Collections of Chinese NLP corpus
Corpus for open domain, including: law, social media, comments
| 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* the url in the table is out-of-date, you can find the data from the following reference.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
| Name | Description | Link |
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| 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 |
| Name | Description | Link | notes |
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| CAIL2018 | 2018中国‘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 |
| Name | Description | Link | notes |
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| 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条 | 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3万条 | 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5万条 | 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5万条 | 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 |
| Description | Link | notes |
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| Chinese NLP Corpus | https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus |
collect corpus for Chinese medical domain, including medical terminology, QA, clinical NER
| Name | Description | Link | notes |
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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 |
| Name | Description | Link | notes |
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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 |
| Name | Description | Link | notes |
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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 |
| webMedQA | 又一个医学在线问答数据集，包含6万个问题和31万个回答，而且包含问题的类别。 | webMedQA | Applying deep matching networks to Chinese medical question answering: A study and a dataset |
| Name | Description | Link | notes |
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| medical-books | Open sourece medical books in LaTeX | https://github.com/scienceasdf/medical-books |