资源整理了多种数据集，涵盖了文本分类、实体识别与词性标注、搜索匹配、推荐系统、指代消歧、百科数据、预训练词向量或模型以及中文完形填空等领域。以下是部分重要数据集和工具的详细介绍：

文本分类

今日头条中文新闻（短文本）分类数据集

该数据集包含38万条新闻，分布在15个不同的分类中。数据采集时间为2018年5月，按70%、15%、15%的比例划分训练、验证和测试集。

清华大学新闻分类语料

该数据集来源于2005年至2011年间的新浪新闻RSS订阅频道。数据量为74万篇新闻文档，涵盖多个类别，如体育、财经、房产、家居、教育、科技、时尚、时政、游戏和娱乐。相关实验代码可以在GitHub上找到。

中国科学技术大学新闻分类语料库

该语料库提供了大量的新闻分类数据，详情可在其官方网站查看。

实体识别与词性标注

微博实体识别

此数据集来自Golden Horse项目，包含丰富的实体识别信息。

Boson数据集

该数据集包含六种不同类型的实体，适用于多种研究场景。

人民日报数据集

该数据集包括人名、地名和组织名三种实体类型，分别在1998年和2004年收集。数据获取方式可通过提供的链接和密码进行。

MSRA微软亚洲研究院数据集

该数据集包含了5万多条中文命名实体识别标注数据，涵盖地点、机构和个人等实体类型。

搜索匹配

OPPO手机搜索排序数据集

该数据集提供了OPPO手机搜索排序中的query-title语义匹配数据。

网页搜索结果评价（SogouE）

该数据集包括用户查询及其相关的URL列表，可用于搜索结果质量评估。

推荐系统

该部分内容详细介绍了多个推荐系统的数据集和应用场景，具体数据集和链接可根据需要自行查找。

百科数据

维基百科

维基百科定期发布语料库，可供下载和使用。

百度百科

百度百科数据需要通过爬虫技术获取，相关链接和说明已在文中提供。

指代消歧

CoNLL 2012数据集提供了丰富的指代消歧数据，可供研究人员使用。

预训练模型

BERT

BERT是Google开源的一个强大的预训练模型，适用于多种自然语言处理任务。

ELMO

ELMO是Allen AI研究所开发的另一个预训练模型，具有良好的上下文感知能力。

腾讯词向量

腾讯AI实验室公开的中文词向量数据集包含超过800万个词汇，每个词对应一个200维的向量。

中文词向量

GitHub上有上百种预训练的中文词向量可供选择。

中文完形填空数据集

该数据集提供了大量的中文完形填空题目，适合用于相关研究和教学。

其他数据集和工具

文中还提到了多个其他数据集和工具，包括搜狗实验室、中科大自然语言处理与信息检索共享平台、维基百科数据集、THULAC、HanLP、哈工大LTP、NLPIR、Jieba分词等。

以上内容整理自多个公开资源，旨在帮助用户更好地理解和使用各种数据集和工具。