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
- 可直接用于预训练、语言模型或语言生成任务。
- 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：
| Token Type | CLUE | |
|---|---|---|
| Simplified Chinese | 11378 | 5689 |
| Traditional Chinese | 3264 | ✗ |
| English | 3529 | 1320 |
| Japanese | 573 | ✗ |
| Korean | 84 | ✗ |
| Emoji | 56 | ✗ |
| Numbers | 1179 | 140 |
| Special Tokens | 106 | 106 |
| Other Tokens | 959 | 766 |
| Total | 21128 | 8021 |
使用小数据集在BERT-base上的效果对比：
| Model | Vocab | Data | Steps | AFQMC | TNEWS' | IFLYTEK' | CMNLI | AVG |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BERT-base | Wiki (1 GB) | 125K | 69.93% | 54.77% | 57.54% | 75.64% | 64.47% | |
| BERT-base | C5 (1 GB) | 125K | 69.63% | 55.72% | 58.87% | 75.75% | 64.99% | |
| BERT-base | CLUE | C5 (1 GB) | 125K | 69.00% | 55.04% | 59.07% | 75.84% | 64.74% |
| BERT-base mm | C5 (1 GB) | 125K | 69.57% | 55.17% | 59.69% | 75.86% | 65.07% | |
| BERT-base | C5 (1 GB) | 375K | 69.85% | 55.97% | 59.62% | 76.41% | 65.46% | |
| BERT-base | CLUE | C5 (1 GB) | 375K | 69.93% | 56.38% | 59.35% | 76.58% | 65.56% |
| BERT-base | C5 (3 GB) | 375K | 70.22% | 56.41% | 59.58% | 76.70% | 65.73% | |
| BERT-base | CLUE | C5 (3 GB) | 375K | 69.49% | 55.97% | 60.12% | 77.66% | 65.81% |
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
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或发送邮件 [email protected]
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@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}
}
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