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Datasets:
gujilab
/
chinese-classical-corpus

Tasks:
Text Generation
Translation
Modalities:
Text
Formats:
json
Languages:
Chinese
Size:
1M - 10M
Tags:
chinese-classical
古文
文言文
instruction-tuning
llm
Libraries:
Datasets
pandas
Polars
License:
Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
1
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The dataset generation failed
Error code:   DatasetGenerationError
Exception:    CastError
Message:      Couldn't cast
id: string
source: string
author: string
era: string
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volume: int64
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content: string
volume_suffix: string
_source: string
section: string
to
{'id': Value('string'), 'source': Value('string'), 'author': Value('string'), 'era': Value('string'), 'category': Value('string'), 'volume': Value('int64'), 'volume_suffix': Value('string'), 'chapter': Value('string'), 'content': Value('string'), '_source': Value('string')}
because column names don't match
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1779, in _prepare_split_single
                  for key, table in generator:
                                    ^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 299, in _generate_tables
                  self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 128, in _cast_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2321, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2249, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              id: string
              source: string
              author: string
              era: string
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              section: string
              to
              {'id': Value('string'), 'source': Value('string'), 'author': Value('string'), 'era': Value('string'), 'category': Value('string'), 'volume': Value('int64'), 'volume_suffix': Value('string'), 'chapter': Value('string'), 'content': Value('string'), '_source': Value('string')}
              because column names don't match
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1347, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                                       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 980, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 882, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 943, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1646, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                                               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1832, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
              datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset

