GLUE 是一个用于评估通用 NLP 模型的基准，其排行榜可以在一定程度上反映 NLP 模型性能的高低。然而，现有的 GLUE 基准针对的是英文任务，无法评价 NLP 模型处理中文的能力。为了填补这一空白，国内关注 NLP 的热心人士发布了一个中文语言理解测评基准ChineseGLUE。ChineseGLUE 目前拥有八个数据集的整体测评及其基线模型，目前已经有 20多位来自各个顶尖机构的自愿者加入并成为了创始会员。
ChineseGLUE 的成员包括全国各地关注 NLP 的热心专业人士，包括清华、北大、浙大等知名高校的毕业生。团队的愿景是通过完善中文语言理解基础设施，促进中文语言模型的发展，能够作为通用语言模型测评的补充，以更好地服务中文语言理解、任务和产业界。
项目地址：https://github.com/chineseGLUE/chineseGLUE
GLUE 是什么？有什么用？
为了使自然语言理解技术（NLU）发挥最大作用，NLU 模型必须能够处理多种任务或数据集。为此，来自纽约大学、华盛顿大学、DeepMind 等机构的研究者创建了一个多任务自然语言理解基准和分析平台GLUE（General Language Understanding Evaluation），用于评估 NLP 模型在现有的多个自然语言理解任务中的性能。
GLUE 是九种（英语）语言理解任务的集合，包括文本蕴涵、情感分析和语法判断等。其设计目的是覆盖足够大的 NLP 领域。只有开发出足够通用的工具，才能在这一基准上表现良好。GLUE 的最终目标是推动通用的、鲁棒的自然语言理解系统的研究。
今年 4 月份，由于 BERT 等模型的出现，GLUE 基准在新模型的评估方面日渐乏力，研究者决定将其升级为 SuperGLUE。SuperGLUE 保留了两项 GLUE 任务，另外又加入了其它五项新任务，提高了这一测试基准的难度。
虽然这一基准测试已经升级，但不变的一点是，它只支持英文任务。因此，我们亟需一个中文版的 GLUE 基准。
为什么需要 ChineseGLUE？
对于 ChineseGLUE 的创建初衷，项目作者给出了三点理由：
中文是一个大语种，有其自身特定及大量的应用。产业界的 NLP 模型需要解决大量中文任务，而中文是象形文字，有文字图形；字与字之间没有分隔符，不同的分词 (分字或词) 会影响下游任务。
相对于英文数据集来说，中文数据集大多是非公开或者缺失基准测评的，大多数论文所描述的模型都是在英文数据集上做的测试和评估，在中文领域的效果却不得而知。
预训练模型的相继产生极大地促进了对自然语言的理解，但不少最先进的模型却没有中文版本，导致技术应用上的滞后。
所以，如果有一个中文任务的基准测试，包含一批大众能广泛使用和测评的数据集、适用中文任务的特点、能紧跟当前世界技术的发展，就能够更好地缓解当前中文任务的一些问题，并促进相关应用的发展。
ChineseGLUE 都有什么？
ChineseGLUE 是一个中文语言理解测评基准，思路源于 GLUE，包括：
1）中文任务的基准测试，覆盖多个不同程度的语言任务
一个包含若干句子或句子对语言理解任务的基准。当前，这些任务中使用的数据集是公开的，2019 年底前将收录具备私有测试集的数据集。
2）公开的排行榜
一个用于性能跟踪的公开排行榜。你可以提交跟这些任务相关的预测文件，每个任务都会被评估打分，最后会有一个总分。
排行榜会定期更新，并迅速扩大可公开使用和测评的数据集数量（cmrc2018 仅开发集结果）
TNEWS：文本分类；LCQMC：语义相似度；XNLI：自然语言推理；INEWS：情感分析；DRCD & CMRC2018：阅读理解；cmrc2018 仅开发集结果。
3）基线模型，包含开始的代码、预训练模型
ChineseGLUE 任务的基线。基线应该是在 TensorFlow，PyTorch，Keras 和 PaddlePaddle 中可使用的。
4）语料库，用于语言建模、预训练或生成型任务
用于预训练或语言建模研究的巨型原始语料库，大约 10G（2019 年）。
2020 年上半年，至少具备 30G 的原始语料库；到 2020 年底将包含充足的原始语料库（例如 100G），它足够大，以至于你不再需要那种用于通用语言建模的原始语料库。
