音乐情感分析歌词数据集MusicEmotionAnalysisLyricsDataset-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, 机器学习, 标签, 音乐流派, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自音乐作品的歌词数据，记录了歌曲的各项属性，包括歌词文本、专辑信息、艺术家信息以及情感标签等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一个静态的歌词语料库。
地理范围：数据来源未明确限定，推测为全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个维度，包括歌曲的ID、专辑信息（专辑ID、专辑名称）、艺术家信息（艺术家ID、艺术家名称）、歌曲在专辑中的编号、唱片编号、是否包含明确内容（Explicit）、舞曲性、能量、音调、响度、模式、语言特征、声学特征、器乐性、现场感、情绪值、速度、时长（毫秒）、节拍、年份、发布日期、歌词文本、歌词长度、清洗后的歌词、去除停用词后的歌词、标签、评分、标签年龄、标签残疾情况、标签性别、标签来源、标签种族、标签宗教信仰、标签性取向等。
数据格式：CSV格式，文件名为sorted_results_wthscore.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的音乐平台或相关数据库，并经过了清洗和标注。
该数据集适合用于音乐情感分析、歌词生成、音乐推荐等研究和应用。
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：适用于音乐学、自然语言处理、情感分析等领域的学术研究，例如研究歌词与情感之间的关系、探索不同音乐流派的歌词特征等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统、内容审查系统等提供数据支持，用于优化推荐算法、提升用户体验。
决策支持：支持音乐行业的市场分析和内容创作，帮助音乐人了解听众喜好、创作更受欢迎的作品。
教育和培训：作为音乐分析、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐和文本数据。
此数据集特别适合用于探索歌词文本与音乐情感之间的内在联系，帮助用户构建情感分析模型、改善音乐推荐系统的性能。
