NLP任务常见数据集介绍_文本分类数据集

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）是计算机科学领域的一个重要方向，是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。其中文本处理（Text Processing）是NLP的一个重要子领域。文本处理的任务可以包括但不限于信息提取、语言建模、文本挖掘、文本分类、文本生成等。许多高质量的NLP模型都需要大量的训练数据，这些数据往往都是公开的或者商业机构收集的。这里我将介绍一些经典的NLP任务中的数据集，希望能够给读者带来启发，从而对自己的NLP模型进行更进一步的优化。

2.数据集介绍

（一）文本分类

文本分类是NLP的一个基础性任务，其目的是将待分类文档分配到一个或多个类别中。一般来说，文本分类的数据集主要分为以下三种类型：

1. 单标签分类（single-label classification）。即每条文本只能有一个确定的类别标签。例如新闻主题分类、垃圾邮件过滤、商品评论评级等。
2. 多标签分类（multi-label classification）。即每条文本可以有多个类别标签。例如新闻分类、体育赛事预测等。
3. 混合标签分类（mixed-label classification）。即某些类别标签可能比较少。例如电影评论，有的电影可能只有一两个人给出了较好评价，有的则没有人做出过评价。

文本分类数据集通常由如下三个部分组成：

1. 数据。包括文本数据及其对应的类别标签。
2. 特征向量。用于表示文本的特征。通常可以采用词袋模型或其他统计方法将文本转换为向量形式。