This resource will be Chinese natural language processing tasks with a representative, as well as the corresponding data sets, as benchmark data sets. These datasets cover different tasks, the amount of data, the difficulty of the task. It contains Chinese natural language processing-related tasks related to data collection, baseline (pre-training) model, corpus, charts, definitely worth collecting.
This consolidation of resources from the network, the source address: https: //github.com/chineseGLUE/chineseGLUE
Chinese mission baseline assessment (ChineseGLUE) - row row list Leaderboard
Classification task (v1 version, the official version)
NOTE: 'represents the original data set after screened, different sets of data and the original data set; TNEWS: text classification (Acc); LCQMC: semantic similarity (Acc); XNLI / MNLI: natural language reasoning (Acc), MNLI- m: MNLI-matched, MNLI-mm: MNLI-mismatched;
DRCD & CMRC2018: reading comprehension removable (F1, EM); CHID: Reading multi-classification idiom (Acc); BQ: match intelligent questions Service (Acc); MSRANER: named entity recognition (F1); iFLYTEK: Long Text Classification (Acc);
Score 1-9 dataset by calculating the average score obtained;
Reading comprehension task
Note: upon reading and understanding the preceding indicators F1 coexistence EM, EM taken as the final index
Classification task (vO version, first edition)
ChineseGLUE positioning Vision
To better serve Chinese language understanding, mission and industry, as a model for the evaluation of supplementary universal language, understood by way of infrastructure to improve Chinese language to promote the development of Chinese language model
Why do we need a Chinese task of benchmarking?
First of all, Chinese is a big language, has its own particular, a large number of applications.
As the number of users of nearly 1.4 billion Chinese, is one of the official languages of the United Nations, the industry has a lot of friends doing the Chinese mission.
In Chinese pictograph with characters and graphics; no delimiter between words, a different word (words or sub-words) will affect downstream task.
其次，相对于英文的数据集，中文的公开可用的数据集还比较少。
很多数据集是非公开的或缺失基准测评的；多数的论文描述的模型是在英文数据集上做的测试和评估，那么对于中文效果如何？不得而知。
再次，语言理解发展到当前阶段，预训练模型极大的促进了自然语言理解。
不同的预训练模型相继产生，但不少最先进(state of the art)的模型，并没有官方的中文的版本，也没有对这些预训练模型在不同任务上的公开测试，
导致技术的发展和应用还有不少距离，或者说技术应用上的滞后。
那么，如果有一个中文任务的基准测试，包含一批大众能广泛使用和测评的数据集、适用中文任务的特点、能紧跟当前世界技术的发展，
能缓解当前中文任务的一些问题，并促进相关应用的发展。
中文任务的基准测试-内容体系 Contents
Language Understanding Evaluation benchmark for Chinese(ChineseGLUE) got ideas from GLUE, which is a collection of resources for training, evaluating, and analyzing natural language understanding systems. ChineseGLUE consists of:
1）中文任务的基准测试，覆盖多个不同程度的语言任务
A benchmark of several sentence or sentence pair language understanding tasks. Currently the datasets used in these tasks are come from public. We will include datasets with private test set before the end of 2019.
2）公开的排行榜
A public leaderboard for tracking performance. You will able to submit your prediction files on these tasks, each task will be evaluated and scored, a final score will also be available.
3）基线模型，包含开始的代码、预训练模型
baselines for ChineseGLUE tasks. baselines will be available in TensorFlow,PyTorch,Keras and PaddlePaddle.
4）语料库，用于语言建模、预训练或生成型任务
A huge amount of raw corpus for pre-train or language modeling research purpose. It will contains around 10G raw corpus in 2019;
In the first half year of 2020, it will include at least 30G raw corpus; By the end of 2020, we will include enough raw corpus, such as 100G, so big enough that you will need no more raw corpus for general purpose language modeling. You can use it for general purpose or domain adaption, or even for text generating. when you use for domain adaption, you will able to select corpus you are interested in.
