音乐情感分析歌词数据集MusicEmotionAnalysisLyricsDataset-manas1245agrawal
数据来源：互联网公开数据
标签：歌词分析, 情感分析, 音乐流派, 机器学习, 自然语言处理, 音乐推荐, 歌词情感, 音乐特征
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌词信息，记录了歌曲的歌词文本、音乐特征以及对应的播放列表信息，用于音乐情感分析和相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一个静态的音乐歌词语料库。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种音乐流派和语言，具有一定的国际通用性。
数据维度：数据集包括多个字段，主要分为以下几类：
歌曲信息：包括track_id（歌曲ID）、track_name（歌曲名称）、track_artist（演唱者）、lyrics（歌词文本）、track_album_id（专辑ID）、track_album_name（专辑名称）、track_album_release_date（专辑发行日期）、track_language（歌词语言）。
播放列表信息：包括playlist_name（播放列表名称）、playlist_id（播放列表ID）、playlist_genre（播放列表流派）、playlist_subgenre（播放列表子流派）。
音乐特征：包括dance_factor（舞动性）、track_energy（能量）、track_key（音调）、track_loudness（响度）、track_mode（模式）、speech_factor（语音性）、track_acousticness（声学性）、track_instrumentalness（器乐性）、track_liveness（现场感）、track_valence（情感值）、track_tempo（节奏）、duration_track_ms（歌曲时长）。
情感标签：train.csv文件中包含target字段，表示歌词的情感倾向（具体含义需进一步分析）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和模型训练。
数据来源于公开的音乐平台数据，已进行清洗和结构化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于音乐情感分析、歌词语义分析、音乐流派分类等研究，以及开发音乐推荐系统等应用。
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：适用于情感分析、自然语言处理、音乐信息检索等领域的学术研究，如歌词情感极性分析、音乐与情感关联分析、基于歌词的音乐流派分类等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务商提供数据支持，可用于改进音乐推荐算法、优化歌单生成、实现情感驱动的音乐搜索等。
决策支持：支持音乐行业的市场分析和用户行为研究，帮助企业更好地理解用户偏好和市场趋势。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据科学等相关课程的实训数据集，用于学生进行模型训练和项目实践。
此数据集特别适合用于探索歌词文本与音乐情感之间的复杂关系，帮助用户构建情感分析模型、提升音乐推荐系统的个性化程度。
