# MNBVC(Massive Never-ending BT Vast Chinese corpus)超大规模中文语料集 ## 请媒体朋友们不要报道我们,让我们有更长久的时间可以收集整理数据。我们最怕捧杀了,您让我们保持低调,就是对中文算法圈做了大的贡献! 中文互联网上最古老最神秘(没有之一)的[MOP里屋社区](http://mnbvc.253874.net/)于2023.1.1庄重宣布: **在英明神武的猫扑管子带领下,决心发挥社区所长(哪都长),帮助开源社区长期更新一份最大的中文互联网语料集** [MNBVC语料集](https://wiki.mnbvc.org) 不但包括主流文化,也包括各个小众文化甚至火星文的数据。MNBVC数据集包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词、商品介绍、笑话、糗事、聊天记录等一切形式的纯文本中文数据。数据均来源于互联网收集。 ### 进度 目前总数据量60732GB,目标是达到253T数据,目前进度24%。 ### 数据说明 压缩包密码为253874 压缩包内中文语料包括txt、json、jsonl和parquet(多模态专用)格式,最终会统一到jsonl和parquet格式。 压缩包根目录的links.txt里有每个子文件夹数据来源的url 每个子文件夹内有一张png格式的图片,是数据来源的网页截图 收录的数据将去掉大于等于8位的数字串进行脱敏 压缩包内数据只做了粗加工,例如html&xml转txt、csv&tsv转json等 ### 索引和分类 我们没有能力对数据来源进行版权审核。虽然本数据集包括了数据来源信息,但为了长而持久的提供数据集的更新和下载,为了尽量避免版权争议,本数据集不提供压缩包内数据的索引和分类。并恳请大家克制住自己的分享欲,不要讨论压缩包的索引及所包含具体内容的信息。请大家更多的关注大数据量语料本身的应用,拜托大家低调的使用数据。 ### huggingface 清洗完成的分类数据将陆续放到:[https://huggingface.co/datasets/liwu/MNBVC](https://huggingface.co/datasets/liwu/MNBVC) ### 一人行快,众人行远(摇人加速 发送邮件 MNBVC@253874.net) 各个小组长反映,数据清洗的苦力代码工作比较多,技术落地有点慢,希望有大量时间的同学来帮忙,会用python就行,有人手把手指导。请来帮忙的同学先阅读[项目的三条红线](https://wiki.mnbvc.org/doku.php/xmhx)。 + OCR转码小组(被GPT4逼成了包含文字-图片的多模态语料组,增加编制),目前5人,缺5人(需有CV、NLP算法背景,想用nlp辅助ocr转码,有业内此领域顶尖大佬带队指导) + 问答语料小组,目前3人,缺4人(目前全是写python代码对齐问答项并人肉检查的苦力活,后面想利用算法模型做自动对齐) + 语料增强小组,目前3人,缺2人(想利用nlp补全缺字的语料,并进行文本质量检测等) + 代码语料小组和平行语料小组还缺几个打杂(后面由组长来决定到底干嘛) + 待建古文研究小组(研究地方志等古籍的转码,语料很多,难度很大) + 待建测试组(请测试同学加入,帮助我们提升数据质量,希望本组同学可以研究用llm直接生成测试用例和测试代码) 即使没空帮助项目做开发,也可以通过参加 ([语料元气弹](https://mnbvc.253874.net/upload/form.htm)) 项目,随手上传语料文档,来参与MNBVC语料集的建设。 ### 中文大语料清洗工具 为处理大规模的中文语料,MNBVC项目组的同学在现有开源软件基础上做了优化,提供了更高效的版本: + 更快速且准确的中文编码检测工具:[charset_mnbvc](https://github.com/alanshi/charset_mnbvc) + 将txt批量转成jsonl并挑出段落重复度高的文件:[deduplication_mnbvc](https://github.com/aplmikex/deduplication_mnbvc) + 从多层目录中按关键词采样一定数量的文件并保留目录结构:[scan_copy_files_mnbvc](https://github.com/wanng-ide/scan_copy_files_mnbvc) + 将MNBVC语料格式统一的格式检查工具:[DataCheck_MNBVC](https://github.com/X94521/DataCheck_MNBVC) + 数据清洗示例及工具:[DataClean-MNBVC](https://github.com/wormtooth/DataClean-MNBVC) ### 代码仓库爬虫工具 现有各个开源代码语料集都有很严重的人为过滤现象,这让追赶chatGPT变得更为困难。为避免重复劳动,提供经过MNBVC大规模验证后的代码仓库爬虫代码。 + 爬取github代码仓库meta信息:[publicRepos_mnbvc](https://github.com/washing1127/publicRepos_mnbvc) + 爬取github代码仓库最新版本代码:[github_downloader_mnbvc](https://github.com/imgingroot/github_downloader_mnbvc) + 爬取notabug代码仓库:[notabug_download_mnbvc](https://github.com/gezi2333/notabug_download_mnbvc) + 爬取bitbucket代码仓库:[bitbucket_crawl_mnbvc](https://github.com/chenzhwsysu57/bitbucket_crawl_mnbvc) + 将代码转为语料:[githubcode_extractor_mnbvc](https://github.com/LinnaWang76/githubcode_extractor_mnbvc) + 爬取commit记录:[get_github_commit_mnbvc](https://github.com/ppmmaiwo/get_github_commit_mnbvc) ### 多模态处理工具 + PDF元信息抽取工具:[pdf_meta_data_mnbvc](https://github.com/MIracleyin/pdf_meta_data_mnbvc) + PDF解析规则工具:[mmdp_mnbvc](https://github.com/MIracleyin/mmdp_mnbvc) + 第一版的pdf转txt工具:[pdf2txt_mnbvc](https://github.com/jayhenry/pdf2txt_mnbvc) + Arxiv文档解析工具:[Arxiv_mllm_mnbvc](https://github.com/flychen59/Arxiv_mllm_mnbvc) + Arxiv图文对处理工具:[ARXIV_IMAGE2CAPTION_mnbvc](https://github.com/KakaQK/ARXIV_IMAGE2CAPTION_mnbvc) + 