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volume
int64
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beiqishu#1
北齐书
李百药
唐
史
1
北齐书‧卷一 帝纪第一 神武上
齐高祖神武皇帝，姓高名欢，字贺六浑，渤海蓨人也。六世祖隐，晋玄菟太守。隐生庆，庆生泰，泰生湖，三世仕慕容氏。及慕容宝败，国乱，湖率众归魏，为右将军。湖生四子，第三子谧，仕魏位至侍御史，坐法徙居怀朔镇。谧生皇考树，性通率，不事家业。住居白道南，数有赤光紫气之异，邻人以为怪，劝徙居以避之。皇考曰：「安知非吉？」居之自若。及神武生而皇妣韩氏殂，养于同产姊壻镇狱队尉景家。 神武既累世北边，故习其俗，遂同鲜卑。长而深沉有大度，轻财重士，为豪侠所宗。目有精光，长头高颧，齿白如玉，少有人杰表。家贫，及聘武明皇后，始有马，得给镇为队主。镇将辽西段长常奇神武貌，谓曰：「君有康济才，终不徒然。」便以子孙为托。及贵，追赠长司空，擢其子宁用之。神武自队主...
chtxt (繁→简)
beiqishu#2
北齐书
李百药
唐
史
2
北齐书‧卷二 帝纪第二 神武下
天平元年正月壬辰，神武西伐费也头虏纥豆陵伊利于河西，灭之，迁其部于河东。 二月，永宁寺九层浮图灾。既而人有从东莱至，云及海上人咸见之于海中，俄而雾起乃灭。说者以为天意若曰，永宁见灾，魏不宁矣，飞入东海，渤海应矣。 魏帝既有异图，时侍中封隆之与孙腾私言，隆之丧妻，魏帝欲妻以妹。腾亦未之信，心害隆之，泄其言于斛斯椿。椿以白魏帝。又孙腾带仗入省，擅杀御史。并亡来奔。称魏帝檛舍人梁续于前，光禄少卿元子干攘臂击之，谓腾曰：「语尔高王，元家儿拳正如此。」领军娄昭辞疾归晋阳。魏帝于是以斛斯椿兼领军，分置督将及河南、关西诸刺史。华山王鸷在徐州，神武使邸珍夺其管籥。建州刺史韩贤、济州刺史蔡俊皆神武同义，魏帝忌之。故省建州以去贤，使御史中尉綦俊察俊...
chtxt (繁→简)
beiqishu#3
北齐书
李百药
唐
史
3
北齐书‧卷三 帝纪第三 文襄
世宗文襄皇帝讳澄，字子惠，神武长子也，母曰娄太后。生而岐嶷，神武异之。魏中兴元年，立为渤海王世子。就杜询讲学，敏悟过人，询甚叹服。二年，加侍中、开府仪同三司，尚孝静帝妹冯翊长公主，时年十二，神情俊爽，便若成人。神武试问以时事得失，辨析无不中理，自是军国筹策皆预之。 天平元年，加使持节、尚书令、大行台、并州刺史。三年，入辅朝政，加领左右、京畿大都督。时人虽闻器识，犹以少年期之，而机略严明，事无凝滞，于是朝野振肃。元象元年，摄吏部尚书。魏自崔亮以后，选人常以年劳为制，文襄乃厘改前式，铨擢唯在得人。又沙汰尚书郎，妙选人地以充之。至于才名之士，咸被荐擢，假有未居显位者，皆致之门下，以为宾客，每山园游燕，必见招携，执射赋诗，各尽其所长，...
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beiqishu#4
北齐书
李百药
唐
史
4
北齐书‧卷四 帝纪第四 文宣
显祖文宣皇帝讳洋，字子进，高祖第二子，世宗之母弟。后初孕，每夜有赤光照室，后私尝怪之。初，高祖之归尒朱荣，时经危乱，家徒壁立，后与亲姻相对，共忧寒馁。帝时尚未能言，欻然应曰「得活」，太后及左右大惊而不敢言。鳞身，重踝，不好戏弄，深沉有大度。晋阳曾有沙门，乍愚乍智，时人不测，呼为阿秃师。帝曾与诸童共见之，历问禄位，至帝，举手再三指天而已，口无所言。见者异之。高祖尝试观诸子意识，各使治乱丝，帝独抽刀斩之，曰：「乱者须斩。」高祖是之。又各配兵四出，而使甲骑伪攻之。世宗等怖挠，帝乃勒众与彭乐敌，乐免胄言情，犹擒之以献。后从世宗行过辽阳山，独见天门开，余人无见者。内虽明敏，貌若不足，世宗每嗤之，云：「此人亦得富贵，相法亦何由可解。」唯高祖异之...
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beiqishu#5
北齐书
李百药
唐
史
5
北齐书‧卷五 帝纪第五 废帝
废帝殷，字正道，文宣帝之长子也，母曰李皇后。天保元年，立为皇太子，时年六岁。性敏慧。初学反语，于「迹」字下注云自反。时侍者未达其故，太子曰：「迹字，足傍亦为『迹』，岂非自反耶？」常宴北宫，独令河间王勿入。左右问其故，太子曰：「世宗遇贼处，河间王复何宜在此。」文宣每言太子得汉家性质，不似我，欲废之，立太原王。初诏国子博士李宝鼎傅之，宝鼎卒，复诏国子博士邢峙侍讲。太子虽富于春秋，而温裕开朗，有人君之度，贯综经业，省览时政，甚有美名。七年冬，文宣召朝臣文学者及礼学官于宫宴会，令以经义相质，亲自临听。太子手笔措问，在坐莫不叹美。九年，文宣在晋阳，太子监国，集诸儒讲孝经。令杨愔传旨，谓国子助教许散愁曰：「先生在世何以自资？」对曰：「散愁自少以...
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beiqishu#6
北齐书
李百药
唐
史
6
北齐书‧卷六 帝纪第六 孝昭
孝昭皇帝演，字延安，神武皇帝第六子，文宣帝之母弟也。幼而英特，早有大成之量，武明皇太后早所爱重。魏元象元年，封常山郡公。及文襄执政，遣中书侍郎李同轨就霸府为诸弟师。帝所览文籍，源其指归而不好辞彩。每叹云：「虽盟津之师，左骖震而不衄。」以为能。遂笃志读汉书，至李陵传，恒壮其所为焉。聪敏过人，所与游处，一知其家讳，终身未尝误犯。同轨病卒，又命开府长流参军刁柔代之，性严褊，不适诱训之宜，中被遣出。帝送出合，惨然敛容，泪数行下，左右莫不歔欷。其敬业重旧也如此。 天保初，进爵为王。五年，除并省尚书令。帝善断割，长于文理，省内畏服。七年，从文宣还邺。文宣以尚书奏事，多有异同，令帝与朝臣先论定得失，然后敷奏。帝长于政术，剖断咸尽其理，文宣叹重之...
