音乐情感与流派分析歌词数据集MusicMoodandGenreLyricsDataset-paulinechaumeron
数据来源：互联网公开数据
标签：歌词分析, 情感分析, 音乐流派, 自然语言处理, 文本分类, 音乐, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含从互联网收集的音乐歌词数据，旨在用于音乐情感分析和流派分类研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态歌词数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，推测为全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，核心数据项包括艺术家（Artist）、歌曲标题（Title）、情感（Mood）、歌词（Lyrics）和流派（Genre）。部分数据集包含额外的索引（Index）和原始数据中的其他字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
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：适用于音乐情感分析、流派分类、歌词语义分析等研究，以及探索情感与流派之间的关系。
行业应用：可为音乐推荐系统、音乐内容分析平台提供数据支持，尤其在情感识别、音乐标签自动生成等方面。
决策支持：支持音乐平台的内容推荐策略优化、用户体验提升，以及音乐作品的精准营销。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等相关课程的实训素材，帮助学生理解和应用文本分析技术。
此数据集特别适合用于探索歌词与情感、流派之间的关联，并构建音乐推荐模型，提高音乐作品的分类和推荐精度。
