nlp-datasets
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资源简介:
包含自然语言处理(NLP)领域使用的免费/公共域文本数据集的字母顺序列表。
An alphabetical list of free/public domain text datasets used in the field of Natural Language Processing (NLP).
创建时间:
2018-05-02
原始信息汇总
数据集概述
1. Apache Software Foundation Public Mail Archives
- 描述: 包含截至2011年7月11日公开的所有Apache Software Foundation邮件存档。
- 大小: 200 GB
2. Blog Authorship Corpus
- 描述: 收集自2004年8月的19,320名博主的帖子,共计681,288篇帖子,超过1400万字。
- 大小: 298 MB
3. Amazon Fine Food Reviews [Kaggle]
- 描述: 包含截至2012年10月的568,454条亚马逊用户留下的食品评论。
- 大小: 240 MB
4. Amazon Reviews
- 描述: 斯坦福大学收集的3500万条亚马逊评论。
- 大小: 11 GB
5. ArXiv
- 描述: 存档中的所有论文全文及源文件。
- 大小: 270 GB (全文) + 190 GB (源文件)
6. ASAP Automated Essay Scoring [Kaggle]
- 描述: 包含八组由单一提示生成的论文,由7至10年级学生撰写,均经过手工评分和双重评分。
- 大小: 100 MB
7. ASAP Short Answer Scoring [Kaggle]
- 描述: 包含由单一提示生成的数据集,主要由10年级学生撰写,均经过手工评分和双重评分。
- 大小: 35 MB
8. Classification of political social media
- 描述: 政治社交媒体消息根据内容分类。
- 大小: 4 MB
9. CLiPS Stylometry Investigation (CSI) Corpus
- 描述: 每年扩充的学生文本语料库,主要用于文体学研究。
- 大小: 需请求
10. ClueWeb09 FACC
- 描述: ClueWeb09数据集,带有Freebase注释。
- 大小: 72 GB
11. ClueWeb11 FACC
- 描述: ClueWeb11数据集,带有Freebase注释。
- 大小: 92 GB
12. Common Crawl Corpus
- 描述: 包含超过50亿个网页的网络爬虫数据。
- 大小: 541 TB
13. Cornell Movie Dialog Corpus
- 描述: 包含从电影剧本中提取的大量元数据丰富的虚构对话。
- 大小: 9.5 MB
14. Corporate messaging
- 描述: 关于公司在社交媒体上实际谈论内容的分类数据。
- 大小: 600 KB
15. Crosswikis
- 描述: 英语短语与关联维基百科文章的数据库。
- 大小: 11 GB
16. DBpedia
- 描述: 从维基百科中提取的结构化信息,并使其在网络上可用。
- 大小: 17 GB
17. Death Row
- 描述: 自1984年以来被执行的每个囚犯的最后遗言。
- 大小: HTML表格
18. Del.icio.us
- 描述: 125万条delicious.com上的书签。
- 大小: 未提供
19. Disasters on social media
- 描述: 10,000条带有灾难事件标注的推文。
- 大小: 2 MB
20. Economic News Article Tone and Relevance
- 描述: 判断新闻文章是否与美国经济相关及其语调。
- 大小: 12 MB
21. Enron Email Data
- 描述: 包含1,227,255封电子邮件,涵盖151个保管人。
- 大小: 210 GB
22. Event Registry
- 描述: 提供对全球100,000家新闻出版商实时新闻文章的访问。
- 大小: 查询工具
23. Examiner.com - Spam Clickbait News Headlines [Kaggle]
- 描述: 2010年至2015年间由现已关闭的点击诱饵网站The Examiner发布的300万条新闻标题。
- 大小: 200 MB
24. Federal Contracts from the Federal Procurement Data Center (USASpending.gov)
- 描述: 联邦采购数据中心的所有联邦合同数据。
- 大小: 180 GB
25. Flickr Personal Taxonomies
- 描述: 个人标签的树形数据集。