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beiqishu#7
北齐书
李百药
唐
史
7
北齐书‧卷七 帝纪第七 武成
世祖武成皇帝讳湛，神武皇帝第九子，孝昭皇帝之母弟也。仪表瑰杰，神武尤所钟爱。神武方招怀荒远，乃为帝聘蠕蠕太子庵罗辰女，号「邻和公主」。帝时年八岁，冠服端严，神情闲远，华戎叹异。元象中，封长广郡公。天保初，进爵为王，拜尚书令，寻兼司徒，迁太尉。干明初，杨愔等密相疏忌，以帝为大司马，领并州刺史。帝既与孝昭谋诛诸执政，迁太傅、录尚书事、领京畿大都督。皇建初，进位右丞相。孝昭幸晋阳，帝以懿亲居守邺，政事咸见委托。二年，孝昭崩，遗诏征帝入统大位。及晋阳宫，发丧于崇德殿。皇太后令所司宣遗诏，左丞相斛律金率百僚敦劝，三奏，乃许之。 大宁元年冬十一月癸丑，皇帝即位于南宫，大赦，改皇建二年为大宁。乙卯，以司徒、平秦王归彦为太傅，以尚书右仆射、赵郡王...
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beiqishu#8
北齐书
李百药
唐
史
8
北齐书‧卷八 帝纪第八 后主　幼主
后主讳纬，字仁纲，武成皇帝之长子也。母曰胡皇后，梦于海上坐玉盆，日入裙下，遂有娠，天保七年五月五日，生帝于并州邸。帝少美容仪，武成特所爱宠，拜王世子。及武成入纂大业，大宁二年正月丙戌，立为皇太子。河清四年，武成禅位于帝。 天统元年夏四月丙子，皇帝即位于晋阳宫，大赦，改河清四年为天统。丁丑，以太保贺拔仁为太师，太尉侯莫陈相为太保，司空、冯诩王润为司徒，录尚书事、赵郡王叡为司空，尚书左仆射、河间王孝琬为尚书令。戊寅，以瀛州刺史尉粲为。太尉斛律光为大将军，东安王娄叡为太尉，尚书右仆射赵彦深为左仆射。 六月壬戌，彗星出文昌东北，其大如手，后稍长，乃至丈余，百日乃灭。己巳，太上皇帝诏兼散骑常侍王季高使于陈。 秋七月乙未，太上皇帝诏增置都...
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beiqishu#9
北齐书
李百药
唐
史
9
北齐书‧卷九 列传第一 后宫
神武娄后　文襄元后　文宣李后　孝昭元后　武成胡后　后主斛律后　胡后　穆后 神武明皇后娄氏，讳昭君，赠司徒内干之女也。少明悟，彊族多聘之，并不肯行。及见神武于城上执役，惊曰：「此真吾夫也。」乃使婢通意，又数致私财，使以聘己，父母不得已而许焉。神武既有澄清之志，倾产以结英豪，密谋秘策，后恒参预。及拜渤海王妃，阃闱之事悉决焉。 后高明严断，雅遵俭约，往来外舍，侍从不过十人。性宽厚，不妒忌，神武姬侍，咸加恩待。神武尝将西讨出师，后夜孪生一男一女，左右以危急，请追告神武。后弗听曰：「王出统大兵，何得以我故轻离军幕。死生命也，来复何为！」神武闻之，嗟叹良久。沙苑败后，侯景屡言请精骑二万，必能取之。神武悦，以告于后。后曰：「若如其言，岂有还理...
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beiqishu#10
北齐书
李百药
唐
史
10
北齐书‧卷十 列传第二 高祖十一王
永安简平王浚　平阳靖翼王淹　彭城景思王浟　上党刚肃王涣　襄城景王淯　任城王湝　高阳康穆王湜　博陵文简王济　华山王凝　冯翊王润　汉阳王洽 神武皇帝十五男：武明娄皇后生文襄皇帝、文宣皇帝、孝昭皇帝、襄城景王淯、武成皇帝、博陵文简王济，王氏生永安简平王浚，穆氏生平阳靖翼王淹，大尒朱氏生彭城景思王浟、华山王凝，韩氏生上党刚肃王涣，小尒朱氏生任城王湝，游氏生高阳康穆王湜，郑氏生冯翊王润，冯氏生汉阳敬怀王洽。 永安简平王浚，字定乐，神武第三子也。初神武纳浚母，当月而有孕，及产浚，疑非己类，不甚爱之。而浚早慧，后更被宠。年八岁时，问于博士卢景裕曰：「『祭神如神在。』为有神邪，无神邪？」对曰：「有。」浚曰：「有神当云祭神神在，何烦『如』字？」...
chtxt (繁→简)
beiqishu#11
北齐书
李百药
唐
史
11
北齐书‧卷十一 列传第三 文襄六王
河南康舒王孝瑜　广宁王孝珩　河间王孝琬　兰陵武王孝瓘　安德王延宗　渔阳王绍信 文襄六男：文敬元皇后生河间王孝琬，宋氏生河南王孝瑜，王氏生广宁王孝珩，兰陵王长恭不得母氏姓，陈氏生安德王延宗，燕氏生渔阳王绍信。 河南康舒王孝瑜，字正德，文襄长子也。初封河南郡公，齐受禅，进爵为王。历位中书令、司州牧。 初，孝瑜养于神武宫中，与武成同年相爱。将诛杨愔等，孝瑜预其谋。及武成即位，礼遇特隆。帝在晋阳，手𠡠之曰：「吾饮汾清二杯，劝汝于邺酌两杯。」其亲爱如此。孝瑜容貌魁伟，精彩雄毅，谦慎宽厚，兼爱文学，读书敏速，十行俱下，覆棋不失一道。初，文襄于邺东起山池游观，时俗眩之。孝瑜遂于第作水堂、龙舟，植幡矟于舟上，数集诸弟宴射为乐。武成幸其第，见...
chtxt (繁→简)
beiqishu#12
北齐书
李百药
唐
史
12
北齐书‧卷十二 列传第四 文宣四王　孝昭六王　武成十二王
文宣四王太原王绍德　范阳王绍义　西河王绍仁　陇西王绍廉 孝昭六王乐陵王百年　始平王彦德　城阳王彦基　定阳王彦康　汝阳王彦忠　汝南王彦理 武成十二王南阳王绰　琅邪王俨　齐安王廓　北平王贞　高平王仁英　淮南王仁光　西河王仁几　乐平王仁邕　颖川王仁俭　安阳王仁雅　丹阳王仁直　东海王仁谦 文宣五男：李后生废帝及太原王绍德，冯世妇生范阳王绍义，裴嫔生西河王绍仁，颜嫔生陇西王绍廉。 太原王绍德，文宣第二子也。天保末，为开府仪同三司。武成因怒李后，骂绍德曰：「你父打我时，竟不来救！」以刀环筑杀之，亲以土埋之游豫园。武平元年，诏以范阳王子辨才为后，袭太原王。 范阳王绍义，文宣第三子也。初封广阳，后封范阳。历位侍中、清都尹。好与群小同饮，擅...
chtxt (繁→简)
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Chinese Classical Corpus

