1.维基百科(wiki2019zh)，100万个结构良好的中文词条

2.新闻语料(news2016zh)，250万篇新闻，含关键词、描述

3.百科问答(baike2018qa)，150万个带问题类型的问答

4.社区问答json版(webtext2019zh)，410万个高质量社区问答，适合训练超大模型

5.翻译语料(translation2019zh)，520万个中英文句子对

1.维基百科json版(wiki2019zh)

104万个词条(1,043,224条; 原始文件大小1.6G，压缩文件519M；数据更新时间：2019.2.7)

可能的用途：

可以做为通用中文语料，做预训练的语料或构建词向量，也可以用于构建知识问答。

结构：

{"id":<id>,"url":<url>,"title":<title>,"text":<text>} 其中，title是词条的标题，text是正文；通过"nn"换行。

例子：

{"id": "53", "url": "https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=53", "title": "经济学", "text": "经济学nn经济学是一门对产品和服务的生产、分配以及消费进行研究的社会科学。西方语言中的“经济学”一词源于古希腊的。nn经济学注重的是研究经济行为者在一个经济体系下的行为，以及他们彼此之间的互动。在现代，经济学的教材通常将这门领域的研究分为总体经济学和个体经济学。微观经济学检视一个社会里基本层次的行为，包括个体的行为者（例如个人、公司、买家或卖家）以及与市场的互动。而宏观经济学则分析整个经济体和其议题，包括失业、通货膨胀、经济成长、财政和货币政策等。..."}

效果：

经济学
经济学是一门对产品和服务的生产、分配以及消费进行研究的社会科学。西方语言中的“经济学”一词源于古希腊的。
经济学注重的是研究经济行为者在一个经济体系下的行为，以及他们彼此之间的互动。在现代，经济学的教材通常将这门领域的研究分为总体经济学和个体经济学。微观经济学检视一个社会里基本层次的行为，包括个体的行为者（例如个人、公司、买家或卖家）以及与市场的互动。而宏观经济学则分析整个经济体和其议题，包括失业、通货膨胀、经济成长、财政和货币政策等。
其他的对照还包括了实证经济学（研究「是什么」）以及规范经济学（研究「应该是什么」）、经济理论与实用经济学、行为经济学与理性选择经济学、主流经济学（研究理性-个体-均衡等）与非主流经济学（研究体制-历史-社会结构等）。
经济学的分析也被用在其他各种领域上，主要领域包括了商业、金融、和政府等，但同时也包括了如健康、犯罪、教育、法律、政治、社会架构、宗教、战争、和科学等等。到了21世纪初，经济学在社会科学领域各方面不断扩张影响力，使得有些学者讽刺地称其为「经济学帝国主义」。
在现代对于经济学的定义有数种说法，其中有许多说法因为发展自不同的领域或理论而有截然不同的定义，苏格兰哲学家和经济学家亚当·斯密在1776年将政治经济学定义为「国民财富的性质和原因的研究」，他说：
让-巴蒂斯特·赛伊在1803年将经济学从公共政策里独立出来，并定义其为对于财富之生产、分配、和消费的学问。另一方面，托马斯·卡莱尔则讽刺的称经济学为「忧郁的科学」（Dismal science），不过这一词最早是由马尔萨斯在1798年提出。约翰·斯图尔特·密尔在1844年提出了一个以社会科学定义经济学的角度：
.....

2.新闻语料json版(news2016zh)

数据描述

包含了250万篇新闻。新闻来源涵盖了6.3万个媒体，含标题、关键词、描述、正文。

数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：243万；验证集：7.7万；测试集，数万，不提供下载。

可能的用途：

可以做为【通用中文语料】，训练【词向量】或做为【预训练】的语料；

也可以用于训练【标题生成】模型，或训练【关键词生成】模型（选关键词内容不同于标题的数据）；

亦可以通过新闻渠道区分出新闻的类型。

结构：

{'news_id': <news_id>,'title':<title>,'content':<content>,'source': <source>,'time':<time>,'keywords': <keywords>,'desc': <desc>, 'desc': <desc>}