- 大小: 40 MB
26. Freebase Data Dump
- 描述: Freebase中的所有当前事实和断言的数据转储。
- 大小: 26 GB
27. Freebase Simple Topic Dump
- 描述: Freebase中每个主题的基本识别事实的数据转储。
- 大小: 5 GB
28. Freebase Quad Dump
- 描述: Freebase中的所有当前事实和断言的数据转储。
- 大小: 35 GB
29. GigaOM Wordpress Challenge [Kaggle]
- 描述: 博客文章、元数据和用户点赞。
- 大小: 1.5 GB
30. Google Books Ngrams
- 描述: 谷歌图书中的n-grams数据,也可在亚马逊S3上以Hadoop格式提供。
- 大小: 2.2 TB
31. Google Web 5gram
- 描述: 包含英语单词n-grams及其观察频率计数。
- 大小: 24 GB
32. Gutenberg Ebook List
- 描述: 带注释的电子书列表。
- 大小: 2 MB
33. Hansards text chunks of Canadian Parliament
- 描述: 来自加拿大议会官方记录的130万对对齐文本块。
- 大小: 82 MB
34. Harvard Library
- 描述: 哈佛图书馆持有的超过1200万条书目记录,包括书籍、期刊、电子资源等。
- 大小: 4 GB
35. Hate speech identification
- 描述: 包含近15,000行数据,每个文本字符串有三个贡献者判断是否包含仇恨言论、冒犯性言论或非冒犯性言论。
- 大小: 3 MB
36. Hillary Clinton Emails [Kaggle]
- 描述: 包含近7,000页克林顿的严重编辑过的电子邮件。
- 大小: 12 MB
37. Home Depot Product Search Relevance [Kaggle]
- 描述: 包含Home Depot网站上的多个产品和真实客户搜索词,挑战是预测提供的搜索词和产品组合的相关性得分。
- 大小: 65 MB
38. Identifying key phrases in text
- 描述: 问题/答案对+上下文;上下文被判断是否与问题/答案相关。
- 大小: 8 MB
39. Jeopardy
- 描述: 包含216,930个过去的Jeopardy问题。
- 大小: 53 MB
40. 200k English plaintext jokes
- 描述: 包含来自各种来源的208,000个纯文本笑话。
- 大小: 未提供
41. Machine Translation of European Languages
- 描述: 欧洲语言的机器翻译数据。
- 大小: 612 MB
42. Material Safety Datasheets
- 描述: 230,000份材料安全数据表。
- 大小: 3 GB
43. Million News Headlines - ABC Australia [Kaggle]
- 描述: 2003年至2017年间由ABC新闻澳大利亚发布的130万个新闻标题。
- 大小: 56 MB
44. MCTest
- 描述: 包含660个故事及其相关问题的自由可用集合,用于研究机器文本理解;用于问答。
- 大小: 1 MB
45. NEGRA
- 描述: 德语报纸文本的句法注释语料库。
- 大小: 需请求
46. News Headlines of India - Times of India [Kaggle]
- 描述: 2001年至2017年间由印度时报发布的270万个新闻标题,带有类别。
- 大小: 185 MB
47. News article / Wikipedia page pairings
- 描述: 贡献者阅读一篇短文,并被要求判断它与两个维基百科文章中的哪一个最匹配。
- 大小: 6 MB
48. NIPS2015 Papers (version 2) [Kaggle]
- 描述: NIPS2015会议的所有论文的全文。
- 大小: 335 MB
49. NYTimes Facebook Data
- 描述: 所有纽约时报的Facebook帖子。
- 大小: 5 MB
50. One Week of Global News Feeds [Kaggle]
- 描述: 2017年8月一周内全球发布的140万篇文章的新闻事件数据集,涵盖20种语言。
- 大小: 115 MB
51. Objective truths of sentences/concept pairs
- 描述: 贡献者阅读包含两个概念的句子,并被要求判断句子是否可能为真,并按1-5分进行评分。
- 大小: 700 KB
52. Open Library Data Dumps
- 描述: Open Library中所有记录的所有修订的数据转储。
- 大小: 16 GB
53. Personae Corpus
