音乐歌词情感分析数据集MusicLyricsSentimentAnalysis-akyshnik
数据来源：互联网公开数据
标签：歌词分析, 情感分析, 音乐, 流行音乐, 文本数据, 自然语言处理, 词频统计, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了不同歌曲的歌词信息，旨在用于情感分析、文本挖掘等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集中歌曲的发布年份从2009年开始。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据艺术家及流派推测主要为英语流行音乐。
数据维度：数据集包括歌曲名（song）、年份（year）、艺术家（artist）、流派（genre）、歌词（lyrics）以及一个用于索引的字段（index）和词频统计字段（wnum）等。
数据格式：CSV格式，文件名为kaggle_clean.csv，易于进行文本分析和数据处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，具体来源未详细说明，但已包含了歌词信息，经过了初步的数据清洗。
该数据集适合用于音乐歌词的情感分析、主题建模、风格分析等研究，也可以用于构建文本分类模型。
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、文学、语言学等领域的学术研究，如情感分析、歌词主题分析、艺术家风格研究等。
行业应用：可以为音乐平台、社交媒体提供数据支持，例如歌曲推荐、情感趋势分析、用户反馈分析等。
决策支持：支持音乐创作、市场营销和内容推荐策略的制定。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、情感分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本数据分析。
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，以及不同艺术家、流派在歌词风格上的差异，帮助用户实现情感分析模型的构建、音乐风格的自动分类等目标。