数据集介绍与下载 Introduction of datasets
1. LCQMC 口语化描述的语义相似度任务 Semantic Similarity Task
输入是两个句子，输出是0或1。其中0代表语义不相似，1代表语义相似。
数据量：训练集(238,766)，验证集(8,802)，测试集(12,500)
例子：
1.聊天室都有哪些好的 [分隔符] 聊天室哪个好 [分隔符] 1
2.飞行员没钱买房怎么办？[分隔符] 父母没钱买房子 [分隔符] 0
2. XNLI 语言推断任务 Natural Language Inference
跨语言理解的数据集，给定一个前提和假设，判断这个假设与前提是否具有蕴涵、对立、中性关系。
数据量：训练集(392,703)，验证集(2,491)，测试集(5,011)
例子：
1.从 概念 上 看 , 奶油 收入 有 两 个 基本 方面 产品 和 地理 .[分隔符] 产品 和 地理 是 什么 使 奶油 抹 霜 工作 . [分隔符] neutral
2.我们 的 一个 号码 会 非常 详细 地 执行 你 的 指示 [分隔符] 我 团队 的 一个 成员 将 非常 精确 地 执行 你 的 命令 [分隔符] entailment
原始的XNLI覆盖15种语言（含低资源语言）。我们选取其中的中文，并将做格式转换，使得非常容易进入训练和测试阶段。
3.TNEWS 今日头条中文新闻（短文本）分类 Short Text Classificaiton for News
数据量：训练集(266,000)，验证集(57,000)，测试集(57,000)
例子：
6552431613437805063_!_102_!_news_entertainment_!_谢娜为李浩菲澄清网络谣言，之后她的两个行为给自己加分_!_佟丽娅,网络谣言,快乐大本营,李浩菲,谢娜,观众们
每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 新闻ID，分类code，分类名称，新闻字符串（仅含标题），新闻关键词
4.INEWS 互联网情感分析任务 Sentiment Analysis for Internet News
数据量：训练集(5,356)，验证集(1,000)，测试集(1,000)
例子：
1_!_00005a3efe934a19adc0b69b05faeae7_!_九江办好人民满意教育_!_近3年来，九江市紧紧围绕“人本教育、公平教育、优质教育、幸福教育”的目标，努力办好人民满意教育，促进了义务教育均衡发展，农村贫困地区办学条件改善。目前，该市特色教育学校有70所 ......
每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是情感类别，数据id，新闻标题，新闻内容
5.DRCD 繁体阅读理解任务 Reading Comprehension for Traditional Chinese
台達閱讀理解資料集 Delta Reading Comprehension Dataset (DRCD)(https://github.com/DRCKnowledgeTeam/DRCD) 屬於通用領域繁體中文機器閱讀理解資料集。本資料集期望成為適用於遷移學習之標準中文閱讀理解資料集。
数据格式和squad相同，如果使用简体中文模型进行评测的时候可以将其繁转简(本项目已提供)
6.CMRC2018 简体中文阅读理解任务 Reading Comprehension for Simplified Chinese
https://hfl-rc.github.io/cmrc2018/
数据格式和squad相同
7. BQ 智能客服问句匹配 Question Matching for Customer Service
该数据集是自动问答系统语料，共有120,000对句子对，并标注了句子对相似度值，取值为0或1（0表示不相似，1表示相似）。数据中存在错别字、语法不规范等问题，但更加贴近工业场景。
数据量：训练集(100,000)，验证集(10,000)，测试集(10,000)
例子：
1.我存钱还不扣的 [分隔符] 借了每天都要还利息吗 [分隔符] 0
2.为什么我的还没有额度 [分隔符] 为啥没有额度！！[分隔符] 1
8. MSRANER 命名实体识别 Name Entity Recognition
该数据集共有5万多条中文命名实体识别标注数据（包括人名、地名、组织名），分别用nr、ns、nt表示，其他实体用o表示。
数据量：训练集(46,364)，测试集(4,365)
例子：
1.据说/o 应/o 老友/o 之/o 邀/o ，/o 梁实秋/nr 还/o 坐/o 着/o 滑竿/o 来/o 此/o 品/o 过/o 玉峰/ns 茶/o 。/o
2.他/o 每年/o 还/o 为/o 河北农业大学/nt 扶助/o 多/o 名/o 贫困/o 学生/o 。/o
9. THUCNEWS 长文本分类 Long Text classification
该数据集共有4万多条中文新闻长文本标注数据，共14个类别: "体育":0, "娱乐":1, "家居":2, "彩票":3, "房产":4, "教育":5, "时尚":6, "时政":7, "星座":8, "游戏":9, "社会":10, "科技":11, "股票":12, "财经":13。
数据量：训练集(33,437)，验证集(4,180)，测试集(4,180)
例子：
11_!_科技_!_493337.txt_!_爱国者A-Touch MK3533高清播放器试用 爱国者MP5简介: "爱国者"北京华旗资讯，作为国内知名数码产品制>造商。1993年创立于北京中关村，是一家致力于......
