CLUEDatasetSearch

中英文NLP数据集，提供详细的搜索功能和数据集信息，包括命名实体识别、问答、情感分析等多个领域的数据集。

The Chinese-English NLP dataset offers comprehensive search functionalities and detailed dataset information, encompassing various domains such as named entity recognition, question answering, and sentiment analysis.

原始信息汇总

数据集概述

命名实体识别（NER）

数据集详情

ID	标题	更新日期	数据集提供者	许可	说明	关键字	类别	论文地址	备注
1	CCKS2017中文电子病例命名实体识别	2017年5月	北京极目云健康科技有限公司		数据来源于其云医院平台的真实电子病历数据，共计800条（单个病人单次就诊记录），经脱敏处理	电子病历	命名实体识别		中文
2	CCKS2018中文电子病例命名实体识别	2018年	医渡云（北京）技术有限公司		CCKS2018的电子病历命名实体识别的评测任务提供了600份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体	电子病历	命名实体识别		中文
3	微软亚研院MSRA命名实体识别识别数据集		MSRA		数据来源于MSRA，标注形式为BIO，共有46365条语料	Msra	命名实体识别		中文
4	1998人民日报语料集实体识别标注集	1998年1月	人民日报		数据来源为98年人民日报，标注形式为BIO，共有23061条语料	98人民日报	命名实体识别		中文
5	Boson		玻森数据		数据来源为Boson，标注形式为BMEO,共有2000条语料	Boson	命名实体识别		中文
6	CLUE Fine-Grain NER	2020年	CLUE		CLUENER2020数据集，是在清华大学开源的文本分类数据集THUCTC基础上，选出部分数据进行细粒度命名实体标注，原数据来源于Sina News RSS。数据包含10个标签类别，训练集共有10748条语料，验证集共有1343条语料	细粒度；CULE	命名实体识别		中文
7	CoNLL-2003	2003	CNTS - Language Technology Group		数据来源于CoNLL-2003的任务，该数据标注了包括PER, LOC, ORG和MISC的四个类别	CoNLL-2003	命名实体识别	论文	英文
8	微博实体识别	2015年	https://github.com/hltcoe/golden-horse			EMNLP-2015	命名实体识别
9	SIGHAN Bakeoff 2005	2005年	MSR/PKU			bakeoff-2005	命名实体识别

问答（QA）

数据集详情

ID	标题	更新日期	数据集提供者	许可	说明	关键字	类别	论文地址	备注
1	NewsQA	2019/9/13	微软研究院		Maluuba NewsQA数据集的目的是帮助研究社区构建能够回答需要人类水平的理解和推理技能的问题的算法。包含超过12000篇新闻文章和120,000答案，每篇文章平均616个单词，每个问题有2～3个答案。	英文	QA	论文
2	SQuAD		斯坦福		斯坦福问答数据集（SQuAD）是一个阅读理解数据集，由维基百科的一组文章上提出的问题组成，其中每个问题的答案都是一段文本，可能来自相应的阅读段落，或者问题可能是未解答的。	英文	QA	论文
3	SimpleQuestions		Facebook		基于存储网络的大规模简单问答系统, 数据集提供了一个多任务问答数据集，数据集有100K简单问题的回答。	英文	QA	论文
4	WikiQA	2016/7/14	微软研究院		为了反映一般用户的真实信息需求，WikiQA使用Bing查询日志作为问题源。每个问题都链接到一个可能有答案的维基百科页面。因为维基百科页面的摘要部分提供了关于这个主题的基本且通常最重要的信息，所以使用本节中的句子作为候选答案。在众包的帮助下，数据集中包括3047个问题和29258个句子，其中1473个句子被标记为对应问题的回答句子。	英文	QA	论文
5	cMedQA	2019/2/25	Zhang Sheng		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。	中文	QA	论文
6	cMedQA2	2019/1/9	Zhang Sheng		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。	中文	QA	论文
7	webMedQA	2019/3/10	He Junqing		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。	中文	QA	论文
8	XQA	2019/7/29	清华大学		该篇文章主要是针对开放式问答构建了一个跨语言的开放式问答数据集，该数据集（训练集、测试集）主要包括九种语言，9万多个问答。	多语言	QA	论文
9	AmazonQA	2019/9/29	亚马逊		卡耐基梅隆大学针对亚马逊平台上问题重复回答的痛点，提出了基于评论的QA模型任务，即利用先前对某一产品的问答，QA系统自动总结出一个答案给客户	英文	QA	论文

