数据集概述
该数据集围绕自动视频生成的对齐与验证方法构建，包含文本处理、实体识别、媒体检索、时间线分析等核心步骤的代码与数据文件，覆盖从文本输入到视频合成的全流程，为研究自动视频生成技术提供结构化资源。
文件详解
该数据集包含代码与数据两类文件，具体说明如下：
- 代码文件 (位于 Code/Time Alignment/ 目录下):
- ContextAndMeaningofAlgorithm (1).ipynb: Jupyter Notebook格式，可能涉及时间对齐算法的上下文与意义分析代码
- 数据文件 (位于 Data/ 目录下):
- 输入数据文件 (input_directory/):
- inputdata.csv: CSV格式，包含Id、Title、Content字段的文本输入数据
- Inputdata10.xlsx: Excel格式，补充输入数据
- 句子分割相关文件 (Sentence Segmentation/):
- loveletters10.xlsx: Excel格式，原始文本数据
- judges table.csv: CSV格式，包含V1-V10的多评判者评分数据（J1-J5字段）
- loveletterssegmented.csv: CSV格式，已分割的文本数据
- Results of sentiment and pragmatic.csv: CSV格式，情感与语用分析结果数据
- loveletters300.csv: CSV格式，扩展文本数据
- preprocessed_cleaned_segments (1).csv: CSV格式，预处理后的清洁文本段数据
适用场景
- 自动视频生成技术研究：分析文本到视频的对齐与验证方法
- 自然语言处理应用：探究文本分割、实体识别在多模态生成中的作用
- 多模态数据融合研究：验证文本与媒体资源的整合策略
- 视频合成流程优化：基于时间线分析改进视频逻辑组装效率
- 情感与语用分析：结合文本数据研究视频生成中的语义匹配问题
