免费在线语料库

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#NLP #语料库 #在线

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Academia Sinica Balanced Corpus of Modern Chinese
http://www.sinica.edu.tw/SinicaCorpus/

Peking University Modern Chinese Corpus
http://ccl.pku.edu.cn/ccl_corpus/xiandaihanyu/

Xiamen University corpora (registration required but free)
http://xmuoec.com/gb/hanyu/hanyu/data/corpus/index.htm

Beijing Language and Culture University corpus
http://202.112.195.8:8089/ccir_login?input=*

Lancaster Corpus of Mandarin Chinese
http://bowland-files.lancs.ac.uk/corplang/cgi-bin/conc.pl

Leeds Chinese corpus
http://corpus.leeds.ac.uk/query-zh.html

PFR People’s Daily corpus (01/1998)
http://bowland-files.lancs.ac.uk/corplang/pdcorpus/pdcorpus.htm

PH corpus (Xinhua newswire data 1990-1991)
http://bowland-files.lancs.ac.uk/corplang/phcorpus/phcorpus.htm

People’s Daily 2000 corpus
http://bowland-files.lancs.ac.uk/corplang/pdc2000/default.htm

Peking University Ancient Chinese Corpus
http://ccl.pku.edu.cn/ccl_corpus/jsearch/index.jsp?dir=gudai

Sinica corpus of early Chinese
http://www.sinica.edu.tw/Early_Mandarin/

Sheffield Corpus of Chinese for Diachronic Linguistic Study
http://www.shef.ac.uk/scc/

