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J-GLOBAL ID：201302286263068764   整理番号：13A1474109

感情ベクトル空間モデルベース音楽感情タグ予測

Sentiment Vector Space Model Based Music Emotion Tag Prediction

著者 (3件)： Li Jing (School of Computer Sci. and Technol., Dalian Univ. of Technol., Liaoning, Dalian) ,  Lin Hongfei (School of Computer Sci. and Technol., Dalian Univ. of Technol., Liaoning, Dalian) ,  Li Ruimin (School of Computer Sci. and Technol., Dalian Univ. of Technol., Liaoning, Dalian)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 26  号： 6  ページ： 45-50,58  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 音楽情動タグ予測アルゴリズムは,音楽感情解析において重要な役割を果たす。本論文は,感情ベクトル空間モデル(s-VSM)ベース音楽情動タグ予測アルゴリズムを発表する。第一に,情動単語を抽出し感情ベクトル空間モデルを構築する。次に,SVM分類装置を使用して整枝サンプルを作り出し,同一主要情動カテゴリーを予測音楽と共有する収集を取得する。最後に,最近傍k楽曲の発見によって,勧告のために情動タグを取得する。実験結果により,s-VSMと「感情的単語感情的ラベル」共起性ベースの特性低減法が,気分分類における伝統的単語ベースベクトル空間モデルより優れた性能を発揮することが分かる。一方,分類の結果に基づく情動タグ予測が音楽「主要気分ドリフト」を効果的に防ぎ,その結果,k最近傍手法より優れたタグ予測精度が実現する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *数学モデル ,  データベース ,  アルゴリズム ,  音楽 ,  カテゴリー ,  分類 ,  分類装置 ,  精度
準シソーラス用語： *ベクトル空間モデル ,  モデルベース ,  予測アルゴリズム ,  SVM分類 ,  実験結果 ,  予測精度

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 感情 ,  ベクトル空間モデル ,  音楽 ,  タグ ,  予測