你可以将其用于常规用途或特定领域，甚至用于文本生成。当用于特定领域时，你可以选择自己感兴趣的语料库。
数据集
ChineseGLUE 的目标是包含 8 个覆盖不同任务的有代表性的数据集，包括：
1. LCQMC 口语化描述的语义相似度任务
输入是两个句子，输出是 0 或 1。其中 0 代表语义不相似，1 代表语义相似。
2. XNLI 语言推断任务
跨语言理解的数据集，给定一个前提和假设，判断这个假设与前提是否具有蕴涵、对立、中性关系。
3.TNEWS 今日头条中文新闻（短文本）分类
4.INEWS 互联网情感分析任务
5.DRCD 繁体阅读理解任务
台达阅读理解资料集 Delta Reading Comprehension Dataset (DRCD）属于通用领域繁体中文机器阅读理解资料集，本资料集期望成为适用于迁移学习之标准中文阅读理解资料集。
数据格式和 squad 相同，如果使用简体中文模型进行评测的时候可以将其繁转简 (本项目已提供)
6.CMRC2018 简体中文阅读理解任务
https://hfl-rc.github.io/cmrc2018/
数据格式和 squad 相同
7. CCKS2018 Task3 智能客服问句匹配
该数据集是自动问答系统语料，共有 100,000 对句子对，并标注了句子对相似度值，取值为 0 或 1（0 表示不相似，1 表示相似），并按 70:20:10 比例分割成训练集、开发集和测试集。数据中存在错别字、语法不规范等问题，但更加贴近工业场景。
8. MSRANER 命名实体识别
该数据集共有 5 万多条中文命名实体识别标注数据（包括人名、地名、组织名），分别用 nr、ns、nt 表示，其他实体用 o 表示。
9. 还在添加中
读者如果有定义良好的数据集，可以和创建团队联系。
数据集下载地址：https://storage.googleapis.com/chineseglue/chineseGLUEdatasets.v0.0.1.zip
或使用命令：
排行榜及各任务对比
TNEWS 短文本分类：
XNLI 自然语言推理：
注：ALBERT-xlarge，在 XNLI 任务上训练暂时还存在有问题。
LCQMC 口语化描述的语义相似度匹配：
INEWS 互联网情感分析：
DRCD 繁体阅读理解：
CMRC2018 阅读理解 (暂时只有开发集结果)：
CCKS2018 Task3 智能客服问句匹配：
基线模型代码
1、数据集整体下载，解压到 glue 文件夹里
cd glue
wget
https://storage.googleapis.com/chineseglue/chineseGLUEdatasets.v0.0.1.zip
lcqmc 数据集，请从以下链接申请或搜索网络 ：http://icrc.hitsz.edu.cn/info/1037/1146.htm
2、训练模型
a. 将预训练模型下载解压到对应的模型中 prev_trained_model 文件夹里。以 bert 和 albert 为例子：
b. 修改 run_classifier.sh 指定模型路径
c. 运行各个模型文件夹下的 run_classifier.sh 即可
sh run_classifier.sh
3、详见：基准模型-模型训练
https://github.com/chineseGLUE/chineseGLUE/tree/master/baselines
语料库：语言建模、预训练或生成型任务
可用于语言建模、预训练或生成型任务等，数据量超过 10G，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）：
新闻语料: 8G 语料，分成两个上下两部分，总共有 2000 个小文件。
社区互动语料：3G 语料，包含 3G 文本，总共有 900 多个小文件。
维基百科：1.1G 左右文本，包含 300 左右小文件。
评论数据：2.3G 左右文本，含有 811 个小文件，合并 ChineseNLPCorpus 的多个评论数据，清洗、格式转换、拆分成小文件。
可以通过上面这两个项目，清洗数据并做格式转换获得语料；也可以通过邮件申请获得单个项目的语料。