图灵语料库
12-26
文档为图灵机器人语料库，里面有三千多条语料，对话生动有趣
在线英语词典和英语语料库
08-23
23个在线英语词典和英语语料库。大家可以拿来训练模型。
8个精选开源语料库：1-bit LLM训练效率提升指南
gitblog_00986的博客
09-12 492
你是否在训练1-bit LLM（Large Language Model，大型语言模型）时遇到过这些问题：现有数据集体积庞大导致训练效率低下？语料质量参差不齐影响模型性能？中文数据不足限制模型在特定场景的应用？本文将为你推荐8个适合1-bit模型训练的优质开源语料库，涵盖通用领域、中文特色、代码专项和轻量化场景，帮助你在有限资源下实现模型性能的最大化。 读完本文，你将获得： - 8个精选开源语料...
语料库.zip
06-14
语料库资源里有网上购酒评论，分为积极评论与消极评论； 资源里还包括中文停用词1800+
国内可用免费语料库
qq_38573437的博客
11-29 610
国内可用免费语料库
国内可用免费语料库（已经整理过，凡没有标注不可用的链接均可用）
weixin_30426065的博客
07-19 902
(一)国家语委 1国家语委现代汉语语料库http://www.cncorpus.org/ 现代汉语通用平衡语料库现在重新开放网络查询了。重开后的在线检索速度更快，功能更强，同时提供检索结果下载。现代汉语语料库在线提供免费检索的语料约2000万字，为分词和词性标注语料。 2古代汉语语料库http://www.cncorpus.org/login.aspx 网站现在还增加了一亿字的古代...
Brown语料库和LOB语料库
10-17
Brown语料库是世界上第一个计算机可读的语料库，它搜集的语料来自1961年美国英语出版物上的文本，共500篇，每篇大约2000个单词，合计100万单词。LOB语料库是模仿Brown语料库的比例建立起来的英国英语语料库，其预料...
人民日报语料库（中文分词语料库）
09-08
《人民日报语料库（中文分词语料库）》是由北京大学开发的一个重要的中文语言资源，它主要包含1998年1月份《人民日报》的所有文本，这些文本经过了专业的词性标注处理，对于研究中文自然语言处理，特别是中文分词与...
中文情感分析语料库CASIA数据集
06-12
《CASIA汉语情感语料库》是一个专门用于情感语音研究的高质量数据集。该语料库涵盖了四位专业发音者的声音样本，并且包含了六种不同的情绪类别。总共收录了9,600句情感语音，其中300句为相同文本在不同情绪下的发音...
人工智能-项目实践-聊天语料库-中文公开聊天语料库
05-18
人工智能-项目实践-聊天语料库-中文公开聊天语料库 该库是对目前市面上已有的开源中文聊天语料的搜集和系统化整理工作 该库搜集了包含 chatterbot 豆瓣多轮 PTT八卦语料 青云语料 电视剧对白语料 贴吧论坛回帖...
英语语料库LOB语料库
10-10
LOB语料库 创建时间: 1970年代初 创建单位:英国Lancaster大学和挪威Oslo大学以及Bergen大学 规模层级: 100万词次 基本情况:研究当代英国英语,与美国英语对比,使用了TAGIT系统,以统计方式建立换算几率矩阵,提高标注...
图灵语料库模板
06-15
图灵机器机器人
图灵机器人知识库（语料库）
12-29
图灵机器人知识库（语料库），文件为Excel文件对话模板，用户按需下载即可。。。。。。。。。。。。。。。
图灵机器人语料库导入模板
12-19
图灵机器人语料库模板
人民日报2014年语料库
05-14
人民日报2014年语料库，2014.1.1至2014年1.23日人民日报语料库。
1998年1月-6月人民日报语料库
12-08
1998年1月-6月人民日报语料库，已做词性标记，适用于自然语言处理序列标注等任务，如命名实体识别等，里面包含6个月份
【分享】一个免费语料库
LateLinux的博客
04-02 531
https://www.openslr.org/resources.php 需要中文语料库的小伙伴可以搜索“Mandrain”，我找到5个，分别是： SLR33 SLR38 SLR47 SLR62 SLR68 下载可以选择中国的镜像站点
免费的语料库学习资料
最新发布
10-30
<think>首先，用户的问题是：“我想查找免费的语料库学习资料 请问免费的语料库学习资料”。翻译成英文是：“I want to find free corpus learning materials. Please advise on free corpus learning materials.” 用户提到了之前的引用：[1], [2], [3]，但这些只是参考，不是用户真正的需求。用户真正的需求是上一次的问题和我的回答。回顾对话历史： - 系统指令：指定了格式要求，如使用$...$和$$...$$进行数学表达式，中文回答，生成相关问题等。 - 用户上一次的问题：在用户可见层中，用户说：“参考站内引用:引用[1]:...引用[2]:...引用[3]:...上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。我想查找免费的语料库学习资料 请问免费的语料库学习资料” 用户的上一次问题就是这个问题本身。用户说“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”，但在这个对话中，这是第一个用户消息在用户可见层。系统指令是之前的，但用户消息是新的。 分析用户的消息： - 用户引用了三个引用：[1], [2], [3]，内容涉及语料库的定义、建设和一个双语儿童语料库的链接。 - 用户强调这些引用仅供参考，不是真正的需求，并指示参考“用户上一次的问题和你的回答”。然而，在当前对话中，这是起始点，所以没有“上一次的问题和回答”。可能用户指的是系统指令或之前的上下文，但从消息看，这是第一个用户查询。 用户的核心需求是明确的：用户想查找免费的语料库学习资料。 我的响应需要： 1. 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 2. 尽量保证回答真实可靠。 3. 使用中文回答。 4. 遵守系统指令：行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$并单独成段（尽管这个问题不太涉及数学，但我需要注意）。 5. 生成相关问题：在回答末尾生成相关问题。 6. 引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 在响应中，我需要引用用户提供的引用，因为用户说“参考站内引用”，但强调不是真正需求。所以，我应该基于知识和可靠来源提供信息。 内容是免费的语料库学习资料。资料包括教程、语料库本身、在线课程等。 列出一些可靠的免费资源： - Kaggle 上有数据集，如用户引用[3]提到的双语儿童语料库。 - 其他免费语料库：例如，NLTK库中的语料库，Brown Corpus，Penn Treebank等。 - 学习资料：Coursera、edX的免费课程，YouTube教程，GitHub仓库等。 结构响应： 1. **介绍**：确认用户需求，并简要解释语料库学习资料的重要性。 2. **提供资源**：逐步列出免费资源。 - 免费语料库资源：如在线语料库库。 - 免费学习资料：如教程、课程。 3. **生成相关问题**：在末尾添加几个相关问题。 4. **添加引用**：自然地引用用户提供的引用或外部来源。 用户提供了引用： - [^1]: 语料库的定义和重要性。 - [^2]: 关于建设语料库的挑战和资源。 - [^3]: Kaggle上的双语儿童语料库链接。 我可以引用这些在响应中。例如，当提到Kaggle时引用[^3]。 响应大纲： - 第一步：介绍语料库学习资料，并引用[^1]说明其重要性。 - 第二步：列出免费语料库资源： - Kaggle数据集（引用[^3]） - NLTK corpus - Other free corpora like Project Gutenberg. - 第三步：列出免费学习资料： - Online courses (e.g., Coursera free audits) - Tutorials (blogs, YouTube) - GitHub repositories with code and tutorials. - 第四步：生成相关问题。 确保语言中文。 数学表达式：这个问题不太涉及数学，但如果提到统计概念，可以用$...$。例如，如果有公式如TF-IDF，但保持简单。 最终响应结构： 1. 开头段落确认需求。 2. 分点或段落提供资源。 3. 结束时添加相关问题。 </think>### 查找免费的语料库学习资料 理解您的需求！您想查找免费的语料库学习资料，包括语料库数据集本身和相关教程、课程等学习资源。语料库是语言学和技术应用中的核心工具，它们提供真实语言数据，便于研究语言规律和开发自然语言处理（NLP）技术[^1]。基于可靠的免费资源，我将逐步为您推荐一些优质的学习资料。这些资源覆盖了语料库数据集、在线教程和课程，确保您能高效入门和深入学习。 #### 1. **免费语料库数据集资源** 语料库数据集是学习和实践的基础。以下是几个可靠且免费的语料库库，它们涵盖多种语言和领域（如新闻、对话、文学），便于下载和使用： - **Kaggle 数据集**：Kaggle 提供大量免费语料库，用户可通过简单注册下载。例如，您提到的双语儿童对话语料库（[下载链接](https://www.kaggle.com/rtatman/corpus-of-bilingual-childrens-speech)）非常适合初学者分析语言发展规律[^3]。其他推荐数据集包括： - **Common Crawl Corpus**：大规模网络文本语料库，覆盖多语言。 - **Project Gutenberg**：免费电子书语料库，收录超过60,000本公版书籍，适合文学和语言分析。 - **NLTK 库中的语料库**：Python 的 Natural Language Toolkit (NLTK) 内置多个免费语料库，如 Brown Corpus（美国英语）和 Penn Treebank（树库数据）。安装 NLTK 后，使用简单代码即可加载： ```python import nltk nltk.download('brown') # 下载 Brown 语料库 from nltk.corpus import brown print(brown.words()[:10]) # 输出前10个词 ``` - **其他免费资源**： - **OpenSubtitles**：电影字幕语料库，支持多语言平行文本。 - **Google Books Ngram Viewer**：提供 n-gram 数据下载，便于词汇统计分析（频率如 $f(w) = \frac{\text{出现次数}}{\text{总词数}}$）。 这些数据集都经过预处理，可直接用于 NLP 任务，如机器翻译或情感分析。注意选择代表性强的语料库，以确保数据平衡性和多样性[^1]。 #### 2. **免费学习资料（教程、课程和工具）** 除了数据集，免费的学习资料能帮助您掌握语料库的构建、标注和分析技能。以下是精选资源： - **在线课程**： - **Coursera（免费审计模式）**：例如，《自然语言处理》（University of Michigan）课程（[链接](https://www.coursera.org/learn/python-text-mining)），涵盖语料库处理基础，包括分词和 TF-IDF 计算（计算公式：$\text{TF-IDF}(t,d) = \text{TF}(t,d) \times \text{IDF}(t)$）。 - **edX**：MIT《Introduction to Computational Thinking》课程（[链接](https://www.edx.org/course/introduction-to-computational-thinking-and-data-science)），免费部分涉及语料库数据挖掘。 - **教程和博客**： - **NLTK 官方教程**：Python 代码驱动的入门指南（[链接](https://www.nltk.org/book/)），详细讲解语料库加载、清洗和分析。 - **GitHub 仓库**：如“Awesome NLP”仓库（[链接](https://github.com/keon/awesome-nlp)），收集大量语料库处理脚本和教程。 - **YouTube 频道**：免费视频教程，如“Corey Schafer”的 Python NLP 系列或“Sentdex”的语料库分析演示。 - **工具和社区**： - **Google Colab**：免费在线 Python 环境，可直接运行语料库处理代码。 - **Stack Overflow 和 Reddit (r/LanguageTechnology)**：活跃社区提供问答支持，帮助解决语料库建设中的挑战，如输入错误或数据校对[^2]。 这些资源都是免费获取的，您可以从数据集开始实践，再结合教程深化理解。语料库建设虽耗时，但利用在线资源和开源工具能显著提高效率[^2]。 #### 关键提示 - **学习路线建议**：初学者可先从 Kaggle 或 NLTK 数据集入手，配合 Coursera 课程建立基础；进阶时探索标注工具（如 SpaCy）以处理大规模语料。 - **可靠性保证**：所有推荐资源均来自权威平台（如学术机构或开源社区），确保信息真实。避免非官方站点，以防数据质量问题。 - **引用标注**：本文引用了您提供的语料库定义和建设要点作为背景支持[^1][^2][^3]。
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