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https://github.com/cluebenchmark/cluecorpus2020

Large-scale Pre-training Corpus for Chinese 100G 中文预训练语料
https://github.com/cluebenchmark/cluecorpus2020

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Large-scale Pre-training Corpus for Chinese 100G 中文预训练语料

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README 

        
# CLUECorpus2020



## 语料介绍



通过对Common Crawl的中文部分进行语料清洗，最终得到100GB的高质量中文预训练语料。实验产出的模型见：高质量中文预训练模型，大号、超小和相似度预训练模型。 



**更多细节请参考我们的技术报告 https://arxiv.org/pdf/2003.01355**



![./pics/corpus.png](./pics/corpus.png)



#### 数据特点：

1. 可直接用于预训练、语言模型或语言生成任务。

2. 发布专用于简体中文NLP任务的小词表。



## 词表介绍



Google原始中文词表和我们发布的小词表的统计信息如下：



| Token Type | Google | CLUE |

| :----:| :----: | :----: |

| Simplified Chinese | 11378 | 5689 |

| Traditional Chinese | 3264 | ✗ |

| English | 3529 | 1320 |

| Japanese | 573 | ✗ |

| Korean | 84 | ✗ |

| Emoji | 56 | ✗ |

| Numbers | 1179 | 140 |

| Special Tokens | 106 | 106 |

| Other Tokens | 959 | 766 |

| Total | 21128 | 8021 |



## 实验效果



使用小数据集在BERT-base上的效果对比：



| Model        | Vocab  | Data        | Steps | AFQMC  | TNEWS'  | IFLYTEK'  | CMNLI  |  AVG   |

| :----:| :----: | :----: | :----: |:----: |:----: |:----: |:----: |:----: |

| BERT-base    | Google | Wiki (1 GB) | 125K  | 69.93% | 54.77%  | 57.54%    | 75.64% | 64.47% |

| BERT-base    | Google | C5 (1 GB)   | 125K  | 69.63% | 55.72%  | 58.87%    | 75.75% | 64.99% |

| BERT-base    | CLUE   | C5 (1 GB)   | 125K  | 69.00% | 55.04%  | 59.07%    | 75.84% | 64.74% |

| BERT-base mm | Google | C5 (1 GB)   | 125K  | 69.57% | 55.17%  | 59.69%    | 75.86% | 65.07% |

| BERT-base    | Google | C5 (1 GB)   | 375K  | 69.85% | 55.97%  | 59.62%    | 76.41% | 65.46% |

| BERT-base    | CLUE   | C5 (1 GB)   | 375K  | 69.93% | 56.38%  | 59.35%    | 76.58% | 65.56% |

| BERT-base    | Google | C5 (3 GB)   | 375K  | 70.22% | 56.41%  | 59.58%    | 76.70% | 65.73% |

| BERT-base    | CLUE   | C5 (3 GB)   | 375K  | 69.49% | 55.97%  | 60.12%    | 77.66% | 65.81% |



更多实验结果和分析可以参考：CLUEPretrainedModels



## 数据下载



申请方式：

将使用语料研究目的和用途，计划、研究机构和申请者介绍，发送到邮箱，并承诺不向第三方提供。



邮箱: [email protected]，标题是：CLUECorpus2020 200G语料库



# CLUECorpusSmall（14G）



可用于语言建模、预训练或生成型任务等，数据量超过14G，近4000个定义良好的txt文件、50亿个字。主要部分来自于nlp_chinese_corpus项目



当前语料库按照【预训练格式】处理，内含有多个文件夹；每个文件夹有许多不超过4M大小的小文件，文件格式符合预训练格式：每句话一行，文档间空行隔开。



包含如下子语料库（总共14G语料）：



1、新闻语料 news2016zh_corpus: 8G语料，分成两个上下两部分，总共有2000个小文件。  密码:mzlk



2、社区互动-语料 webText2019zh_corpus：3G语料，包含3G文本，总共有900多个小文件。 密码:qvlq



3、维基百科-语料 wiki2019zh_corpus：1.1G左右文本，包含300左右小文件。  密码:xv7e



4、评论数据-语料 comments2019zh_corpus：2.3G左右文本，共784个小文件，包括点评评论547个、亚马逊评论227个，合并ChineseNLPCorpus的多个评论数据，清洗、格式转换、拆分成小文件。  密码:gc3m



## 反馈和支持



可以提交issue，加入讨论群(QQ:836811304)



或发送邮件 [email protected]



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## 引用



    @article{CLUECorpus2020,

      title={CLUECorpus2020: A Large-scale Chinese Corpus for Pre-training Language Model},

      author={Liang Xu and Xuanwei Zhang and Qianqian Dong},

      journal={ArXiv},

      year={2020},

      volume={abs/2003.01355}

    }



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