通过对Common Crawl的中文部分进行语料清洗，最终得到100GB的高质量中文预训练语料。实验产出的模型见：高质量中文预训练模型，大号、超小和相似度预训练模型。

更多细节请参考我们的技术报告 https://arxiv.org/pdf/2003.01355

1. 可直接用于预训练、语言模型或语言生成任务。
2. 发布专用于简体中文NLP任务的小词表。

Google原始中文词表和我们发布的小词表的统计信息如下：

使用小数据集在BERT-base上的效果对比：

更多实验结果和分析可以参考：CLUEPretrainedModels

申请方式： 将使用语料研究目的和用途，计划、研究机构和申请者介绍，发送到邮箱，并承诺不向第三方提供。

邮箱: [email protected]，标题是：CLUECorpus2020 200G语料库

可用于语言建模、预训练或生成型任务等，数据量超过14G，近4000个定义良好的txt文件、50亿个字。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 news2016zh_corpus: 8G语料，分成两个上下两部分，总共有2000个小文件。 密码:mzlk

2、社区互动-语料 webText2019zh_corpus：3G语料，包含3G文本，总共有900多个小文件。 密码:qvlq

3、维基百科-语料 wiki2019zh_corpus：1.1G左右文本，包含300左右小文件。 密码:xv7e

4、评论数据-语料 comments2019zh_corpus：2.3G左右文本，共784个小文件，包括点评评论547个、亚马逊评论227个，合并ChineseNLPCorpus的多个评论数据，清洗、格式转换、拆分成小文件。 密码:gc3m

可以提交issue，加入讨论群(QQ:836811304)

或发送邮件 [email protected]

Research supported with Cloud TPUs from Google's TensorFlow Research Cloud (TFRC)

@article{CLUECorpus2020,
  title={CLUECorpus2020: A Large-scale Chinese Corpus for Pre-training Language Model},
  author={Liang Xu and Xuanwei Zhang and Qianqian Dong},
  journal={ArXiv},
  year={2020},
  volume={abs/2003.01355}
}

CLUE是一个致力于中文自然语言处理的开源组织，如果您觉得我们的工作对您的学习或者业务等有帮助，希望能得到您的赞助，以便我们后续为大家提供更多更有用的开源工作，让我们一起为中文自然语言处理的发展和进步，尽一份力～

请备注捐赠者机构和姓名，非常感谢！

支付宝	微信