音乐歌词清洗与情感分析数据集MusicLyricsCleaningandSentimentAnalysis-dubeyabhi
数据来源：互联网公开数据
标签：歌词分析, 音乐, 文本清洗, 情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 流行音乐, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌词数据，记录了不同艺术家创作的歌曲及其对应的歌词内容，并经过了清洗处理。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态歌词语料库。
地理范围：数据来源未明确，但歌词涵盖多种流派，推测为全球范围内的音乐作品。
数据维度：包括“Artist”（艺术家）、“Song”（歌曲标题）、“Genre”（歌曲流派）和“Lyrics_cleaned”（清洗后的歌词）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_clean.csv，便于文本分析与处理。数据已对歌词进行了清洗，去除了噪声。
该数据集适合用于歌词分析、情感分析、文本分类、音乐推荐等研究。
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：适用于音乐学、自然语言处理、情感计算等领域的学术研究，如歌词的情感分析、风格识别、主题建模等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，可用于歌曲推荐、歌词搜索、情感趋势分析等。
决策支持：支持音乐行业的内容创作、市场推广、用户体验优化等方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、音乐分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分析与音乐创作之间的关系。
此数据集特别适合用于探索歌词文本与情感、流派等属性之间的关联，帮助用户构建情感分析模型、实现歌曲分类与推荐等目标。
