CLUECorpus2020

语料介绍

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

SuperCLUE官网更新（2026-02-06）： www.SuperClueAI.com

中文大模型基准测评2025年年度报告(New!)：中文大模型基准测评2025年年度报告

State Of Chinese AI 2025(New!)：State Of Chinese AI 2025

数据特点：

1. 可直接用于预训练、语言模型或语言生成任务。
2. 发布专用于简体中文NLP任务的小词表。

词表介绍

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	Google	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

实验效果

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	Google	Wiki (1 GB)	125K	69.93%	54.77%	57.54%	75.64%	64.47%
BERT-base	Google	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	Google	C5 (1 GB)	125K	69.57%	55.17%	59.69%	75.86%	65.07%
BERT-base	Google	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	Google	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

数据下载

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: CLUEbenchmark@163.com，标题是：CLUECorpus2020 200G语料库

CLUECorpusSmall（14G）

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

反馈和支持

可以提交issue，加入讨论群(QQ:836811304)

或发送邮件 CLUEbenchmark@163.com

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引用

@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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