- 描述: 用于作者归属和个性预测实验的荷兰语语料库。
- 大小: 需请求
54. Reddit Comments
- 描述: 截至2015年7月的所有公开Reddit评论。
- 大小: 250 GB
55. Reddit Comments (May ‘15) [Kaggle]
- 描述: 上述数据集的子集。
- 大小: 8 GB
56. Reddit Submission Corpus
- 描述: 2006年1月至2015年8月31日期间的所有公开Reddit提交。
- 大小: 42 GB
57. Reuters Corpus
- 描述: 用于研究和开发自然语言处理、信息检索和机器学习系统的大型路透社新闻故事集合。
- 大小: 2.5 GB
58. SaudiNewsNet
- 描述: 从各种在线沙特报纸中提取的31,030篇阿拉伯语新闻文章及其元数据。
- 大小: 2 MB
59. SMS Spam Collection
- 描述: 5,574条英语真实非编码短信,标记为合法(ham)或垃圾邮件(spam)。
- 大小: 200 KB
60. SouthparkData
- 描述: 包含季节、情节、角色和台词的脚本信息。
- 大小: 3.6 MB
61. Stackoverflow
- 描述: 730万条Stackoverflow问题及其他Stack Exchange站点的问题。
- 大小: 查询工具
62. Twitter Cheng-Caverlee-Lee Scrape
- 描述: 2009年9月至2010年1月期间的推文,地理位置定位。
- 大小: 400 MB
63. Twitter New England Patriots Deflategate sentiment
- 描述: 2015年超级碗前关于泄气足球和爱国者队是否作弊的Twitter情绪数据。
- 大小: 2 MB
64. Twitter Progressive issues sentiment analysis
- 描述: 关于各种左倾问题的推文,如堕胎合法化、女权主义、希拉里·克林顿等,分类为支持、反对或中立。
- 大小: 600 KB
65. Twitter Sentiment140
- 描述: 与品牌/关键词相关的推文。
- 大小: 77 MB
66. Twitter sentiment analysis: Self-driving cars
- 描述: 贡献者阅读推文并将其分类为非常积极、稍微积极、中性、稍微消极或非常消极。
- 大小: 1 MB
67. Twitter Tokyo Geolocated Tweets
- 描述: 东京的200,000条推文。
- 大小: 47 MB
68. Twitter UK Geolocated Tweets
- 描述: 英国的170,000条推文。
- 大小: 47 MB
69. Twitter USA Geolocated Tweets
- 描述: 美国的200,000条推文。
- 大小: 45 MB
70. Twitter US Airline Sentiment [Kaggle]
- 描述: 关于美国主要航空公司问题的情绪分析工作。
- 大小: 2.5 MB
71. U.S. economic performance based on news articles
- 描述: 新闻文章标题和摘录,判断其是否与美国经济相关。
- 大小: 5 MB
72. Urban Dictionary Words and Definitions [Kaggle]
- 描述: 2016年5月所有Urban Dictionary单词、定义、作者、投票的清理CSV语料库。
- 大小: 238 MB
73. Wesbury Lab Usenet Corpus
- 描述: 2005-2010年间来自47,860个英语新闻组的匿名汇编。
- 大小: 40 GB
74. Wesbury Lab Wikipedia Corpus
- 描述: 2010年4月英语维基百科文章的快照,经过处理以去除所有链接和无关材料。
- 大小: 1.8 GB
75. Wikipedia Extraction (WEX)
- 描述: 英语维基百科的加工转储。
- 大小: 66 GB
76. Wikipedia XML Data
- 描述: 所有维基媒体wiki的完整副本,以wikitext源和嵌入XML中的元数据形式。
- 大小: 500 GB
77. Yahoo! Answers Comprehensive Questions and Answers
- 描述: 2007年10月25日的Yahoo! Answers语料库,包含4,483,032个问题及其答案。
- 大小: 3.6 GB
78. Yahoo! Answers consisting of questions asked in French
- 描述: 2006年至2015年间在法语中提出的170万个问题及其相应的答案。
- 大小: 3.8 GB
79. Yahoo! Answers Manner Questions
