文学作品作者识别文本数据集LiteraryAuthorIdentificationTextDataset-tianlekong

数据来源：互联网公开数据

标签：文本分类, 作者识别, 文学作品, 语料分析, 自然语言处理, 机器学习, 古典文学, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自Kaggle的文学作品文本，记录了不同作者的文本片段，用于训练和评估文本分类模型。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为古典文学作品的语料集合。地理范围：数据主要来源于西方文学作品，涵盖不同作者的创作。数据维度：包括“id”（文本片段的唯一标识符）、“text”（文本内容）和“author”（作者）三个字段。其中，train.csv文件包含作者标签，test.csv文件用于模型测试，sample_submission.csv文件提供了提交结果的格式。数据格式：CSV格式，文件包括train.csv、test.csv和sample_submission.csv，便于文本处理和模型训练。数据已进行基本的预处理，例如去除标点符号和HTML标签。该数据集适合用于文本分类、作者识别等自然语言处理任务，以及探索不同作者写作风格的差异。

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、计算语言学等领域的学术研究，例如作者风格分析、文本相似度研究、情感分析等。行业应用：可用于文学作品的自动分类、风格分析、个性化推荐系统等，为出版行业、数字图书馆等提供数据支持。决策支持：支持对文学作品进行更深入的理解和分析，为文学研究和创作提供数据支撑。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员学习文本分类、特征工程等技术。此数据集特别适合用于探索不同作者的写作风格，构建作者识别模型，并实现对文学作品的自动分类和分析。