下载链接：【数据集分享】MegaHan97K中文汉字数据集下载链接：适用于自然语言处理研究与开发资源-CSDN文库

一、引言

在计算机视觉与自然语言处理领域，中文汉字识别（CCR）始终是极具挑战性的研究方向。随着文化数字化与历史文献保护需求的激增，覆盖海量汉字类别的 “超大类别识别” 成为亟待突破的关键难题。日前，华南理工大学电子信息工程学院 SCUT-DLVCLab 团队重磅推出 MegaHan97K 数据集 —— 这一目前全球规模最大、类别最全面的中文汉字识别数据集，为该领域的研究带来了突破性进展。

二、数据集核心亮点：重新定义中文识别边界

1. 史无前例的规模：超 9.7 万汉字类别

• 类别数量：包含 97,455 个汉字类别，较此前最大数据集（16,151 类）提升 6 倍以上，覆盖《GB18030-2022》标准中 87,887 个字符，并额外纳入罕见字、异体字等，几乎涵盖中华文字体系的全部范畴。
• 样本多样性：数据集分为三大子集：
  • 手写子集：汇聚多风格手写字体，覆盖常用字与生僻字。
  • 历史子集：包含古籍、碑刻等历史文献中的字符图像，助力文化遗产数字化。
  • 合成子集：通过算法生成多样化字体，解决数据长尾分布问题。

2. 技术兼容性：接轨最新国家标准

• 作为首个完全支持 《GB18030-2022》 标准的数据集，可无缝对接现代中文处理系统，满足政务、出版、古籍整理等多场景需求。

3. 数据均衡性：破解长尾分布难题

• 传统数据集普遍存在 “少数类别样本极多，多数类别样本稀缺” 的长尾问题。MegaHan97K 通过科学采样策略，确保每个类别均拥有 均衡且充足的样本量，显著提升模型训练的稳定性与泛化能力。

三、核心贡献：推动三大研究突破

1. 构建超大类别识别基准

• 团队通过实验揭示了超大类别场景下的全新挑战：
  • 存储压力：超大规模数据对模型存储与计算提出更高要求。
  • 字形混淆：大量形近字（如 “己 / 已 / 巳”）导致识别误差率上升。
  • 零样本学习困境：未训练过的字符类别识别需依赖更强大的语义与结构建模能力。

2. 赋能零样本学习（Zero-Shot CCR）

• 数据集专门设计 零样本识别测试场景，验证模型对未见过字符的泛化能力。实验表明，基于 MegaHan97K 训练的模型在零样本场景下的准确率较传统数据集提升 23%，为古籍中罕见字的自动识别提供了新路径。

3. 多领域应用潜力

• 文化遗产保护：助力古籍数字化工程，实现海量历史文献的自动文字识别与检索。
• 教育与出版：支持输入法、字典等工具扩展生僻字覆盖，提升中文信息处理的完整性。
• 工业与政务：优化票据、证件等场景的 OCR 系统，解决地址、姓名中生僻字的识别难题。

四、实验与基准：验证数据集有效性

团队采用 CCR-CLIP、HierCode、SideNet 等主流模型在 MegaHan97K 上进行测试，结果表明：

• 超大类别场景：传统 CNN 模型准确率随类别数增加呈指数级下降，而基于语义结构的模型（如 HierCode）表现更优，凸显结构化特征建模的重要性。
• 跨数据集验证：在 MegaHan97K 上预训练的模型迁移至其他数据集（如 CASIA-HWDB）时，识别准确率平均提升 15%，证明其强大的泛化能力。

五、获取与引用

1. 数据集下载

• GitHub 仓库：GitHub - SCUT-DLVCLab/MegaHan97K: [PR 2025] The official GitHub page of "MegaHan97K: A Large-Scale Dataset for Mega-Category Chinese Character Recognition with over 97K Categories"
• 包含三个子集的原始数据、标注文件及预处理工具，支持 PyTorch/TensorFlow 等主流框架。

六、结语

MegaHan97K 的发布标志着中文超大类别识别研究进入新纪元。其庞大的规模、均衡的分布与多元的场景覆盖，不仅为学术界提供了理想的研究平台，更将推动中文 OCR 技术在文化、教育、政务等领域的落地应用。随着更多研究者基于该数据集开展工作，我们有望见证中文信息处理技术的新一轮革新。