其中，title是新闻标题，content是正文，keywords是关键词，desc是描述，source是新闻的来源，time是发布时间

例子：

{"news_id": "610130831", "keywords": "导游，门票","title": "故宫淡季门票40元 “黑导游”卖外地客140元", "desc": "近日有网友微博爆料称，故宫午门广场售票处出现“黑导游”，专门向外地游客出售高价门票。昨日，记者实地探访故宫，发现“黑导游”确实存在。窗口出售", "source": "新华网", "time": "03-22 12:00", "content": "近日有网友微博爆料称，故宫午门广场售票处出现“黑导游”，专门向外地游客出售高价门票。昨日，记者实地探访故宫，发现“黑导游”确实存在。窗口出售40元的门票，被“黑导游”加价出售，最高加到140元。故宫方面表示，请游客务必通过正规渠道购买门票，避免上当受骗遭受损失。目前单笔门票购买流程不过几秒钟，耐心排队购票也不会等待太长时间。....再反弹”的态势，打击黑导游需要游客配合，通过正规渠道购买门票。"}

3.百科类问答json版(baike2018qa)

150万个问答( 原始数据1G多，压缩文件663M；数据更新时间：2018年)

数据描述

含有150万个预先过滤过的、高质量问题和答案，每个问题属于一个类别。总共有492个类别，其中频率达到或超过10次的类别有434个。

数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：142.5万；验证集：4.5万；测试集，数万，不提供下载。

可能的用途：

可以做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料；也可以用于构建百科类问答；其中类别信息比较有用，可以用于做监督训练，从而构建

更好句子表示的模型、句子相似性任务等。

结构：

{"qid":<qid>,"category":<category>,"title":<title>,"desc":<desc>,"answer":<answer>}

其中，category是问题的类型，title是问题的标题，desc是问题的描述，可以为空或与标题内容一致。

例子：

{"qid": "qid_2540946131115409959", "category": "生活知识", "title": "冬天进补好一些呢，还是夏天进步好啊？ ", "desc": "", "answer": "你好！rr当然是冬天进补好的了，夏天人体的胃处于收缩状态，不适宜大量的进补，所以我们有时候说：“夏天就要吃些清淡的，就是这个道理的。”rr不过，秋季进补要注意“四忌” 一忌多多益善。任何补药服用过量都有害。认为“多吃补药，有病治病，无病强身”是不的。过量进补会加重脾胃、肝脏负担。在夏季里，人们由于喝冷饮，常食冻品，多有脾胃功能减弱的现象，这时候如果突然大量进补，会骤然加重脾胃及肝脏的负担，使长期处于疲弱的消化器官难于承受，导致消化器官功能紊乱。 rr二忌以药代食。重药物轻食物的做法是不科学的，许多食物也是好的滋补品。如多吃荠菜可治疗高血压；多吃萝卜可健胃消食，顺气宽胸；多吃山药能补脾胃。日常食用的胡桃、芝麻、花生、红枣、扁豆等也是进补的佳品。rr三忌越贵越好。每个人的身体状况不同，因此与之相适应的补品也是不同的。价格昂贵的补品如燕窝、人参之类并非对每个人都适合。每种进补品都有一定的对象和适应症，应以实用有效为滋补原则，缺啥补啥。 rr四忌只补肉类。秋季适当食用牛羊肉进补效果好。但经过夏季后，由于脾胃尚未完全恢复到正常功能，因此过于油腻的食品不易消化吸收。另外，体内过多的脂类、糖类等物质堆积可能诱发心脑血管病。"}

公开评测：

欢迎报告模型在验证集上的准确率。任务1： 类别预测。

报告包括：#1）验证集上准确率；#2）采用的模型、方法描述、运行方式，1页PDF；#3）可运行的源代码(可选)

基于#2和#3，我们会在测试集上做测试，并报告测试集上的准确率；只提供了#1和#2的队伍，验证集上的成绩依然可以被显示出来，但会被标记为未验证。

4.社区问答json版(webtext2019zh) ：大规模高质量数据集

410万个问答( 过滤后数据3.7G，压缩文件1.7G；数据跨度：2015-2016年)