每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 类别ID，类别名称，文本ID，文本内容。
10.iFLYTEK 长文本分类 Long Text classification
该数据集共有1.7万多条关于app应用描述的长文本标注数据，包含和日常生活相关的各类应用主题，共119个类别："打车":0,"地图导航":1,"免费WIFI":2,"租车":3,….,"女性":115,"经营":116,"收款":117,"其他":118(分别用0-118表示)。
数据量：训练集(12,133)，验证集(2,599)，测试集(2,600)
例子：
17_!_休闲益智_!_玩家需控制一只酷似神龙大侠的熊猫人在科技感十足的未来城市中穿越打拼。感觉很山寨功夫熊猫，自由度非常高，可以做很多你想做的事情......
每行为一条数据，以_!_分割字段，从前往后分别是 类别ID，类别名称，文本内容。
11.CHID 成语阅读理解填空 Chinese IDiom Dataset for Cloze Test
https://arxiv.org/abs/1906.01265
成语完形填空，文中多处成语被mask，候选项中包含了近义的成语。
12. 更多数据集添加中，Comming soon!
更多数据集添加中，如果你有定义良好的数据集，请与我们取得联系。
数据集下载 整体下载
或使用命令：
wget https://storage.googleapis.com/chineseglue/chineseGLUEdatasets.v0.0.1.zip
中文任务基准测评(ChineseGLUE)
-排行榜-
各任务对比 Evaluation of Dataset for Different Models
基线模型-代码 Start Codes for Baselines
我们为您提供了可以“一键运行”的脚本来辅助您更快的在指定模型上运行特定任务。
以在 Bert 模型上运行“BQ 智能客服问句匹配”任务为例，您可以直接在 chineseGLUE/baselines/models/bert/ 下运行 run_classifier_bq.sh 脚本。
cd chineseGLUE/baselines/models/bert/
sh run_classifier_bq.sh
该脚本将会自动下载“BQ 智能客服问句匹配”数据集（保存在chineseGLUE/baselines/glue/chineseGLUEdatasets/bq/ 文件夹下）和Bert模型（保存在 chineseGLUE/baselines/models/bert/prev_trained_model/ 下）。
具体内容详见：基准模型-模型训练
语料库：语言建模、预训练或生成型任务 Corpus for Langauge Modelling, Pre-training, Generating tasks
可用于语言建模、预训练或生成型任务等，数据量超过10G，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: 8G语料，分成两个上下两部分，总共有2000个小文件。
2、社区互动语料：3G语料，包含3G文本，总共有900多个小文件。
3、维基百科：1.1G左右文本，包含300左右小文件。
4、评论数据：2.3G左右文本，含有811个小文件，合并ChineseNLPCorpus的多个评论数据，清洗、格式转换、拆分成小文件。
这些语料，你可以通过上面这两个项目，清洗数据并做格式转换获得；
你也可以通过邮件申请（chineseGLUE#163.com）获得单个项目的语料，告知单位或学校、姓名、语料用途；
如需获得ChineseGLUE项目下的所有语料，需成为ChineseGLUE组织成员，并完成一个（小）任务。
Reference:
1、GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding
2、SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems
3、LCQMC: A Large-scale Chinese Question Matching Corpus
4、XNLI: Evaluating Cross-lingual Sentence Representations
5、TNES: toutiao-text-classfication-dataset
6、nlp_chinese_corpus: 大规模中文自然语言处理语料 Large Scale Chinese Corpus for NLP
7、ChineseNLPCorpus
8、ALBERT: A Lite BERT For Self-Supervised Learning Of Language Representations
9、BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
10、RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach
