古腾堡语料库词向量空间可视化数据集GutenbergCorpusWordVectorSpaceVisualizationDataset-palaksood97
数据来源：互联网公开数据
标签：词向量, 文本分析, 自然语言处理, 语料库, 可视化, 降维, 词嵌入, 古腾堡项目
数据概述：
该数据集包含基于古腾堡项目（Project Gutenberg）语料库构建的词向量数据，用于词汇在二维空间中的可视化展示。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为对古腾堡语料库的静态分析结果。
地理范围：数据基于古腾堡项目，涵盖广泛的文学作品，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含三个主要字段：x坐标、y坐标和token（词汇）。每个词汇都对应一个在二维空间中的坐标点，便于进行可视化呈现。
数据格式：CSV格式，文件名为raw_gutenberg_tsne.csv，方便数据分析和图形绘制。此外，还包含一个w2v模型文件，用于生成词向量。
来源信息：数据来源于对古腾堡语料库的分析处理，通过词嵌入技术（如Word2Vec）生成词向量，并使用降维技术（如t-SNE）将高维向量映射到二维空间。
该数据集适合用于自然语言处理、文本分析和词汇可视化等研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，如词汇语义关系的探索、文本情感分析、主题建模等。
行业应用：可用于构建文本分析工具、语义搜索系统、词汇推荐引擎等。
教育和培训：作为自然语言处理、数据可视化等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解词向量的表示和应用。
此数据集特别适合用于探索词汇之间的语义关系，进行词汇聚类，以及可视化地呈现文本数据中的模式和结构。