数据描述

含有410万个预先过滤过的、高质量问题和回复。每个问题属于一个【话题】，总共有2.8万个各式话题，话题包罗万象。

从1400万个原始问答中，筛选出至少获得3个点赞以上的的答案，代表了回复的内容比较不错或有趣，从而获得高质量的数据集。

除了对每个问题对应一个话题、问题的描述、一个或多个回复外，每个回复还带有点赞数、回复ID、回复者的标签。

数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：412万；验证集：6.8万；测试集a：6.8万；测试集b，不提供下载。

可能的用途：

1）构建百科类问答：输入一个问题，构建检索系统得到一个回复或生产一个回复；或根据相关关键词从，社区问答库中筛选出你相关的领域数据

2）训练话题预测模型：输入一个问题(和或描述)，预测属于话题。

3）训练社区问答(cQA)系统：针对一问多答的场景，输入一个问题，找到最相关的问题，在这个基础上基于不同答案回复的质量、

  问题与答案的相关性，找到最好的答案。

4）做为通用中文语料，做大模型预训练的语料或训练词向量。其中类别信息也比较有用，可以用于做监督训练，从而构建更好句子表示的模型、句子相似性任务等。

5）结合点赞数量这一额外信息，预测回复的受欢迎程度或训练答案评分系统。

结构：

{"qid":<qid>,"title":<title>,"desc":<desc>,"topic":<topic>,"star":<star>,"content":<content>,

"answer_id":<answer_id>,"answerer_tags":<answerer_tags>}

其中，qid是问题的id，title是问题的标题，desc是问题的描述，可以为空；topic是问题所属的话题，star是该回复的点赞个数，

content是回复的内容，answer_id是回复的ID,answerer_tags是回复者所携带的标签

例子：

{"qid": 65618973, "title": "AlphaGo只会下围棋吗？阿法狗能写小说吗？", "desc": "那么现在会不会有智能机器人能从事文学创作？<br>如果有，能写出什么水平的作品？", "topic": "机器人", "star": 3, "content": "AlphaGo只会下围棋，因为它的设计目的，架构，技术方案以及训练数据，都是围绕下围棋这个核心进行的。它在围棋领域的突破，证明了深度学习深度强化学习MCTS技术在围棋领域的有效性，并且取得了重大的PR效果。AlphaGo不会写小说，它是专用的，不会做跨出它领域的其它事情，比如语音识别，人脸识别，自动驾驶，写小说或者理解小说。如果要写小说，需要用到自然语言处理（NLP））中的自然语言生成技术，那是人工智能领域一个", "answer_id": 545576062, "answerer_tags": "人工智能@游戏业"}

在该数据集上的公开评测和任务：

任务1： 话题预测。

报告包括：#1）验证集上准确率；#2）采用的模型、方法描述、运行方式，1页PDF；#3）可运行的源代码(可选)

基于#2和#3，我们会在测试集上做测试，并报告测试集上的准确率；只提供了#1和#2的队伍，验证集上的成绩依然可以被显示出来，但会被标记为未验证。

任务2：训练社区问答(cQA)系统。

要求：评价指标采用MAP，构建一个适合排序问题的测试集，并报告在该测试集上的效果。

任务3：使用该数据集（webtext2019zh)，参考OpenAI的GPT-2，训练中文的文本写作模型、测试在其他数据集上的zero-shot的效果，或测评语言模型的效果。

5.翻译语料(translation2019zh)

520万个中英文平行语料( 原始数据1.1G，压缩文件596M)

数据描述

中英文平行语料520万对。每一个对，包含一个英文和对应的中文。中文或英文，多数情况是一句带标点符号的完整的话。

对于一个平行的中英文对，中文平均有36个字，英文平均有19个单词(单词如“she”)

数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：516万；验证集：3.9万；测试集，数万，不提供下载。

可能的用途：

可以用于训练中英文翻译系统，从中文翻译到英文，或从英文翻译到中文；

由于有上百万的中文句子，可以只抽取中文的句子，做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料。英文任务也可以类似操作；

结构：

{"english": <english>, "chinese": <chinese>}

其中，english是英文句子，chinese是中文句子，中英文一一对应。

例子：

{"english": "In Italy, there is no real public pressure for a new, fairer tax system.", "chinese": "在意大利，公众不会真的向政府施压，要求实行新的、更公平的税收制度。"}