 종류 | 데이터 설명 |
|---|---|---|
| 5 | 국립국어원 모두의 말뭉치 | 다양한 분석 말뭉치(형태소 분석과 구문 분석 말뭉치 등), 다양한 도메인의 말뭉치(문어, 신문, 구어, 웹), 자연어 추론을 위한 말뭉치(유사 문장) 등 다양한 데이터들이 체계적으로 구축되어 있다. 로그인, 메일 인증을 거쳐 데이터를 신청할 수 있고 다운로드 받기 위해서는 연구과제명과 수행기관, 약정 기간 등이 필수 입력 요소이다. |
| 말뭉치 이름 | 발행기관 발행연도 | 원시말뭉치(raw) VS 주석이 있는 말뭉치(tagged) | 예 | 분량 | 공개범위 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 일상대화 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | raw | 반려동물을 키우고 계신가요 | 파일 2,232개, 총 317MB | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 어휘의미분석 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | tagged | """word"": ""제주"", ""sense_id"": 8, ""pos"": ""NNP"", ""begin"": 1, ""end"": 3, ""word_id"": 1" | 2019년도에 구축된 300만 어절 규모(문어 200만, 구어 100만 어절)와 메신저 대화 말뭉치 (92만 어절)를 대상으로 형태 분석과 어휘 의미(체언류와 용언류)를 분석한 말뭉치 | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 어휘관계 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | tagged | 가가대소 방소 유의어 | 우리말샘 사전 기반 어휘 관계 기초 자료 20만 쌍(비슷한말 60,000쌍, 반대말 10,000쌍, 상위어 70,000쌍, 하위어 60,000쌍 | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 문법성판단 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | tagged | "높은 달이 떴다. 4.981(mean), 달이 뜸이 높았다. 2.223(mean) | 총 19,940개 문장(문법적 문장 9,970개 문장, 비문법적 문장, 파일 4개, 총 3.19MB | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 개체명 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | tagged | """form"": ""멕시코"",""label"": ""LC""" | 총 300만 어절(문어 200만 어절, 구어 100만 어절), 파일 2개, 총 909MB | 사전 승인 및 출판후 알) | - |
| 유사문장 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | tagged | "경기 성남시 판교신도시에서 이달 분양하는 중대형 아파트의 3.3m²당 분양가가 1500만 원 후반대로 결정될 것으로 보이는데 이는 2006년보다 200만 원 정도 싼 가격이다. | 179,589개 문장, 파일 1개, 총 42.5MB | 사전 승인 및 출판후 알림 | 인간이 생성한 문장과 기계가 생성한 문장 쌍의 유사도 |
| 웹 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | raw | """title"": ""비타민 사기 진짜 어려워.."", ""form"": ""오메가3와 비타민C, 달맞이꽃종자유 등을 사려고 몇 시간을 검색하며 공부했다. 그 결과 오염되지 않은 바다에서 잡힌 먹이사슬의 하단에 있는 생선이 좋다고 들었는데(중략) | 블로그 11,521건 게시판 9,089건 누리 소통망 1,989,656건 -리뷰: 96,810건 | 사전 승인 및 출판후 알) | 2023년 8월 검색 결과에서는 모두의 말뭉치 홈페이지에 없음 |
| 신문 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | raw | 2008년의 마지막 새벽, 언론의 카메라는 서울 여의도를 향했다. 방송법 등 주요 쟁점 법안이 상정될 국회 본회의장을 두고 여야 의원들의 전쟁을 기다리고 있었던 것 | 기사 3,536,491건(2009년부터 2018년까지 10년 동안 생산된 신문 기사 연 1억여 어절), 파일 363개, 총 15.6GB | 사전 승인 및 출판후 알림 | (버전 1.0) 2020. 8. 25. (버전 2.0) 2021. 3. 30. - 기사 추가 |
| 문어 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | raw | 01범보다 무서운 곶감 | 책, 잡지, 보고서 등 저작권 문제가 해결된 저작물 10,045종의 문어 원시 말뭉치, 파일 10,045개, 총 4.24GB | 사전 승인 및 출판후 알림 | 버전에 따라 분량에 차이가 날 수 있음(저작권 미해결 자료 배포 시기에 차이가 있음 |
