huggingartists/oasis

--- language: - en tags: - huggingartists - lyrics --- # Dataset Card for "huggingartists/oasis" ## Table of Contents - [Dataset Description](#dataset-description) - [Dataset Summary](#dataset-summary) - [Supported Tasks and Leaderboards](#supported-tasks-and-leaderboards) - [Languages](#languages) - [How to use](#how-to-use) - [Dataset Structure](#dataset-structure) - [Data Fields](#data-fields) - [Data Splits](#data-splits) - [Dataset Creation](#dataset-creation) - [Curation Rationale](#curation-rationale) - [Source Data](#source-data) - [Annotations](#annotations) - [Personal and Sensitive Information](#personal-and-sensitive-information) - [Considerations for Using the Data](#considerations-for-using-the-data) - [Social Impact of Dataset](#social-impact-of-dataset) - [Discussion of Biases](#discussion-of-biases) - [Other Known Limitations](#other-known-limitations) - [Additional Information](#additional-information) - [Dataset Curators](#dataset-curators) - [Licensing Information](#licensing-information) - [Citation Information](#citation-information) - [About](#about) ## Dataset Description - **Homepage:** [https://github.com/AlekseyKorshuk/huggingartists](https://github.com/AlekseyKorshuk/huggingartists) - **Repository:** [https://github.com/AlekseyKorshuk/huggingartists](https://github.com/AlekseyKorshuk/huggingartists) - **Paper:** [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) - **Point of Contact:** [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) - **Size of the generated dataset:** 0.229778 MB <div class="inline-flex flex-col" style="line-height: 1.5;"> <div class="flex"> <div style="display:DISPLAY_1; margin-left: auto; margin-right: auto; width: 92px; height:92px; border-radius: 50%; background-size: cover; background-image: url(&#39;https://images.genius.com/5b44be44ae2cc44dd08db4e8e07b18bb.800x800x1.jpg&#39;)"> </div> </div> <a href="https://huggingface.co/huggingartists/oasis"> <div style="text-align: center; margin-top: 3px; font-size: 16px; font-weight: 800">🤖 HuggingArtists Model 🤖</div> </a> <div style="text-align: center; font-size: 16px; font-weight: 800">Oasis</div> <a href="https://genius.com/artists/oasis"> <div style="text-align: center; font-size: 14px;">@oasis</div> </a> </div> ### Dataset Summary The Lyrics dataset parsed from Genius. This dataset is designed to generate lyrics with HuggingArtists. Model is available [here](https://huggingface.co/huggingartists/oasis). ### Supported Tasks and Leaderboards [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ### Languages en ## How to use How to load this dataset directly with the datasets library: ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("huggingartists/oasis") ``` ## Dataset Structure An example of 'train' looks as follows. ``` This example was too long and was cropped: { "text": "Look, I was gonna go easy on you\nNot to hurt your feelings\nBut I'm only going to get this one chance\nSomething's wrong, I can feel it..." } ``` ### Data Fields The data fields are the same among all splits. - `text`: a `string` feature. ### Data Splits | train |validation|test| |------:|---------:|---:| |192| -| -| 'Train' can be easily divided into 'train' & 'validation' & 'test' with few lines of code: ```python from datasets import load_dataset, Dataset, DatasetDict import numpy as np datasets = load_dataset("huggingartists/oasis") train_percentage = 0.9 validation_percentage = 0.07 test_percentage = 0.03 train, validation, test = np.split(datasets['train']['text'], [int(len(datasets['train']['text'])*train_percentage), int(len(datasets['train']['text'])*(train_percentage + validation_percentage))]) datasets = DatasetDict( { 'train': Dataset.from_dict({'text': list(train)}), 'validation': Dataset.from_dict({'text': list(validation)}), 'test': Dataset.from_dict({'text': list(test)}) } ) ``` ## Dataset Creation ### Curation Rationale [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ### Source Data #### Initial Data Collection and Normalization [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) #### Who are the source language producers? [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ### Annotations #### Annotation process [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) #### Who are the annotators? [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ### Personal and Sensitive Information [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ## Considerations for Using the Data ### Social Impact of Dataset [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ### Discussion of Biases [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ### Other Known Limitations [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ## Additional Information ### Dataset Curators [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ### Licensing Information [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) ### Citation Information ``` @InProceedings{huggingartists, author={Aleksey Korshuk} year=2021 } ``` ## About *Built by Aleksey Korshuk* [](https://github.com/AlekseyKorshuk) [](https://twitter.com/intent/follow?screen_name=alekseykorshuk) [](https://t.me/joinchat/_CQ04KjcJ-4yZTky) For more details, visit the project repository. [](https://github.com/AlekseyKorshuk/huggingartists)

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

数据集总结

• 名称: Oasis
• 描述: 该数据集从Genius解析的歌词数据，旨在用于HuggingArtists生成歌词。
• 模型: 可用模型链接 here

支持的任务和排行榜

• 信息: 更多信息需要

语言

• 语言: en

数据集结构

数据字段

• text: 字符串类型

数据分割

• 训练集: 192条
• 验证集/测试集: 未提供，可通过代码分割

如何使用

• 加载数据集: 使用datasets库直接加载数据集

python from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingartists/oasis")

数据集创建

来源数据

• 初始数据收集和标准化: 更多信息需要
• 源语言生产者: 更多信息需要

注释

• 注释过程: 更多信息需要
• 注释者: 更多信息需要

个人和敏感信息

• 信息: 更多信息需要

使用数据的考虑

数据集的社会影响

• 信息: 更多信息需要

偏见的讨论

• 信息: 更多信息需要

其他已知限制

• 信息: 更多信息需要

附加信息

数据集管理员

• 信息: 更多信息需要

许可信息

• 信息: 更多信息需要

引用信息

@InProceedings{huggingartists, author={Aleksey Korshuk} year=2021 }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在音乐与自然语言处理的交汇领域，huggingartists/oasis数据集应运而生，专为歌词生成任务而设计。该数据集通过解析Genius平台上的Oasis乐队歌词构建而成，所有文本均以英文呈现。数据集的原始规模约为0.23 MB，包含192条训练样本，每条样本均以'text'字段存储完整的歌词文本。其构建过程依托HuggingArtists项目，旨在为创作型AI提供高质量的歌词语料。

特点

该数据集的核心特色在于其专注性与简洁性。它完全聚焦于Oasis乐队的歌词，形成高度领域化的文本集合，非常适合用于风格迁移或特定艺术家的歌词生成任务。数据集结构极为精简，仅包含单一的'text'字段，去除了冗余元数据，便于直接用于序列到序列或自回归语言模型的训练。此外，数据集虽仅提供训练集，但通过内置的划分代码，用户可灵活地将数据按比例拆分为训练、验证和测试子集。

使用方法

使用该数据集极为便捷，可通过HuggingFace的datasets库直接加载，只需一行代码`load_dataset("huggingartists/oasis")`即可获得完整的训练数据。若需划分数据集，可借助NumPy库将'text'列表按指定比例（如90%训练、7%验证、3%测试）拆分，并利用DatasetDict构建标准的数据集字典。此外，HuggingFace平台已提供基于此数据集预训练的模型，用户可直接调用进行歌词续写或生成实验。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理与创意文本生成领域，歌词作为富有韵律与情感表达的语料，日益受到研究者的关注。huggingartists/oasis数据集由Aleksey Korshuk于2021年创建，隶属于HuggingArtists项目，旨在通过解析Genius平台上的歌词，为生成式模型提供高质量的训练素材。该数据集专注于英国摇滚乐队Oasis的歌词，涵盖192条训练样本，其核心研究问题在于探索如何利用小规模、高度风格化的语料驱动具有艺术表现力的歌词生成。作为HuggingArtists系列的一部分，该数据集推动了音乐文本生成在特定艺术家风格模仿方面的研究，为后续基于Transformer的创意写作模型提供了可复用的基准资源。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上：歌词生成不仅要求模型掌握语法与词汇，更需捕捉押韵、节奏与情感张力等艺术特征，这对传统语言模型的泛化能力构成显著考验。此外，构建过程中的挑战亦不可忽视——数据仅从Genius单一来源爬取，样本量极小（192条），且缺乏多模态信息（如旋律、和弦），易导致模型过拟合或风格偏差。同时，原始歌词中可能包含非标准拼写、重复段落或噪声文本，增加了数据清洗与归一化的难度。版权与个人敏感信息的处理也需审慎，以确保数据使用的合规性。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与创意文本生成领域，huggingartists/oasis数据集为研究基于特定艺术家风格的歌词自动生成提供了宝贵的语料资源。该数据集收录了英国摇滚乐队Oasis的192首歌词文本，源自Genius平台，经过精心整理与格式化，可直接用于训练语言模型。其经典使用场景在于利用HuggingArtists框架，以Oasis独特的英伦摇滚歌词风格为蓝本，训练能够模仿其语言韵律、主题偏好及情感表达的文本生成模型，从而探索音乐文本的机器创作边界。

解决学术问题

该数据集有效回应了歌词风格迁移与个性化文本生成领域的学术难题。传统文本生成模型往往缺乏对特定艺术家语言习惯与创作主题的精准捕捉。通过提供Oasis乐队的纯净歌词语料，它使研究者能够聚焦于如何从有限但高度风格化的文本中学习并复现其独特的词汇选择、句式结构及情感基调，推动了小样本学习与风格化语言模型在文艺创作领域的理论发展，为理解音乐文本的语义与韵律特征提供了实证基础。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列关于艺术家风格建模与歌词生成的代表性工作。HuggingArtists项目本身即是一个典型范例，它构建了从数据采集到模型训练与部署的完整流水线，鼓励社区为不同艺术家贡献数据集。后续研究在此基础上拓展了跨艺术家风格融合、基于情感或主题的歌词条件生成等方向，并催生了诸如“Oasis歌词续写器”等趣味性应用，验证了预训练语言模型在文艺领域微调的可行性与创造性潜力。