文学作品作者风格识别文本数据集LiteraryAuthorStyleIdentificationTextDataset-samiraitabbou
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 作者识别, 文学分析, 自然语言处理, 风格迁移, 语料库, 机器学习, 文本特征
数据概述：
该数据集包含来自文学作品的文本片段，记录了不同作者的写作风格，用于训练和评估作者风格识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据作者及作品推测为19世纪文学作品。
地理范围：数据主要来源于英语文学作品，涵盖了不同国家或地区的作者。
数据维度：数据集包含“id”（文本片段唯一标识）、“text”（文本内容）和“author”（作者）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于文本处理和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的文学作品，经过整理和标注，用于作者风格识别任务。
该数据集适合用于自然语言处理、文本分类、风格分析等领域的研究。
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：适用于文本分析、风格识别、作者归属研究等学术研究。
行业应用：可用于文学作品的自动分类、风格分析、写作辅助工具开发等。
决策支持：为文学创作领域的决策提供数据支持，例如辅助作家分析自身风格特点，或帮助编辑评估作品。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解文本特征提取和分类。
此数据集特别适合用于探索不同作者的写作风格差异，以及构建文本分类模型，实现自动识别作者的目的。
