该资源主要参考我的博客：word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476 其中包括C语言的Word2vec源代码（从官网下载），自定义爬取的三大百科（百度百科、互动百科、维基百科）中文语料，涉及到国家、景区、动物和人物。 同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。 国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。 免费资源希望对你有所帮助~

该文档为ccks2018（全国语义计算与知识图谱大会）自动问答评测任务的语料集，包含训练集开发集和测试集，该问答评测基于PKUbase知识库。

已做预处理：分词、剔除停用词 可直接拿来统计建立文本模型

机器人对话语料库，苦苦收集而来，希望可以帮助大家，谢谢支持

短文本情感分析语料,某外卖平台收集的用户评价,正负各8000条,共16000条

《中英平行语料库：构建智能语言处理的基石》 在信息技术日益发达的今天，自然语言处理（NLP）已经成为了人工智能领域的一个重要分支。其中，中英平行语料库作为NLP研究的核心资源，对于提升机器翻译、问答系统等模型的性能起到了至关重要的作用。本文将详细探讨中英平行语料库的内涵、应用价值以及其在预处理过程中的关键角色。 理解什么是中英平行语料库。平行语料库，顾名思义，是指包含两种或多种语言对应文本的数据库，其中每段文本在内容上都是对齐的。在本例中，我们特别关注的是中英文平行语料库，即每条中文句子都有对应的英文翻译。这种语料库的构建旨在为跨语言的研究和开发提供基础数据，如机器翻译系统，它们需要大量准确的双语对照数据来学习语言间的转换规则。 中英平行语料库的主要应用包括： 1. **机器翻译**：机器翻译（Machine Translation, MT）系统依赖于大量的平行语料进行训练，以学习不同语言之间的语义和句法对应关系。通过对比学习，模型能够掌握不同语言的表达习惯，提高翻译质量。例如，Google Translate等在线翻译工具就广泛使用了此类语料库。 2. **问答系统**：问答系统（Question Answering, QA）需要理解用户的问题并给出准确答案。中英平行语料库可以帮助模型理解中文问题的含义，并找到对应的英文答案，这对于跨国交流尤其有价值。 3. **自然语言理解**：平行语料库能帮助模型学习两种语言的相似性和差异性，提升对语言的理解能力，比如词性标注、命名实体识别、情感分析等任务。 4. **语料库构建与评估**：平行语料库常被用来评估新模型的性能，因为我们可以直接比较模型生成的翻译结果与原始的参考翻译。 回到给定的压缩包，"一万句对齐中英文平行语料库(不需要加工)"，这意味着它已经过预处理，可以直接用于训练和评估模型。预处理通常包括去除噪声数据、标准化文本、对齐句子等步骤，确保语料的质量和可用性。对于研究者来说，这样的资源省去了大量数据清洗的工作，可以直接投入模型的训练，极大地提高了效率。 总结来说，中英平行语料库是推动跨语言智能应用发展的关键，从机器翻译到问答系统，它们无处不在。对于科研人员和开发者而言，拥有高质量的平行语料库意味着拥有了强大的工具，可以构建更加智能、精准的语言处理模型，促进全球信息交流的无障碍化。

新闻分类语料，9个类别财经，教育，军事，科技，政治等 按新闻标签爬取的。

数据挖掘文本分类语料库（中文）-李荣陆老师的一部分资料

复旦中文文本分类数据集，包含训练集和测试集，自然语言处理 看论文看到数据堂的复旦中文文本分类语料无法下载，网上找到了训练集和测试集，4积分，良心价

中文文本分类语料（复旦）训练集+测试集（100M）完整版