将PDF文件转换为JSON和Markdown格式的工具:[docling_parse_mnbvc](https://github.com/MIracleyin/docling_parse_mnbvc) + 将文本文件转化为parquet格式:[mm_template_mnbvc](https://github.com/MIracleyin/mm_template_mnbvc) ### 各种清洗代码 + wikihow清洗代码:[WikiHowQAExtractor-mnbvc](https://github.com/wanicca/WikiHowQAExtractor-mnbvc) + 中国外交部发言清洗代码:[QA_with_reporters_from_the_Ministry_of_Foreign_Affair_mnbvc](https://github.com/UnstoppableCurry/QA_with_reporters_from_the_Ministry_of_Foreign_Affair_mnbvc) + 各类数学题清洗代码:[Math_mnbvc](https://github.com/X94521/Math_mnbvc) + stackexchange的清洗代码:[stackexchange_mnbvc](https://github.com/livehl/stackexchange_mnbvc) + 平行语料的清洗代码:[parallel_corpus_mnbvc](https://github.com/liyongsea/parallel_corpus_mnbvc) + 试卷的清洗代码:[Exam-Question-Bank-Dataset-zh_mnbvc](https://github.com/UnstoppableCurry/Exam-Question-Bank-Dataset-zh_mnbvc) + 裁判文书网的清洗代码:[MNBVC-judgment](https://github.com/wormtooth/MNBVC-judgment) + 剧本杀的清洗代码:[MNBVC-pdf-extract](https://github.com/459737087/MNBVC-pdf-extract/) + DocLayNet的清洗代码:[DocLayNetPlus_mnbvc](https://github.com/luigide2020/DocLayNetPlus_mnbvc) + 天涯论坛的清洗代码:[tianya-mnbvc](https://github.com/pany8125/tianya-mnbvc) + reddit论坛的清洗代码:[reddit-mnbvc](https://github.com/pany8125/reddit-mnbvc) + TigerBot的清洗代码:[TigerBot-mnbvc](https://github.com/pany8125/TigerBot-mnbvc) + Telechat的文本清洗代码:[Telechat-mnbvc](https://github.com/pany8125/Telechat-mnbvc) + Telechat的问答语料清洗代码:[ShareGPTQAExtractor-mnbvc](https://github.com/pany8125/ShareGPTQAExtractor-mnbvc) + Poem的清洗代码:[PoemExtractor-mnbvc](https://github.com/pany8125/PoemExtractor-mnbvc) ### 其他小工具 + chinarxiv的爬虫:[chinaxivCrawler_mnbvc](https://github.com/flychen59/chinaxivCrawler_mnbvc) + 从warc中提取文件:[warc_extractor_mnbvc](https://github.com/akira-l/warc_extractor_mnbvc) + psyarxiv、chemrxiv、biorxiv、medrxiv的爬虫:[xxarxiv_mnbvc](https://github.com/isLinXu/xxarxiv_mnbvc) + wipo的爬虫:[wipo_mnbvc](https://github.com/X-233/wipo_mnbvc) ### 语料集下载信息(每个压缩包都会随着清洗进度更新): 1.通过[p2p微力](http://www.verysync.com/manual/)同步全部压缩包并接收更新 建议关闭tcp穿透、关闭udp传输的微力设置。如不关闭,微力有可能堵塞路由器(同时也许传输速度更快) >微力密钥part1: B4MVPVJTK3DOOAOPVLJ3E7TA7RWW4J2ZEAXJRMRSRHSBPDB7OAFHUQ >[微力直达链接part1](https://link.verysync.com/#f=MNBVC%40xclimbing&sz=105E4&k=P4AJDJXHY3RCCOCDJZX3S7HO7FKK4X2NSOLXFAFGFVGPDRP7COTVIE&d=SJZHVB7GAZZLS2ZN43D3NNEBHPMU&t=1&tm=1676793101554&v=v2.16.0&a=1 ) >注:此part1需占磁盘空间10T+,如需要更小分块的链接,请看:[锐意新计划](https://wiki.mnbvc.org/doku.php/sjcc#%E9%94%90%E6%84%8F%E6%96%B0%E8%AE%A1%E5%88%92) >微力密钥part2: B4FQSD525XQQDY6XNO7JZ6BM2EIKAUTVPLLVX6N52HIWBZ7G72R7EQ >[微力直达链接part2](https://link.verysync.com/#f=%5BMNBVC%5D%E8%B6%85%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%AF%AD%E6%96%99%E9%9B%86Part2&sz=105E4&k=S4WHJU525OHHUP6OEF7AQ6SD2VZBRLKMGCCMO6E52YZNSQ7X72I7VH&d=MRE3PRO3PDIEMIKTK54XGDKTN6ME&t=1&tm=1742433720437&v=v2.20.0&a=1 ) 2.通过百度网盘下载:[第一部分](dupan/README.md)、[第二部分](dupan/README2.md) ### Citation Please cite the repo if you use the data or code in this repo. ``` @misc{mnbvc, author = {{MOP-LIWU Community} and {MNBVC Team}}, title = {MNBVC: Massive Never-ending BT Vast Chinese corpus}, year = {2023}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/esbatmop/MNBVC}}, } ```