huggingartists/kizaru

该数据集是从Genius解析的歌词数据集，旨在与HuggingArtists模型一起生成歌词。数据集仅支持英语，大小为0.610792 MB，可通过Python的datasets库直接加载。数据集包含一个text字段，包含歌词文本。此外，README文件还提供了如何将数据集分割为训练、验证和测试集的代码示例，并讨论了数据集的创建、使用注意事项以及相关的联系和引用信息。

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

数据集总结

• 名称: huggingartists/kizaru
• 内容: 从Genius解析的歌词数据集，用于生成歌词。
• 模型: 可在此处访问模型：HuggingArtists Model

支持的任务和排行榜

• 信息: 更多信息待补充

语言

• 语言: 英语 (en)

数据集结构

数据字段

• text: 字符串类型，包含歌词文本。

数据分割

• 训练集: 200条数据
• 验证集/测试集: 未明确分割，但可通过代码进行分割。

数据分割示例

python from datasets import load_dataset, Dataset, DatasetDict import numpy as np

datasets = load_dataset("huggingartists/kizaru")

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)}) } )

数据集创建

数据集来源

• 初始数据收集和规范化: 更多信息待补充
• 源语言生产者: 更多信息待补充

注释

• 注释过程: 更多信息待补充
• 注释者: 更多信息待补充

个人和敏感信息

• 信息: 更多信息待补充

使用数据集的考虑

数据集的社会影响

• 信息: 更多信息待补充

数据集的偏见讨论

• 信息: 更多信息待补充

其他已知限制

• 信息: 更多信息待补充

附加信息

数据集管理员

• 信息: 更多信息待补充

许可信息

• 信息: 更多信息待补充

引用信息

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