歌曲情感分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分类,音乐分析,歌曲,情绪识别,GEMS量表,音乐情感,多分类任务
数据概述：
本数据集包含400首歌曲片段，每首片段时长为1分钟，涵盖4个音乐类型（摇滚、古典、流行、电子）。每首歌曲的情感标注基于GEMS量表（Geneva Emotional Music Scales）收集，参与者最多可以选择3个情感标签。数据集中的情感标注分布不均，主要是由于实验设计和游戏机制的影响。参与者可以跳过歌曲或在不同音乐类型之间切换，这也导致某些不受欢迎的音乐类型和歌曲获得较少的标注。为了便于分析，数据集被分为两个子集，其中一个子集平均每首歌曲由48人标注，另一个子集平均每首歌曲由16人标注。
数据用途概述：
该数据集适用于音乐情感分析、情感分类模型训练、音乐推荐系统开发、音乐疗法研究以及教育和研究用途。研究者可以利用此数据集探索音乐类型与情感表达的关系，训练多分类情感识别模型，或评估不同标注数量对模型性能的影响。同时，数据集也适合用于学术研究，帮助理解音乐情感的多样性和复杂性。
