📘 NLP 数据集教程：常用数据集与使用指南

📌 1. 什么是 NLP 数据集？

NLP（自然语言处理）数据集是训练和评估语言模型的基础资源，通常包含文本、标签、结构化数据等。
例如：

• 文本数据集：如新闻语料、书籍语料、社交媒体文本
• 任务数据集：如情感分析、机器翻译、问答系统
• 预训练模型数据集：如 Wikipedia、BookCorpus

🧩 2. 常用 NLP 数据集分类

📚 文本数据集

• Common Crawl：大规模网页爬取数据
• Wikipedia：多语言百科全书文本
• PubMed：生物医学文献库

🧠 任务数据集

• GLUE Benchmark：通用语言理解任务集合
• SQuAD：问答对数据集
• IMDB Reviews：电影评论情感分析数据

📊 结构化数据集

• CoNLL-2003：命名实体识别标准数据集
• SNLI：自然语言推理数据集

🛠 3. 如何获取和使用数据集？

1. 公开数据平台

   • Kaggle：搜索“NLP 数据集”
   • TensorFlow Datasets：直接调用预处理数据

2. 学术资源

   • ACL Anthology：论文附带数据集
   • LinguaLinks：语言学相关数据

3. 本地化工具

   • 使用 wget 或 curl 下载公开数据集
   • 通过 Python 的 torchtext 或 nltk 库加载数据

🌐 4. 推荐扩展阅读

• 教程/NLP/数据集/概述：了解数据集分类与选择原则
• 教程/NLP/数据预处理：学习如何清洗和标注数据