MuGeminorum/emo163

emo163数据集包含大约395,000条音乐情感标签的条目。每个条目包括三个主要列：歌曲ID、播放列表ID和歌曲的情感标签。该数据集来源于网易云音乐的官方网站，提供了关于歌曲情感注释的全面信息。歌曲ID作为每首曲目的唯一标识符，而播放列表ID表示歌曲所属的播放列表。情感标签为每首歌曲分配了分类情感标签，便于研究人员和数据科学家在音乐情感分析领域进行深入探索。由于其规模庞大，该数据集适合构建情感分析模型、进行数据挖掘以及深入了解音乐与情感之间的关系。The emo163 dataset comprises approximately 395,000 entries of music emotion labels. Each entry includes three primary columns: Song ID, Playlist ID, and the emotional label of the song. Sourced from the official website of Netease Cloud Music, this dataset offers comprehensive information regarding the emotional annotations of songs. The Song ID serves as a unique identifier for each track, while the Playlist ID denotes the playlist to which the song belongs. The emotional labels assign categorical emotional tags to each song, facilitating in-depth exploration within the field of music emotion analysis for researchers and data scientists. With its substantial scale, the dataset is suitable for constructing emotion analysis models, conducting data mining, and gaining a profound understanding of the relationship between music and emotion.

原始信息汇总

emo163 数据集概述

基本信息

• 许可证: MIT
• 任务类别:
  • 音频分类
  • 图像分类
• 语言: 英语
• 标签:
  • 音乐
  • 艺术
• 名称: emo163 数据集
• 数据量: 1M < n < 10M

数据集描述

• 条目数量: 约 395,000 条
• 数据来源: 网易云音乐官方网站
• 数据结构:
  • Song ID: 歌曲的唯一标识符
  • Playlist ID: 歌曲所属播放列表的标识符
  • Emotional Label: 歌曲的情感标签

数据集用途

• 情感分析模型构建
• 数据挖掘
• 音乐与情感关系研究

数据集维护

• 维护命令: bash GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone [e-mail]:datasets/monet-joe/emo163

数据集使用

• 加载数据集: python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("monet-joe/emo163")

• 数据集遍历: python for item in dataset["train"]: print(item) for item in dataset["validation"]: print(item) for item in dataset["test"]: print(item)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

emo163数据集的构建，依托于网易云音乐官方网站提供的详尽信息，通过精心设计的标签系统对约39.5万首音乐的情感倾向进行标注。每条数据由歌曲ID、歌单ID和情感标签三部分构成，其中歌曲ID唯一标识每首歌曲，歌单ID则指明歌曲所属的特定歌单，情感标签则是对每首歌曲情感类别的具体描述，从而为音乐情感分析领域的研究提供了坚实的基础。

使用方法

使用emo163数据集，用户可通过HuggingFace的datasets库轻松加载训练、验证和测试数据集。具体操作包括从datasets库加载数据集，然后遍历各个分集，输出数据项的详细信息，进而进行后续的数据处理和分析任务。此外，数据集也提供了在ModelScope上的镜像，方便用户获取和下载。

背景与挑战

背景概述

emo163数据集，创建于数字音乐与情感分析研究兴起之际，由NetEase Cloud Music官方网站提供数据支持。该数据集由Genius-Society团队负责整理与发布，包含约395,000条音乐情感标注数据，旨在解决音乐情感识别的核心研究问题。数据集以详尽的标签信息，助力研究人员深入探索音乐与情感之间的内在联系，对音乐信息处理、情感计算领域产生了重要影响。

当前挑战

emo163数据集在构建过程中，面临的主要挑战包括数据标注的一致性与准确性问题，以及如何有效处理大规模数据集以适应不同的研究需求。此外，在领域问题上，该数据集需解决如何准确捕捉和分类音乐情感这一挑战，这对于音乐情感分析模型的构建与优化至关重要。

常用场景

经典使用场景

在音乐情感分析的领域内，emo163数据集以其庞大的数据量及详尽的情感标签，成为构建情感识别模型的一个经典用例。研究者可以通过该数据集，深入探索音乐作品与其情感属性之间的内在联系，进而训练出能够准确判断音乐情感的人工智能模型。

解决学术问题

emo163数据集解决了音乐情感分析中数据稀缺及标签不一致性的问题，为学术研究提供了统一且大规模的标注数据源。它的存在极大地推动了音乐信息检索、情感计算等领域的进展，有助于研究者在音乐情感标注的准确性和模型泛化能力上取得突破。

实际应用

实际应用中，emo163数据集可被用于音乐推荐系统的优化，通过分析用户情感偏好与音乐情感标签的关联，实现更精准的情感导向推荐。此外，它还可以辅助创作情感驱动的音乐生成算法，以及用于音乐教育领域的情感分析教学。

数据集最近研究

最新研究方向

在音乐情感分析领域，emo163数据集以其庞大的音乐情感标注数据成为研究的热点。近期研究方向主要聚焦于深度学习模型的构建与优化，以实现对音乐情感更为精准的识别与分类。该数据集的运用，不仅推动了音乐信息检索技术的发展，也为情感计算领域提供了丰富的实证基础，进一步揭示了音乐与情感之间的复杂联系，对于理解人类情感和提升音乐服务质量具有重要意义。