中文语料

开源语料库的 DoubanConversationCorpus，蛮适合做聊天机器人或对话模型的训练语...

精选2万多条标注好的中文情感分类语料，可用于模型训练和情感分析练习。

中文语料数据在数据挖掘和文本分类中的应用挺广泛的，是在中文文本时，你会发现它的独特性，比如复杂的汉字和灵活的词序。数据挖掘和文本分类任务基本都离不开大量的语料数据。像情感、趋势预测这些应用，都是基于中文语料来训练和验证模型的。对于文本分类，中文语料的特点让你不得不更加细致地数据，像分词、去停用词、词性标注这些步骤，都得注意。中文语料数据了丰富的应用场景，尤其是利用 BERT 等预训练模型之后，分类准确度有了大幅提升。数据来源也多，像社交媒体、新闻网站这些地方，都是不错的资源，但要记得遵守隐私和版权规定哦。如果你有中文数据挖掘和分类的需求，中文语料是不可或缺的工具。

语料库语言学借助海量语料库，深入分析语言特征，指导自然语言处理系统开发。而灵玖LJCorpus软件，为中文语料库分析提供自动化、高效的解决方案。

中文文本分类语料库测试集下载包含了复旦大学李荣陆提供的测试语料。其中，test_corpus.rar包含9833篇文档，用于测试；train_corpus.rar则是包含9804篇文档的训练语料。两个语料库各分为20个相同类别，并按照1:1的比例划分。

以搜狗语料库为基础，运用结巴分词工具进行处理，所得的已分词版本。

该语料库包含大量酒店评论文本，并根据情感倾向标注为正面 (pos) 或负面 (neg) 两类，以 CSV 格式提供训练集和测试集，适用于情感分析模型的训练与评估。

电子病历的信息抽取工作里，命名实体和实体关系的整理真的挺重要的。这份语料库挺有料的，标注得也够细，像是症状、药物名称、检查项目这类实体，还有它们之间的因果、对应等关系，全都一网打尽。 中文病历的标注说难不难，说简单也不简单。这份资料的好处是有医生一起参与规范制定，标注的一致性也还不错——实体一致性有 0.922，关系的也有 0.895，靠谱，后续搞模型训练也不容易出锅。 如果你之前折腾过NER或者RE任务，应该懂这个资源多实用。想训练医疗文本模型，或者搞临床决策支持系统，直接拿来用就顺手，格式清晰，文本量也够——992 份病历，量不大不小，调模型刚刚好。 而且这套东西也适合跟自然语言的一些工具

大规模语料驱动的新词发现算法 在大数据时代，海量文本数据为自然语言处理提供了前所未有的机遇。其中，新词发现作为一项基础性任务，对于语言理解、信息抽取等应用至关重要。本研究聚焦于如何利用大规模语料，设计高效、准确的新词发现算法。 该算法的核心思想是，从海量文本数据中自动学习词语的统计特征和语义信息，并结合语言学知识，有效识别新词。具体而言，算法主要包括以下步骤： 语料预处理: 对原始语料进行分词、去除停用词等操作，构建干净的文本数据集。 候选词提取: 基于统计指标，例如词频、互信息、左右熵等，从预处理后的语料中提取潜在的新词。 特征表示学习: 利用词向量、深度学习等技术，学习候选词的语义特征表

在信息爆炸的时代，社交媒体平台如Twitter成为人们表达情绪和观点的重要场所。情感分析技术，即从大量文本中自动识别和理解情感倾向的技术，因此日益受到关注。Niek Sanders的Twitter情感语料库是为情感分析研究准备的大规模数据集，包含1,578,627条推文，每条经过人工标注，为研究者提供了宝贵的训练和测试资源。该数据集不仅反映了社交媒体情感表达的多样性和复杂性，也为机器学习和深度学习领域的研究提供了丰富素材。利用大数据技术如Hadoop、Spark进行数据预处理和分析，结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型训练，可以显著提升情感分析算法的性能和泛化能力。