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J-GLOBAL ID：201802211094001513   整理番号：18A1373777

ArtistVector:Web文書分散表現によるアーティスト特徴量獲得

著者 (1件)： 篠井暖 (ヤマハ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： NL-236  ページ： Vol.2018-NL-236,No.3,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2018年07月02日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 音楽ファンにとって,自分の好みに合う新たな楽曲に出会えることは大きな喜びである。近年の定額制音楽配信サービスの普及で膨大な量の楽曲を聴取可能になった一方で,数百万~数千万曲という規模の楽曲の中から好みに合う楽曲をひとつひとつ試聴しながら探すのはもはや不可能になっており,リスナーの好みに合う楽曲を簡単に検索可能な仕組みが必要になっている。本稿では,楽曲を探す際の有力な手がかりとしてアーティスト情報に着目し,アーティストの特徴抽出手法について検討する。アーティストに関する情報を記述した文書の潜在表現を学習することによりアーティストのベクトル表現(ArtistVector)を獲得し,クエリアーティストと類似するアーティストを検索可能にする手法を提案する。アーティストを特徴づける文書として,(1)アーティスト自身の説明を記述した文書と(2)リスナーからのアーティストの評価を記述した文書が重要になると考え,両者に対応する文書としてWikipedia記事とWebレビュー記事を学習データに利用してArtistVectorを獲得した。得られたArtistVectorに対しジャンル分類タスクによる評価を行い,データセットおよび手法の有効性を検証した。またArtistVectorをUMAPにより2次元平面上に可視化し,コンテキストに基づく関係性を反映した類似アーティストが得られていることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *スペシャリスト ,  音楽 ,  検索 ,  *特徴抽出 ,  近似法 ,  電子辞書 ,  *Web【情報システム】 ,  情報 ,  可視化 ,  類似性 ,  分類
準シソーラス用語： Wikipedia ,  アーティスト ,  音楽家 ,  音楽検索 ,  情報分類 ,  潜在表現 ,  特徴量 ,  類似性検索

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (19件)：

• Spotify: 入手先 <https://www.spotify.com/>.
• AWA: 入手先 <https://awa.fm/>.
• mysound: 入手先 <https://mysound.jp/>.
• B. Logan, “Music Recommendation From Song Sets,” In Proc. Intl. Society for Music Information Retrieval (ISMIR), 2004.
• A. Oord, S. Dieleman, and B. Schrauwen, “Deep contentbased music recommendation,” In Advances in Neural Information Processing Systems 26, 2013.

タイトルに関連する用語 (5件)： Web文書 ,  分散表現 ,  アーティスト ,  特徴量 ,  獲得