情感分析

数据集详情

ID	标题	更新日期	数据集提供者	许可	说明	关键字	类别	论文地址	备注
1	NLPCC2013	2013	CCF		微博语料，标注了7 emotions: like, disgust, happiness, sadness, anger, surprise, fear。大小：14 000 条微博, 45 431句子	NLPCC2013, Emotion	情感分析	论文
2	NLPCC2014 Task1	2014	CCF		微博语料，标注了7 emotions: like, disgust, happiness, sadness, anger, surprise, fear。 大小：20000条微博	NLPCC2014, Emotion	情感分析
3	NLPCC2014 Task2	2014	CCF		微博语料，标注了正面和负面	NLPCC2014, Sentiment	情感分析
4	Weibo Emotion Corpus	2016	The Hong Kong Polytechnic University		微博语料，标注了7 emotions: like, disgust, happiness, sadness, anger, surprise, fear。 大小：四万多条微博	weibo emotion corpus	情感分析	Emotion Corpus Construction Based on Selection from Noisy Natural Labels
5	[RenCECPs](Fuji Ren can be contacted ([e-mail]) for a license agreement.)	2009	Fuji Ren		标注的博客语料库，在文档级、段落级和句子级标注了emotion和sentiment。包含了1500个博客，11000段落和35000句子。	RenCECPs, emotion, sentiment	情感分析	Construction of a blog emotion corpus for Chinese emotional expression analysis
6	weibo_senti_100k	不详	不详		带情感标注 新浪微博，正负向评论约各 5 万条	weibo senti, sentiment	情感分析
7	BDCI2018-汽车行业用户观点主题及情感识别	2018	CCF		汽车论坛中对汽车的评论，标注了汽车的诗歌主题：动力、价格、内饰、配置、安全性、外观、操控、油耗、空间、舒适性。每个主题标注了情感标签，情感分为3类，分别用数字0、1、-1表示中立、正向、负向。	属性情感分析 主题情感分析	情感分析
8	AI Challenger 细粒度用户评论情感分析	2o18	美团		餐饮评论，6个一级属性，20个二级属性，每个属性标注正面、负面、中性、未提及。	属性情感分析	情感分析
9	BDCI2019金融信息负面及主体判定	2019	中原银行		金融领域新闻，每个样本标记了实体列表以及负面实体列表。任务是判断一个样本是否是负面以及对应的负面的实体。	实体情感分析	情感分析
10	之江杯电商评论观点挖掘大赛	2019	之江实验室		本次品牌评论观点挖掘的任务是在商品评论中抽取商品属性特征和消费者观点，并确认其情感极性和属性种类。对于商品的某一个属性特征，存在着一系列描述它的观点词，它们代表了消费者对该属性特征的观点。每一组{商品属性特征，消费者观点}具有相应的情感极性（负面、中性、正面），代表了消费者对该属性的满意程度。此外，多个属性特征可以归入某一个属性种类，例如外观、盒子等属性特征均可归入包装这个属性种类。参赛队伍最终需提交对测试数据的抽取预测信息，包括属性特征词、观点词、观点极性和属性种类4个字段。	属性情感分析	情感分析
11	2019搜狐校园算法大赛	2019	搜狐		给定若干文章，目标是判断文章的核心实体以及对核心实体的情感态度。每篇文章识别最多三个核心实体，并分别判断文章对上述核心实体的情感倾向（积极、中立、消极三种）。实体：人、物、地区、机构、团体、企业、行业、某一特定事件等固定存在，且可以作为文章主体的实体词。核心实体：文章主要描述、或担任文章主要角色的实体词。	实体情感分析	情感分析

文本分类

数据集详情

| ID | 标题 | 更新日期

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CLUEDatasetSearch数据集的构建方式主要依赖于网络资源的整合与标注。该数据集涵盖了多个自然语言处理任务，如命名实体识别、问答系统、情感分析等。数据来源包括公开的竞赛数据集、学术研究数据集以及社交媒体数据等。数据集通过爬取、整理和标注这些公开数据，形成了一个综合性的NLP数据集。此外，用户也可以通过上传数据集信息的方式参与数据集的扩展，进一步丰富了数据集的多样性和实用性。