| 구어 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | raw | title: EBS 정오뉴스 2018년 1월, topic: 도서관의 변신, 메이커 스페이스에 대한 기사, form: 미국의 공공도서관들이 새로운 모습으로 변신하고 있습다. | 공적 독백 2,490건 공적 대화 19,104건, 준구어-대본 4,102건(드라마 ), 파일 25,696개, 총 6.73GB | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 문서요약 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | tagged | - | 기사 제목, 부제목-1문장, 기사, 기사 요약-2문장 이상 신문 말뭉치에서 추출한 기사 4,389건이 대상 말뭉치에서 기사 추출 주제 및 요약 작성 문장 13,167개 | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 구문 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | tagged | ""word_form"": ""판교신도시에서"", ""head"": 5, ""label"": ""NP_AJT"" | 총 300만 어절 문어 200만 어절, 구어 200만 어절, 문어 1.07GB, 구어 583MB" | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 형태분석 | 모두의말뭉치 2020 (버전 1.0) | tagged | """form"": ""제주"", ""label"": ""NNP""" | 300만 어절(문어 200만 어절, 구어 100만 어절) 파일 2개, 총 2.31GB | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 추론확신성 | 모두의말뭉치 2020 | tagged | "변화에 대한 적응이 항상 성공적일 수는 없다. 당신을 힘들게 하는 팀원이 당신의 리더십을 키우는 원동력임을 기억한다면, 갈등을 겪을 때마다 당신은 더욱 발전할 수 있는 기회를 " | 신문, 준구어 말뭉치에서 대상 담화 추출, 파일 1개, 총 272KB | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 일상대화 | 모두의말뭉치 2021 | raw | 아 지금 | 파일 4,143개, 총 560MB | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 신문 | 모두의말뭉치 2021 | raw | 대통령, 시장 방문만 하지 말고 실천해달라 | 2020년 생산된 신문 기사 729,280건, 파일 35개, 총 2.95GB | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 국회회의록 | 모두의말뭉치 2021 | raw | 회의를 시작하도록 하겠습니다. | 5,395건(73,478,080어절), : 파일 5,395개, 총 307MB | 사전 승인 및 출판후 알림 | - |
| 추론확신성 | 모두의말뭉치 2021 | tagged | "P1: 네. P5: 술을 많이 마셔도 회복이 될겁니다. 옥희 선생님 같은 경우에도 P4: 네네 P5: 소시적에는 밤 새워서 이제 나이트에서 놀고 그러셔도 금방 회복이 되셨죠. P3: 아니나 놀다니요. P3: 일하러 가죠. P5: 아~ 일을하셨구나. P5: 예. P3: 예. P5: | 문어, 신문, 구어, 대화, 파일 1개, 총 1.457KB | 사전 승인 및 출판후 알) | - |
| 온라인대화 | 모두의말뭉치 2022 | raw | "지금 운동하러가려고하는데 반팔 반바지 입으니까 선크림을 발라야돼 | 총 74,665건(대화 메시지, 파일 47,421개, 총 835MB | 사전 승인 및 출판후 알림 | 카카오톡기반 2인 대화 및 다자간 대화 |
| 신문 | 모두의말뭉치 2022 | raw | 변이 바이러스’ 잡는 모더나 백신 2000만명 올 2분기 한국 온다. | 2021년 생산된 신문 기사 978,342건, 파일 34개(zip 압축파일 1개, 898MB) | 사전 승인 및 출판후 알) | - |
| 메신저 | 모두의말뭉치 2022 | raw | 짜쟌 | 총 3,836건(대화 메시지 691,535개), 총 212MB | 사전 승인 및 출판후 알림 | 친구 사이에 사용하는 비속어 등이 일부 남아 있음 |
| 맞춤법교정 | 모두의말뭉치 2022 | tagged | 하이하이 | 약 400만 어절, 파일 1개, 총 517MB | 사전 승인 및 출판후 알림 | 메신저 말뭉치에 남아 있는 비속어 등도 수정한 말뭉치 |
| 개체명연결 | 모두의말뭉치 2022 | tagged | """id"": 2, ""form"": ""고대"", ""label"": ""DT_DYNASTY"", ""begin"": 27, ""end"": 29, ""kid"": ""07070000000019"", ""wikiid"": ""378315"", ""URL"": ""https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EA%B3%A0%EB%8C%80" " | 총 약 1,100만 어절(웹 500만, 문어 300만, 구어 300만 어절) | - 국립국어원 개체명 분석 말뭉치 2020(버전 2.1): 500만 어절(웹) - 국립국어원 개체명 분석 말뭉치 2021(버전 1.0): 600만 어절(문어 300만, 구어 300만 어절), 파일 323개, 총 255MB" | 사전 승인 및 출판후 알림 |
| 논문자료요약 | NIA_AIHUB 2021 | raw | 배경: 현재 대변검경검사에서는 적절한 정도관리물질이 없어 질관리가 미진한 실정이다. | 학술논문 18만 건에서 전체(생성) 요약 18만 건, 섹션별 (생성)요약 18만 건, 특허명세서 전체 (생성)요약 17만 건, 섹션별 (생성) 요약 17만 건 등 총 70만 건의 요약문 도출, 1.64 GB | 학습 가능, 재업로드 금지 | - |
| 대규모구매도서기반한국어 | NIA_AIHUB 2021 | raw | 대지에 뿌리를 내리고사는 식물이 보기에 인간은 바람결에 이리저리 휘몰아 다니는 존재이다. | 16.86 GB | 학습 가능, 재업로드 금지 | 책의 문장 순서대로 정렬되어 있지 않음(확인 필요) |
저작권 : 국어원이 승인한 이용 범위 내에서만 저작물을 낼 수 있으며 저작물을 내는 경우 국어원의 정보 제공 사실을 명시 필요, 즉 말뭉치 신청시 명시하면 학습에 사용할 수 있음, 그런 경우에도 아이디등을 제외한 텍스트 자체를 재배포 하는 것은 금지됨, AIHUB의 경우 회원 가입 절차 후에 승인을 받는 절차가 간소화되어 있음.