CLUEDatasetSearch

中英文NLP数据集，包括NER、QA、情感分析等多个领域的数据集，数据来源于多个平台和机构，用于NLP研究和模型训练。

A Chinese-English NLP dataset encompassing various domains such as Named Entity Recognition (NER), Question Answering (QA), and Sentiment Analysis. The data is sourced from multiple platforms and institutions, intended for NLP research and model training.

原始信息汇总

数据集概述

命名实体识别（NER）

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		数据来源于云医院平台的真实电子病历，共800条，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		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）

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

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

| 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 | |

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。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。每个子数据集均来源于公开的网络资源，经过脱敏处理和标准化标注，确保数据的可用性和安全性。数据集的构建过程中，研究人员对原始数据进行了细致的筛选和分类，确保每个任务的数据集都具有高质量和代表性。此外，数据集还支持用户贡献，通过上传和审核机制，进一步丰富了数据集的多样性和覆盖面。

特点

CLUEDatasetSearch数据集的特点在于其广泛的任务覆盖和高质量的数据标注。数据集不仅包含了中文和英文的多种自然语言处理任务，还涵盖了从命名实体识别到情感分析等多个领域。每个子数据集都经过严格的标注和验证，确保了数据的准确性和一致性。此外，数据集的多样性和规模使其成为研究人员和开发者在自然语言处理领域进行实验和模型训练的理想选择。数据集还提供了详细的元数据信息，如数据来源、更新日期和许可信息，方便用户进行数据溯源和使用。

使用方法

CLUEDatasetSearch数据集的使用方法相对简单且灵活。用户可以通过GitHub页面提供的链接直接访问和下载所需的数据集。每个子数据集都附带了详细的说明文档，包括数据格式、标注标准和任务描述，帮助用户快速理解和使用数据。对于研究人员和开发者，数据集可以用于模型训练、评估和基准测试。此外，数据集还支持用户贡献，用户可以通过上传新的数据集信息来丰富数据集的内容，并通过审核后成为项目的贡献者。数据集的使用过程中，用户需遵守相关的许可协议，并确保数据的合法使用。

背景与挑战

背景概述

CLUEDatasetSearch是一个专注于中文自然语言处理（NLP）的数据集集合，由CLUE（Chinese Language Understanding Evaluation）团队整理和发布。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的创建旨在为中文NLP研究提供丰富的数据资源，促进相关领域的技术进步和应用创新。自2020年发布以来，该数据集已成为中文NLP研究的重要参考，吸引了众多研究机构和学者的关注与参与。

当前挑战

CLUEDatasetSearch面临的挑战主要体现在两个方面。首先，中文NLP任务的多样性和复杂性要求数据集具备高度的标注质量和数据覆盖范围，以确保模型能够有效处理不同场景下的语言理解问题。其次，数据集的构建过程中，如何确保数据的合法性、隐私保护和版权问题是一个重要挑战。此外，随着NLP技术的快速发展，数据集需要不断更新和扩展，以应对新兴任务和复杂场景的需求。这些挑战要求数据集提供者在数据收集、标注和发布过程中保持高度的专业性和责任感，以确保数据的可靠性和实用性。

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、语料库构建以及阅读理解等多个子领域。研究人员和开发者可以利用该数据集进行模型训练、算法验证以及系统优化，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。

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，基于该数据集中的命名实体识别数据，研究人员开发了多种基于深度学习的实体识别模型，如BiLSTM-CRF和BERT-based模型。在问答系统领域，SQuAD数据集推动了BERT等预训练模型的发展，显著提升了问答系统的性能。情感分析数据集则催生了多种情感分类算法，如基于注意力机制的LSTM模型。此外，文本分类和匹配数据集也促进了文本表示学习和相似度计算的研究，推动了NLP技术的进步。

数据集最近研究

最新研究方向

CLUEDatasetSearch作为一个综合性的中英文NLP数据集，近年来在自然语言处理领域的研究中扮演了重要角色。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，为研究者提供了丰富的数据资源。特别是在命名实体识别和问答系统方面，CLUEDatasetSearch整合了多个高质量的数据集，如CCKS2017、CCKS2018、MSRA、SQuAD等，推动了细粒度实体识别和开放域问答系统的研究进展。此外，随着情感分析和文本分类在社交媒体、金融、医疗等领域的广泛应用，CLUEDatasetSearch中的相关数据集也为情感极性分析、主题分类等任务提供了有力支持。这些研究方向的突破不仅提升了模型的性能，还为实际应用场景中的智能化决策提供了技术保障。