monet-joe/emo163|音乐情感分析数据集|艺术数据集

emo163数据集包含大约395,000条音乐情感标签条目。每条记录包括三个主要列：歌曲ID、播放列表ID和歌曲的情感标签。该数据集源自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理解音乐与情感之间的关系。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: emo163 dataset
• 许可证: MIT
• 任务类别:
  • audio-classification
  • image-classification
• 语言: en
• 标签:
  • music
  • art
• 大小: 1M<n<10M

数据集内容

• 组成: 约395,000条音乐情感标签数据
• 数据结构: 包含三个主要字段 - Song ID, Playlist ID, 和歌曲的情感标签
• 来源: 网易云音乐官方网站
• 用途: 用于构建情感分析模型，进行数据挖掘，以及深入理解音乐与情感之间的关系

使用示例

python from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("monet-joe/emo163")

for item in dataset["train"]: print(item)

for item in dataset["validation"]: print(item)

for item in dataset["test"]: print(item)

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

emo163数据集由约39.5万条音乐情感标注数据构成，每条数据包含歌曲ID、歌单ID及情感标签三项主要内容。数据来源于网易云音乐官方网站，该平台提供了详尽的信息用于歌曲情感标签的标注。歌曲ID用于唯一标识每首歌曲，而歌单ID则指示歌曲所属的歌单。情感标签为每首歌曲赋予了情感分类，为研究者和数据科学家深入探索音乐情感分析领域提供了丰富的数据基础。

特点

该数据集的显著特点在于其庞大的规模和详尽的情感标签，适合用于构建情感分析模型、进行数据挖掘以及深入研究音乐与情感之间的关联。每条数据均包含歌曲的唯一标识和情感分类，确保了数据的高质量和一致性。此外，数据集的多样性和广泛性使其成为音乐情感分析领域的宝贵资源。

使用方法

使用emo163数据集时，用户可以通过HuggingFace的datasets库进行加载和处理。首先，导入load_dataset函数，然后加载数据集并遍历训练、验证和测试集中的数据项。该数据集适用于多种机器学习任务，如情感分类、音乐推荐系统等，为研究者和开发者提供了丰富的数据支持。

背景与挑战

背景概述

emo163数据集是由网易云音乐官方网站提供的一个包含约39.5万条音乐情感标签数据的大型数据集。该数据集的核心研究问题集中在音乐情感分析领域，旨在通过为每首歌曲赋予情感标签，帮助研究者和数据科学家深入探索音乐与情感之间的复杂关系。数据集的创建不仅为情感分析模型的构建提供了丰富的资源，还为数据挖掘和音乐情感关联研究提供了强有力的支持。该数据集的发布标志着音乐情感分析领域的一个重要里程碑，为相关研究提供了宝贵的数据基础。

当前挑战

emo163数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，情感标签的准确性是一个关键问题，因为情感的定义和分类在不同文化和个体之间可能存在差异。其次，数据集的规模庞大，处理和存储这些数据需要高效的计算资源和存储解决方案。此外，如何确保数据集的多样性和代表性，以避免偏见和局限性，也是构建过程中需要克服的难题。最后，数据集的维护和更新也是一个持续的挑战，以确保其能够适应不断变化的研究需求和技术进步。

常用场景

经典使用场景

emo163数据集在音乐情感分析领域具有广泛的应用前景。该数据集包含了约395,000条音乐情感标签数据，每条数据由歌曲ID、歌单ID和情感标签组成。这些标签为每首歌曲赋予了情感分类，使得研究者和数据科学家能够深入探索音乐与情感之间的关联。通过构建情感分析模型，研究者可以分析不同音乐作品的情感倾向，从而为音乐推荐系统、情感识别和音乐治疗等领域提供有力支持。

衍生相关工作

emo163数据集的发布激发了众多相关研究工作。研究者们基于该数据集开发了多种情感分析模型，探索了音乐与情感之间的复杂关系。此外，该数据集还被用于音乐推荐系统的优化，提升了推荐算法的准确性和用户满意度。在学术界，emo163数据集为情感计算、音乐信息检索等领域的研究提供了新的数据支持，推动了相关技术的进步和应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在音乐情感分析领域，emo163数据集因其庞大的规模和详细的情感标签而备受关注。该数据集不仅为研究者提供了丰富的音乐情感数据，还为构建高精度的情感分析模型提供了坚实的基础。近年来，研究者们利用该数据集深入探索音乐与情感之间的复杂关联，尤其是在多模态情感分析和个性化音乐推荐系统中的应用。此外，随着人工智能技术的进步，emo163数据集也被广泛用于开发能够自动识别和分类音乐情感的算法，推动了音乐情感分析在实际应用中的进一步发展。