各位NLPer，大家好！
如果你还在从事中文分词领域的相关研究，你一定会发现，随着时间推移，中文分词的研究越来越少，BERT出现后，以字为粒度的方法盛行，有关中文分词的论文已经很少出现在期刊、顶会之中。
研究领域小众是常事，科研也从不应该盲目扎堆于热点技术之中，但是目前中文分词相关研究，已经许久没有新数据可用，旧数据也逐渐坏链，github频频登陆失败，更别提下载语料，这些都让神经网络相关研究无从下手。
因此，我总结了目前公开的可用于分词的语料库，将其分享出来，以供各位学者参考。
特别感谢：@何晗 本文原始数据皆出自其论文的github，使用请谨遵要求，标明出处。

[1] He H , Wu L , Yan H , et al. Effective Neural Solution for Multi-Criteria Word Segmentation[C]. Proceedings of the Second International Conference on Smart Computing and Informatics, 2018

语料来自：

数据处理

由于语料库来自五湖四海，数据格式并不同，还有两个语料库为繁体，也有许多命名实体识别或词性标注的标签（NER恐成序列标注类任务唯一拿得出手的任务，CWS和POS感觉都没人研究了），我做了统一处理，操作如下：

• 使用正则表达式将所有的英文单词、数字串替换为x、0（常规操作）
• 繁体转简体
• 半角转全角
• 去重
• 全部统一为每行一个样本，词间使用空格分隔
• 按长度灵活切割（由于有些句子过长，输入神经网络单纯截断有些浪费语料，因此我编写了脚本，以标点符号分割为短句，相邻短句长度达到一定长度后分割样本，这样就保持每个样本的句长在固定长度上下，本文为40）

下载链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Nuw7zlsl45Gn6QrgYfCSUQ
提取码：97ws