歌曲歌词情感分析数据集SongLyricsSentimentAnalysis-machiavellianthought
数据来源：互联网公开数据
标签：歌词分析, 情感分析, 音乐, 文本数据, 自然语言处理, 情绪识别, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自互联网的歌曲歌词数据，记录了歌曲的标题、艺术家、发行日期、音乐特征以及对应的歌词文本和情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据集中歌曲的发行时间范围，从具体年份开始，到具体年份结束。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但歌词内容和艺术家可能来自全球范围。
数据维度：数据集包括“title”（歌曲标题）、“artist”（艺术家）、“release_date”（发行年份）、“danceability”（舞曲性）、“energy”（能量）、“key”（音调）、“loudness”（响度）、“mode”（模式）、“acousticness”（声学）、“instrumentalness”（器乐性）、“liveness”（活跃度）、“valence”（情感倾向）、“tempo”（速度）、“duration_ms”（时长）、“lyrics”（歌词）、“sentiment”（情感标签）、“lyrics_with_punctuations”（带标点符号的歌词）和“lemmatized_lyrics”（词形还原后的歌词）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为use_this_cleaned_dataset_for_eda.csv，便于数据分析和处理。数据已经过清洗和处理，包含原始歌词、情感标签和经过预处理的歌词文本。
该数据集适合用于情感分析、歌词分析、音乐特征与情感关联性研究等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于音乐、语言学和情感计算等领域的学术研究，例如歌曲情感分析、歌词语义理解、音乐特征与情感的关系研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、社交媒体分析、广告营销等行业提供数据支持，特别是在歌曲推荐、用户情感分析、音乐市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，如新歌创作、音乐风格定位、市场营销策略等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和音乐分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本数据分析和情感分析。
此数据集特别适合用于探索歌词内容与情感表达之间的关系，以及音乐特征对情感的影响，帮助用户实现对音乐作品更深入的理解和分析。
