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Chinese_lyric_dataset|中文歌词数据集|中国风音乐数据集

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github2022-09-25 更新2024-05-31 收录
中文歌词
中国风音乐
下载链接:
https://github.com/JiangYanting/Chinese_lyric_dataset
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资源简介:
这是一个包含5500多首中文流行歌曲(包括100余首“中国风”类别的歌曲歌词,已经单独标记)歌词的数据集。每一首歌歌词均为一个txt文件,utf-8编码。5500多首歌曲,歌词总计235.3万余字。其中“中国风”类别的歌曲歌词2.7万余字。

This dataset comprises over 5,500 Chinese pop songs, including more than 100 songs categorized under 'Chinese Style' (中国风), which have been separately labeled. Each song's lyrics are stored in a UTF-8 encoded txt file. The total word count for all lyrics exceeds 2.353 million, with the 'Chinese Style' category contributing over 27,000 words.
创建时间:
2020-11-11
AI搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
该数据集的构建基于对中文流行歌曲歌词的系统收集与整理,涵盖了5500余首歌曲的歌词文本,其中包括100余首具有代表性的“中国风”类别歌曲。每首歌曲的歌词均以独立的txt文件形式存储,采用utf-8编码格式,确保了数据的兼容性与可读性。歌词内容总计超过235.3万字,其中“中国风”类别的歌词占2.7万余字,为研究中文歌词的语言特征提供了丰富的语料支持。
特点
该数据集的特点在于其广泛的覆盖范围与精细的分类标注。5500余首中文流行歌曲的歌词涵盖了多样化的音乐风格与主题,尤其是“中国风”类别的歌词被单独标记,便于研究者进行针对性的分析与挖掘。歌词文本以utf-8编码存储,确保了数据的标准化与可扩展性。此外,数据集的总字数超过235万,为自然语言处理、文本分类及文化研究等领域提供了高质量的语料资源。
使用方法
该数据集的使用方法较为灵活,适用于多种研究场景。研究者可通过下载歌词文本文件,利用自然语言处理技术进行词频统计、情感分析或主题建模等任务。对于“中国风”类别的歌词,可进一步探索其独特的语言风格与文化内涵。数据集以txt文件形式存储,便于直接读取与处理。下载方式可通过邮件、QQ或微信联系数据集作者获取,确保了数据的安全性与可控性。
背景与挑战
背景概述
Chinese_lyric_dataset是一个专注于中文流行歌曲歌词的数据集,由蒋彦廷和张健铖等研究人员于2018年创建。该数据集收录了超过5500首中文流行歌曲的歌词,其中包括100余首具有“中国风”特色的歌曲,歌词总计235.3万余字。该数据集的创建旨在为中文歌词的文本挖掘、分类及风格分析提供丰富的语料资源,尤其对“中国风”歌曲的词汇研究具有重要参考价值。该数据集的研究成果已发表在《成都理工大学学报(社会科学版)》上,为中文歌词的统计分析及文化研究提供了重要的数据支持。
当前挑战
Chinese_lyric_dataset在构建和应用过程中面临多重挑战。首先,中文歌词的多样性和复杂性使得文本分类和风格分析变得尤为困难,尤其是“中国风”歌曲的词汇和表达方式具有独特的文化内涵,难以通过简单的统计方法进行准确分类。其次,数据集的构建过程中,歌词的收集、清洗和标注需要大量的人工干预,以确保数据的准确性和一致性。此外,由于歌词的版权问题,数据集的公开获取受到一定限制,这为研究者的数据获取和使用带来了不便。这些挑战不仅影响了数据集的广泛应用,也对中文歌词的深度分析和研究提出了更高的技术要求。
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理领域,Chinese_lyric_dataset数据集常被用于文本分类和情感分析的研究。研究者利用该数据集中的歌词文本,训练机器学习模型以识别和分类不同风格或情感色彩的歌词,如“中国风”类别的歌曲。这种应用不仅展示了数据集在文化研究中的价值,也推动了文本分析技术的发展。
解决学术问题
该数据集解决了中文歌词文本分析中的几个关键问题,包括歌词风格的自动分类和情感倾向的识别。通过对大量歌词的统计分析,研究者能够更深入地理解中文歌词的语言特点和情感表达方式,这对于提升文本挖掘和自然语言处理技术的准确性具有重要意义。
衍生相关工作
基于Chinese_lyric_dataset数据集,已经衍生出多项经典研究工作。例如,有研究利用该数据集进行“中国风”歌曲的词汇统计分析,揭示了该类歌曲在词汇使用上的独特风格。此外,还有研究利用该数据集开发了基于深度学习的歌词生成模型,这些模型能够生成风格多样且情感丰富的歌词文本。
以上内容由AI搜集并总结生成
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