恐怖小说作者识别数据集SpookyAuthorsCSVDataset-gdberrio
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类，作者识别，数据集，机器学习，自然语言处理，文学分析，数据挖掘，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自三位恐怖小说作家的文本数据，主要用于作者身份识别和文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但文本内容涵盖现代恐怖小说作品。
地理范围：数据覆盖全球范围内的作品，主要来源于英文文学作品。
数据维度：数据集包括文本内容，作者标识（三位作家），文本长度等变量，用于支持文本分析和分类任务。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行文本处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的恐怖小说作品，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理，机器学习及文本分类等领域的应用，特别是在作者风格识别，文本情感分析等任务中具有重要价值。
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：适用于作者风格研究，文学风格分析及文本分类等学术研究，如作者写作风格的差异比较，文本情感分析等。
行业应用：可以为出版业，文学研究机构提供数据支持，特别是在作者识别，文本分类和内容推荐方面。
决策支持：支持文学作品的分类和作者识别，帮助出版商和文学研究者制定更精准的内容策略。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类，作者识别及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同作者的写作风格和文本特征，帮助用户实现准确的作者识别和文本分类，为文学研究和内容管理提供数据支持。
