音乐歌词摘要分析数据集MusicLyricsSummaryAnalysis-prathammayur

数据来源：互联网公开数据

标签：歌词分析, 摘要生成, 音乐, 文本挖掘, 自然语言处理, 情感分析, 艺术家, 流行音乐

数据概述：该数据集包含来自音乐平台的歌词数据及其对应的摘要信息，记录了不同歌曲的歌词文本、艺术家信息、发布年份、浏览量以及生成的摘要内容。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，但歌曲发布年份信息可以反映大致的时间跨度，从2004年开始。地理范围：数据未限定地理范围，但歌词内容可能反映全球范围内的音乐文化。数据维度：数据集包括“title”（歌曲标题）、“tag”（音乐风格）、“artist”（艺术家）、“year”（年份）、“views”（浏览量）、“features”（合作艺人）、“lyrics”（歌词）、“id”（歌曲ID）、“cleaned_lyrics”（清洗后的歌词）和“abssummary”（摘要）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为merged_dataset1.csv，方便进行文本分析和数据挖掘。来源信息：数据来源于prathammayur-summaries-300-prat-sahj项目，数据已进行歌词清洗和摘要生成处理。该数据集适合用于音乐歌词的文本分析、摘要生成、情感分析和音乐推荐等相关研究。

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、文本摘要、情感分析、音乐信息检索等领域的学术研究。例如，研究歌词的情感特征、分析歌词摘要的生成效果等。行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，用于歌曲推荐、歌词搜索优化、用户情感分析等。决策支持：支持音乐行业的市场分析和内容创作，帮助艺术家和唱片公司了解听众偏好和歌曲流行趋势。教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、音乐分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解歌词数据的分析方法和应用。此数据集特别适合用于探索歌词文本与摘要之间的关系，分析不同音乐风格的歌词特征，以及构建基于歌词的音乐推荐系统，从而提升用户体验和推动音乐产业发展。