English Corpus 1810–2009

1810-2000 年的英文语料库资源，挺适合做语言模型微调或 NLP 相关训练的，词量够大、文本也丰富，每十年都有小说、杂志、报纸和非虚构类图书的均衡样本。

1810 年代到 2009 年的英文文本资源，3.85 亿词、11.5 万篇文本，类型分布还蛮均匀。每十年都有小说、杂志、报纸、非虚构书籍，结构比较稳定，做语料舒服。

格式上没那么复杂，大多是纯文本。起来不用太折腾，直接用Python跑个清洗脚本就能上手。你想训练个词向量、做个关键词提取啥的，丢进去就行，效率还不错。

嗯，年代跨度比较大，从 19 世纪初一直到 21 世纪初。如果你对语言演变感兴趣，比如“报纸里的用词变化”或者“小说里的句式风格”，这个库就挺对味的。

需要注意一点：虽然文本量大，但不是那种现代的网页语料。如果你是做对话模型或者社交平台类语义识别的，还得再配些近期数据。

如果你想了解类似的资源，可以顺便看看这个LOB 语料库，也是经典英文语料，结构比较像，挺适合做对比实验。

建议你把数据预写成模块，比如：

def clean_text(text):
  text = text.lower()
  text = re.sub(r'[^a-z\s]', '', text)
  return text

这样方便复用，也能保证时候数据干净些。

如果你做 NLP 项目，尤其是英文文本，蛮推荐把这个语料拉下来当个基础数据池来用。