特点

CLUEDatasetSearch数据集的特点在于其广泛的任务覆盖和多样化的数据来源。该数据集不仅包含了中文和英文的多种NLP任务数据，还涵盖了从新闻、社交媒体到专业领域（如医学、金融）的多种文本类型。数据集中的每个任务都有详细的标注信息，如命名实体识别中的BIO标注、情感分析中的情感极性标注等。此外，数据集还提供了丰富的元数据信息，如数据来源、更新日期、许可信息等，便于研究者进行数据溯源和使用。

使用方法

CLUEDatasetSearch数据集的使用方法较为灵活，用户可以通过GitHub页面提供的链接直接访问数据集详情页，并根据任务需求下载相应的数据文件。数据集支持多种NLP任务，用户可以根据具体任务选择相应的数据进行模型训练和评估。此外，数据集还提供了数据上传功能，用户可以通过上传新的数据集信息来扩展数据集的内容。对于数据集的任何问题，用户可以通过GitHub的issue系统进行反馈，确保数据集的持续改进和更新。

背景与挑战

背景概述

CLUEDatasetSearch是一个专注于中英文自然语言处理（NLP）的数据集集合，由CLUE（Chinese Language Understanding Evaluation）团队维护。该数据集涵盖了多个NLP任务，包括命名实体识别（NER）、问答系统（QA）、情感分析、文本分类、文本匹配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库和阅读理解等。CLUEDatasetSearch的创建旨在为研究社区提供一个全面且易于访问的资源，以促进中文NLP技术的发展。自2020年发布以来，该数据集已成为中文NLP领域的重要参考，推动了多项研究和技术创新。

当前挑战

CLUEDatasetSearch面临的挑战主要包括两个方面。首先，数据集需要解决多样化的NLP任务，每个任务都有其独特的复杂性。例如，命名实体识别需要精确识别文本中的特定实体，而情感分析则要求模型能够理解文本的情感倾向。这些任务的多样性要求数据集在构建时具备高度的灵活性和广泛的覆盖范围。其次，数据集的构建过程中面临着数据质量和标注一致性的挑战。由于数据集来源于网络，数据的准确性和标注的标准化程度可能受到影响。此外，随着NLP技术的快速发展，数据集需要不断更新以反映最新的研究需求和技术进展，这对数据集的维护和扩展提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

CLUEDatasetSearch数据集广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，特别是在中文文本处理任务中。该数据集涵盖了命名实体识别（NER）、问答系统（QA）、情感分析、文本分类、文本匹配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库和阅读理解等多个子领域。研究者可以利用该数据集进行模型训练和评估，尤其是在中文语境下的NLP任务中，CLUEDatasetSearch提供了丰富的标注数据和多样化的任务场景，帮助研究者深入理解中文语言的特性和复杂性。

衍生相关工作

CLUEDatasetSearch数据集衍生了许多经典的NLP研究工作。例如，基于该数据集的命名实体识别任务，研究者提出了多种改进的深度学习模型，如BERT-CRF和BiLSTM-CRF，显著提升了中文NER任务的性能。在问答系统领域，基于CLUEDatasetSearch的阅读理解数据集，研究者开发了多种预训练语言模型，如ERNIE和RoBERTa，这些模型在多个中文NLP任务中取得了领先的成绩。此外，情感分析和文本分类任务也催生了许多创新算法，如基于注意力机制的情感分类模型和多任务学习的文本分类框架。这些工作极大地推动了中文NLP技术的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理领域，CLUEDatasetSearch数据集的最新研究方向主要集中在细粒度命名实体识别（NER）和问答系统（QA）的优化上。随着深度学习技术的进步，研究者们正致力于提高模型在复杂语境下的实体识别准确率和问答系统的理解能力。特别是在中文电子病历和社交媒体文本的实体识别方面，研究者们利用CLUEDatasetSearch提供的高质量标注数据，开发出更为精准的识别算法。此外，问答系统领域的研究则侧重于提升模型对多源信息的整合能力和对用户意图的深层理解，以期在医疗、金融等专业领域实现更为智能化的应用。这些研究不仅推动了相关技术的发展，也为实际应用场景中的问题解决提供了新的思路和方法。