- 描述: 2007年10月25日转储的Yahoo! Answers语料库的子集,选定用于其语言属性。
- 大小: 104 MB
80. Yahoo! HTML Forms Extracted from Publicly Available Webpages
- 描述: 从公开可用的网页中提取的小样本复杂HTML表单,包含2.67百万个复杂表单。
- 大小: 50+ GB
81. Yahoo! Metadata Extracted from Publicly Available Web Pages
- 描述: 1亿个RDF数据三元组。
- 大小: 2 GB
82. Yahoo N-Gram Representations
- 描述: 包含n-gram表示的数据集。
- 大小: 2.6 GB
83. Yahoo! N-Grams, version 2.0
- 描述: 从1460万个文档中提取的n-grams(n=1至5),涵盖12,000多个新闻导向站点。
- 大小: 12 GB
84. Yahoo! Search Logs with Relevance Judgments
- 描述: 带有相关性判断的匿名Yahoo!搜索日志。
- 大小: 1.3 GB
85. Yahoo! Semantically Annotated Snapshot of the English Wikipedia
- 描述: 2006年11月4日的英语维基百科的语义注释快照。
- 大小: 6 GB
86. Yelp
- 描述: 包括餐厅排名和220万条评论。
- 大小: 需请求
87. Youtube
- 描述: 170万个YouTube视频描述。
- 大小: 未提供
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
nlp-datasets 是一个收录了众多自然语言处理(NLP)领域公开数据集的仓库,包含了从不同来源和格式收集的文本数据。这些数据集的构建主要通过整合网络上可公开获取的文本资源,包括但不限于邮件存档、博客文章、产品评论、新闻头条、社交媒体帖子等,涵盖了广泛的主题和语言风格,以适应不同的 NLP 研究和应用需求。
使用方法
用户可以通过数据集提供的链接直接访问和下载所需的数据。对于部分需要特殊处理或具有特定格式要求的数据集,用户可能需要使用相应的工具或编程语言进行数据预处理。此外,部分数据集可能需要用户遵守特定的使用条款或版权声明。
背景与挑战
背景概述
nlp-datasets是一个关于自然语言处理(NLP)的公共数据集列表,旨在为研究人员和开发者提供丰富的文本资源。该数据集涵盖了从邮件存档到社交媒体帖子,再到新闻文章和书籍等多种类型的文本数据。创建于信息时代,nlp-datasets集合了全球范围内多个机构和个人的努力,为NLP领域的研究提供了强有力的支撑。其影响力遍及语言识别、信息检索、机器学习等多个子领域,成为了推动自然语言处理技术发展的重要资源。
当前挑战
nlp-datasets在构建过程中遇到的挑战主要包括数据的多样性和质量保证。首先,数据集涵盖了多种来源和类型的文本,这要求研究人员在处理数据时必须考虑到不同文本的特性和需求。其次,确保数据质量,尤其是在标注数据集中,需要大量的人工审核和校正,这在数据量庞大的情况下显得尤为困难。此外,随着技术的进步,如何更新和维护这些数据集,以适应新的研究需求和挑战,也是当前面临的重要问题。
常用场景
经典使用场景
nlp-datasets数据集被广泛应用于自然语言处理领域,其经典使用场景包括构建语言模型、文本分类、情感分析、信息抽取等任务。该数据集涵盖了丰富的文本资源,如邮件档案、博客文章、产品评论等,为研究者提供了多样化的文本数据,以便于开展各种NLP任务。
解决学术问题
该数据集解决了学术研究中对于大规模、多样化文本数据的需求问题。通过提供不同来源和类型的文本数据,如新闻文章、社交媒体帖子、学术论文等,nlp-datasets有助于推动文本分类、情感分析、机器翻译等研究的进展,为学术研究提供了可靠的数据基础。
实际应用
在实际应用中,nlp-datasets的数据被用于改进搜索引擎、构建聊天机器人、分析社交媒体情绪、监测网络舆论等。这些应用场景极大地推动了自然语言处理技术在现实世界中的落地,为各行各业提供了智能化解决方案。
数据集最近研究
最新研究方向
nlp-datasets数据集涉及自然语言处理领域,汇集了多种文本数据。近期研究方向主要集中在利用这些数据进行模型训练,以实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务。例如,研究者使用Amazon Fine Food Reviews数据集进行情感分析,以预测用户对商品的评价;利用Twitter sentiment analysis数据集对推文进行情绪分类。这些研究不仅推动了自然语言处理技术的进步,也为商业智能和社交媒体分析提供了有力支持。
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