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中文歌曲歌词数据集（约10万首歌曲）.zip

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简介：
本资源为《中文歌曲歌词数据集》，包含约10万首中文歌曲歌词，涵盖多种音乐风格和年代，是研究与分析中文歌词模式、情感及语言学特征的理想资料库。 用于训练歌词生成模型的数据集已按歌手单位进行初步清洗。

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  • 中文歌曲歌词数据集（约10万首歌曲）.zip
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    本资源为《中文歌曲歌词数据集》，包含约10万首中文歌曲歌词，涵盖多种音乐风格和年代，是研究与分析中文歌词模式、情感及语言学特征的理想资料库。 用于训练歌词生成模型的数据集已按歌手单位进行初步清洗。
     
  • 30000首歌曲的Spotify数据集.zip
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    这是一个包含30000首歌曲详细信息的数据集，内容包括每首歌的名称、艺术家、流派、发行日期及播放量等，旨在帮助音乐爱好者和研究者进行数据分析。 想预览自然语言处理数据集的内容，请私信作者。
     
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  • 多首歌曲歌词同步展示播放
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    本应用支持多首歌曲的同时展示和播放功能，用户可以轻松查看并欣赏喜欢的歌词内容。 我利用前人的程序进行修改，实现了多首歌曲的歌词同步显示播放功能，可供大学参考使用。
     
  • 歌词与歌曲同步显示
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  • AI_Lyrics: 用AI创作歌曲歌词！
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    AI_Lyrics是一款创新的应用程序，利用先进的人工智能技术帮助用户创造独特的歌曲歌词。无论是寻找灵感还是完成创作，AI_Lyrics都是您的理想选择。 当然可以使用人工智能生成歌词。为此，我们需要一个具备至少8GB RAM的计算机系统，并且推荐配备GPU以提高效率。我的电脑配置为8GB内存及集成英特尔显卡，在运行过程中遇到过崩溃的情况，需要重新启动才能继续。 训练过程会比较漫长，请耐心等待！我们的目标是创建一种模型，它通过学习大量歌曲歌词来建立自身能力，并能够根据用户提供的输入生成新的歌词段落。例如，当用户提供一句“祝您生日快乐”时，系统将尝试以此为基础创作更多的歌词内容。 我们采用基于Keras的递归神经网络（RNN），具体来说是带有长期短期记忆功能（LSTM）的技术来实现这一目的。每次运行都会产生不同的结果，并且能够从先前的经验中学习和改进自己。
     
  • Last.fm歌曲数据集.7z
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    Last.fm歌曲数据集.7z包含来自音乐分享平台Last.fm的海量用户听歌记录，涵盖全球多样的音乐风格和艺术家信息。 Last.fm 是一个包含大规模歌曲级别标签及预先计算的歌曲相似性研究的数据集。 所有数据都与 MSD 歌曲相关，并可链接到其他 MSD 资源：音频特性、艺术家信息、歌词等。 该数据集中共有 584,897 首曲目，522,366 个独特的标签，以及 8,598,630 条“歌曲-标签”对和 56,506,688 条“相似歌曲”对。 该数据集由 MSD 在 2011 年发布。
     
  • 中文歌曲歌词的数据挖掘与文本分类语料库_Chinese_lyric_dataset.zip
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    本资料包包含一个精心构建的中文流行歌曲歌词数据库，适用于进行数据挖掘和文本分类研究。该语料库旨在促进对中文自然语言处理技术的理解与应用。 在当前数字化时代，数据集已成为推动技术进步的重要资源。尤其是对于自然语言处理、文本分类和数据挖掘等领域，大量的多样化语料库是必不可少的。“中文歌曲歌词数据集”正是为解决这些领域中特定需求而精心构建的一个数据库。这个数据集包含了众多中文歌曲的歌词，并经过了精细挑选与处理，旨在提供高质量的中文文本分析和分类资源。 这类数据集对于研究中文语言的语义理解尤为重要。由于汉字是一种表意文字，不同于表音文字，在不同语境下每个字或词不仅承载着发音信息，还蕴含深厚的文化和历史背景。通过对大量中文歌曲歌词进行分析，研究人员能够更好地理解词汇在特定环境下的用法与含义，从而提高机器翻译、语音识别及情感分析等应用的准确性。 文本分类是数据挖掘领域中的一个重要分支。通过对中国歌词语料库进行细致分类研究，可以揭示出流行主题、情感色彩以及不同时期的社会文化特征。例如，可以根据歌曲的情感倾向将其归类为喜悦、悲伤或怀旧等类别；这种分类不仅有助于音乐推荐系统的优化，还可以支持音乐市场的营销策略。 此外，在数据集构建过程中还需要经历一系列的数据预处理步骤，如去除噪音信息、纠正错误和统一格式等。这些环节对于确保数据分析质量至关重要。例如，原始歌词可能包含特殊字符、拼写错误或不同来源的文本格式差异等问题；经过有效的预处理可以保证数据的一致性和准确性。 再者，大型数据集的有效存储与检索同样面临挑战。“中文歌曲歌词数据集”采用了特定压缩技术来减少所需存储空间，并且确保了文件的可读性。例如，“Chinese_lyric_dataset.zip”表明该集合已被妥善打包并压缩以便于传输和节省储存资源。 值得注意的是，此数据集适用于多个研究领域。除了语言学分析、情感识别及市场调研之外，它还可以应用于艺术学、历史学和社会科学等跨学科研究中。通过对特定时期或文化背景下的歌曲歌词进行深入剖析，研究人员可以更好地理解当时人们的生活方式和情感表达以及社会变迁。 总之，“中文歌曲歌词数据集”作为文本分类与数据分析的重要资源，在推动相关技术进步及多领域交叉研究方面扮演着不可或缺的角色。通过对其海量文本的分析与分类工作，不仅有助于机器更准确地理解和处理中文语言本身，也为跨学科研究提供了强有力的支持和全新视角。
     
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    《诗歌与歌曲》是一本集文学与音乐之美的作品选集，收录了多首以诗歌为基础改编的歌曲及其原诗，展现了诗歌在旋律中的新生。 poetry_song数据集包含了诗歌与歌曲相关的各类文本信息。
     
  • Sarki_Oneri_ML:基于“百万首歌曲”数据集的音乐推荐系统
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    Sarki_Oneri_ML是一款创新的音乐推荐系统，依托于庞大的“百万首歌曲”数据集，运用先进的机器学习算法，为用户精准推送个性化的音乐内容。 在我们的示例中使用了“百万首歌曲”数据集来创建一个简单的歌曲推荐系统。该数据集中包含了来自不同网站的音乐曲目以及用户听完后的评分。 我们首先合并两个不同的数据集，并展示了新合并的数据集中行数和列数的信息，同时显示了一些具体的内容。然后将这个混合的数据集划分为训练集与测试集以进行后续分析。 接下来创建了一个不需要个性化定制、基于歌曲流行度的推荐类示例。接着尝试使用基于相似性计算的方法来预测用户可能会喜欢的一系列歌曲，并且通过已知的歌曲标题建议出类似的其他曲目。 根据用户的输入，例如他们已经听过的某首歌的名字，系统能够提供相应的音乐推荐列表。整个过程中展示了一些关键步骤和结果的截图以帮助理解实现过程和技术细节。