🔗 源码 & 构建脚本: github.com/gujilab/chinese-classical-corpus — 完整抽取 pipeline、14 个 Python 脚本、验证套件 🎯 配套评测基准: gujilab/chinese-classical-bench — 500 道题 × 5 任务，测 LLM 古典文献能力（题目均从本语料抽样）

中国古典文献结构化语料集，含完整十三经 + 说文解字 + 资治通鉴 + 二十四史前 15 部，以及 197 万条古译今/今译古/断句指令对。

全部 CC0 公有领域，可商用、可改用、无附加限制。

为什么做这个

中文（尤其文言文）常被说成"高密度优势"。本语料集 + 配套评测想把这个论点变成可验证的数字 —— 包括它在哪些场景成立、在哪些场景不成立。

Tokenizer 层面 —— 真成立

7 个主流 tokenizer 横评（tokenizer_study）：

  • DeepSeek-V3 / Qwen2.5 / Qwen3 上文言文 ≈ 英文 0.57×
  • 老 GPT-3.5/4 (cl100k_base) 对中文比英文还费 19% token

Prompt / 任务层面 —— 有 nuance

3 组实验（experiments/）：

场景 Token 节省 准确率 / 质量 结论
英文 prompt → 文言文 prompt −74% 字符 +2pp 准确率 大赢
现代中文 prompt → 文言文 prompt（同任务） −4.7% −11.3pp 不是 free lunch
典故 prompt vs 字面展开（盲评 140 对） −25% token 字面赢 49% > 典故 38% 省 token，质量有代价

校准结论

中文高密度 = 真的 tokenizer-level 优势，≠ LLM-task-level free lunch。 替换英文 prompt 大赢；替换现代中文或用典故压缩则 token 省了、质量有代价。

但目前 LLM 训练语料里中文古典占比极低，公开评测几乎只关心白话能力。本语料集提供统一 schema 的清洁古典文本 + 197 万条指令对，希望让任何想补强中文古典能力的模型（开源或商业）都有一个可直接喂的训练材料底盘。

配套评测 gujilab/chinese-classical-bench：6 任务 × 100 题 + 4 个论点验证实验。两个仓库目标一致：让中文古典文献成为 LLM 时代可量化、可对比、可训练的能力维度。

Quick Start 

from datasets import load_dataset

# 源语料 (12,005 条章节级记录, 17.2M 字)
corpus = load_dataset("gujilab/chinese-classical-corpus", "corpus", split="train")

# 古译今 / 今译古 双向指令数据 (1,924,378 条)
translate = load_dataset("gujilab/chinese-classical-corpus", "translate", split="train")

