中文及英文NLP数据集大全：涵盖NER、QA、文本分类等

资源摘要信息:"搜索所有中文NLP数据集，附常用英文NLP数据集，主要包含以下自然语言处理任务的数据集：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。同时，文件中还提到了关于贡献与参与的信息。" 在自然语言处理（NLP）领域，数据集扮演着至关重要的角色。数据集是机器学习模型训练的基础，它提供了大量的语料和标注信息，使得模型能够通过学习理解语言的规则和模式。以下是根据标题和描述中提到的各个NLP任务的数据集知识点介绍： 1. 命名实体识别（NER）数据集： 命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，例如人名、地点名、组织机构名等。中文NER数据集包括了各种格式和来源的语料库，这些数据集通常已经进行了实体标注，例如MSRA、OntoNotes等。英文NER数据集则包括CoNLL-2003、OntoNotes 5.0等。 2. 问答系统（QA）数据集： 问答系统旨在模拟人与人之间的问答过程，它要求机器能够理解自然语言提出的问题，并给出正确的答案。中文QA数据集包括了搜狗问答、DuReader等，而英文QA数据集则有SQuAD、MS MARCO、Natural Questions等。 3. 情感分析数据集： 情感分析关注于识别文本中的情绪倾向，可以是正面、负面或中性。中文情感分析数据集有THU sentiment dictionary、Weibo情感分析数据集等，英文数据集则包括IMDB电影评论集、Stanford Sentiment Treebank等。 4. 文本分类数据集： 文本分类涉及将文本分配到一个或多个预定义的类别中。中文文本分类数据集包括了百度新闻语料、复旦大学中文文本分类语料库等，英文数据集则有Reuters-21578、20 Newsgroups等。 5. 文本匹配数据集： 文本匹配旨在判断两段文本之间是否匹配或相关。这个任务在信息检索和自然语言理解中非常重要。中文文本匹配数据集不多见，但可以通过一些竞赛如中文问答理解竞赛（DuReader）中的相关任务获取。英文数据集包括Quora Question Pairs、WikiQA等。 6. 文本摘要数据集： 文本摘要任务要求机器生成文本的简短概要，同时保留原文的主旨和重要信息。中文文本摘要数据集如LCSTS（大规模中文短文本摘要语料库）、中文新闻摘要数据集等，英文数据集则有CNN/DailyMail、Gigaword等。 7. 机器翻译数据集： 机器翻译旨在实现一种语言到另一种语言的自动翻译。中文到英文的翻译数据集有WMT中文英文翻译任务中的数据集，英文到中文的包括NIST评估系列等。 8. 知识图谱数据集： 知识图谱是NLP中的一种重要资源，它通常以结构化的形式存储了大量的世界知识。中文知识图谱数据集如CN-PROUD、BabelNet等，英文数据集则包括Freebase、DBpedia等。 9. 语料库数据集： 语料库是自然语言处理的基础，提供了大量未经处理的原始语料。中文语料库有CCL语料库、中英文Wikipedia等，英文语料库有Google Ngram、Brown语料库等。 10. 阅读理解数据集： 阅读理解要求机器理解一段文本，并对后续问题给出正确答案。中文阅读理解数据集如CMRC（Chinese Machine Reading Comprehension）、DuReader等，英文数据集有SQuAD、RACE等。 贡献与参与： 在使用这些数据集进行研究或开发的同时，鼓励用户参与到数据集的改进和完善中，比如贡献新的标注数据、修正已有数据集中的错误，或者通过创建新的数据集来丰富NLP社区的资源库。通过社区的力量，可以不断推动自然语言处理技术的发展。 以上提及的NLP数据集都对研究和开发具有重要意义，它们可以帮助开发者和研究人员训练和测试他们的NLP模型，以解决实际中的各种语言理解问题。在使用这些数据集时，重要的是要遵守相应的使用协议和版权声明，确保数据的合法合规使用。