nlp_chinese_corpus

中文自然语言处理语料库项目介绍

nlp_chinese_corpus项目旨在对中文自然语言处理的发展作出贡献，对学术界及产业界的研究人员提供大规模、高质量的中文语料资源。随着人工智能技术的快速发展，对丰富、多样化的中文语料需求日益增大，该项目在这一背景下应运而生。

项目背景

在中文信息无处不在的时代，获取极大量的优质中文语料是一项较大的挑战。普通的从业者、研究人员或学生往往缺乏有效的渠道来获得此类数据，以至于在训练中文词向量或构建预测模型时碰壁。nlp_chinese_corpus正是为解决这一难题提供了一剂良方，其旨在大规模地提供中文语料以支持自然语言处理的不同任务。

语料简介

项目包含多个重要语料资源，每个都可以一键下载，用于训练模型、构建词向量或是其他自然语言处理任务。

1. 维基百科语料（wiki2019zh）

包含100多万个结构良好的中文词条，适合用于中文知识问答系统和通用预训练任务。数据结构简单清晰，包括词条的标题、正文等信息。

2. 新闻语料（news2016zh）

来源于6.3万个媒体的250万篇新闻，涵盖新闻标题、关键词、描述和正文。此类语料适用于训练标题生成模型、关键词生成模型以及预训练任务。

3. 百科问答语料（baike2018qa）

拥有150万个高质量的问答数据，每个问题归属于一个类别。这类数据特别适合构建百科类问答系统、训练句子表示模型和句子相似性任务。

4. 社区问答语料（webtext2019zh）

此数据集中包含了410万个高质量的问题和答复，数据经过精挑细选，适合用于训练高级问答系统以及话题预测模型。

5. 翻译语料（translation2019zh）

该部分包含了520万对中英文句子对，可用于训练中英文翻译系统，也可分开使用中文或英文句子作为单语言训练语料。

项目目标

项目分为多个阶段进行，旨在一步步扩展语料的规模和种类：

• 一期目标（2019年5月1日）：10个百万级中文语料和3个千万级中文语料
• 二期目标（2019年12月31日）：30个百万级、10个千万级及1个亿级中文语料

这些语料库的建立，并非一劳永逸而是持续扩充。项目得到了广大自然语言处理技术爱好者的支持，他们通过贡献语料携手共同打造开放共享的生态系统。

贡献与合作

项目倡导开源与合作，鼓励研究者、工程师贡献中文语料。首批贡献者的名单将公开记载，并会根据贡献的质量和数量，给予合适的奖励。愿景是共同促进中文自然语言处理技术的进步。

总之，nlp_chinese_corpus项目为研究人员和开发者提供了一个宝贵的中文语料资源，它在推动中文自然语言处理领域的发展中扮演着重要角色。通过这一项目，各界人士可以更为便利地获取海量优质中文数据，以助力其研究与应用。