# 断句加标点指令 (46,546 条)
punctuate = load_dataset("gujilab/chinese-classical-corpus", "punctuate", split="train")

print(corpus[0])
# {'id': 'shuowen#1', 'source': '说文解字', 'author': '许慎', 'era': '汉',
#  'category': '字书', 'char': '一', 'radical': '一部', ...}

Configs

corpus — 源语料

12,005 条章节/篇/卷级别的清洁文本，覆盖 30 部典籍：

类别 文献 备注
字书 说文解字 (9,831 字头) 21% 字头修复至 3.6% (CJK Ext B-G 通过 shuowenjiezi/shuowen 交叉补全)
经 (十三经) 论语、孟子、大学、中庸、诗经、尚书、礼记、周易、春秋左传/公羊传/穀梁传、孝经、尔雅 完整
史 史记、汉书、后汉书、三国志、晋书、宋书、南齐书、梁书、陈书、魏书、北齐书、周书、南史、北史、隋书 (二十四史前 15 部)
编年 资治通鉴 294 卷 完整

通用字段：id source author era category content 类型特定：字书加 char/radical/pinyin/fanqie，经类加 chapter/section，史类加 volume

translate — 古译今 / 今译古

1,924,378 条指令记录，覆盖 97 部典籍。来源：NiuTrans/Classical-Modern (MIT) 双语数据。

{
  "id": "instruct#1",
  "task": "c2m",
  "instruction": "将下列古文翻译成现代汉语：",
  "input": "子曰：学而时习之，不亦说乎？",
  "output": "孔子说：学了知识然后按一定的时间复习它，不也是很愉快吗？",
  "source": "论语·学而篇",
  "category": "经"
}
  • task: c2m (古→今) 或 m2c (今→古)
  • 6 种 c2m 指令 + 4 种 m2c 指令模板，轮换使用
  • 798 条记录有 _has_box: true flag — 含古籍散佚 □ 占位符（参见下方说明）

punctuate — 断句加标点

46,546 条记录，从 corpus 中抽取章节段，去掉标点作为输入，原文作为输出。覆盖 14 部正史 + 经传。

{
  "id": "punct#1",
  "task": "punctuate",
  "instruction": "为下列古文添加标点：",
  "input": "夫天地者万物之逆旅也光阴者百代之过客也",
  "output": "夫天地者，万物之逆旅也；光阴者，百代之过客也。",
  "source": "晋书",
  "category": "史"
}

关于 □ 字符

NiuTrans 源中 1,266 条记录含 □（占指令数据 0.06%），分两类：

  1. 可恢复（678 条已修复） — 通过 chtxt 繁体版交叉补全。例：营昭阳殿，□令监造 → 营昭阳殿，𠡠令监造（𠡠 是 CJK Ext B U+2086D 的"敕"异体字）
  2. 不可恢复（798 条加 _has_box: true） — 古籍散佚（逸周书）、出土文献残损（孙膑兵法竹简）、帛书重建（黄帝四经）、礼乐符号（礼记节奏记号）

训练时按需过滤：ds.filter(lambda x: not x.get("_has_box", False))

数据来源

已知数据问题

  • 说文 356 字仍为 □ (3.6%)：跨参考源也无法消歧
  • 资治通鉴 卷 258：源文中作者属字误为 寀 (cǎi)，实为 宋 (sòng)
  • 南史 76/80 卷：NiuTrans 上游缺最末 4 卷 已修复 (v1.3) — 缺的卷 2/7/68/74 从 wikisource 补全；现 80/80 卷完整
  • 生僻字 ASCII 化：极个别 CJK Ext G 字符在转换中可能丢失

路线图

  • v1.3 — 加二十四史下 9 部（旧/新唐书、旧/新五代史、宋史、辽金元明史 + 清史稿）
  • v1.x — 部首/字形分解维度（cjkvi-ids 整合，做表意建模辅助数据）
  • v2.0 — 古文阅读理解 Q&A（GPT 辅助生成）

引用 

@misc{chinese-classical-corpus,
  title  = {Chinese Classical Corpus},
  author = {gujilab},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/datasets/gujilab/chinese-classical-corpus}
}

代码仓库：https://github.com/gujilab/chinese-classical-corpus

License

CC0 1.0 Universal — 公有领域，无附加限制。源典籍本就是公有领域；本数据集对它们的结构化处理也以 CC0 释出。

底层依赖各自的 license 详见 LICENSE.
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