数据集介绍： 本数据集可以作为一个基础的文本分类项目。 数据由电子邮件正文和用于文本分类的标签组成。 1）邮件正文 2）标签 文件中还有其他NLP数据。 本数据集转载自： https://www.kaggle.com/datatattle/email-classification-nlp

数据集介绍： 每个.txt文件都包含一个说唱歌手发行歌曲的歌词。 下面是一段代码示例： 本数据集转载自： https://www.kaggle.com/rikdifos/rap-lyrics

数据集介绍： 表情符号在表达情感中起着至关重要的作用，本数据集可以直接用于表情符号的自然语言处理和情感分析。 下面是一段代码示例： 本数据集转载自： https://www.kaggle.com/divyansh22/emoji-dictionary-1

该数据集由有缺陷的电子换向器的图像构成，在电换向器中的塑料嵌入物的表面上观察到微观部分或裂缝，在八个不重叠的图像中捕获每个换向器的表面积，在受控环境中捕获图像。 数据集包括： 50个实物物品（变形的电子换向器） 每个项目8个表面 总共399张图片： 52张可见缺陷图像 347张图像没有任何缺陷 原始图片尺寸： 宽度：500像素 高度：从1240至1270像素 为了进行培训和评估，应将图像调整为512 x 1408像素 引用数据集时，使用以下引用：

现代艺术博物馆（MoMA）致力于帮助每个人理解，享受和使用我们的收藏。博物馆的网站上有来自20,956位艺术家的72,706件艺术品。艺术品数据集包含130,262条记录，代表已加入MoMA藏品并已在我们数据库中分类的所有作品。它包括每件作品的基本元数据，包括博物馆获得的标题，艺术家，日期，媒介，尺寸和日期。这些记录中有一些记录的信息不完整，被称为“未经馆长批准”。艺术家数据集包含15,091条记录，代表着所有在MoMA收藏中工作并且已在我们的数据库中进行分类的艺术家。它包括每个艺术家的基本元数据，包括姓名，国籍，性别，出生年月和死亡年。 数据集来自https://www.kaggle.com/momanyc/museum-collection