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基于位置权重的歌词情感分析
1
作者
杜敦英
竹翠
+1 位作者
朱文军
赵枫朝
《软件导刊》
2018年第12期18-23,共6页
结合目前从音频和歌词角度对歌曲情感分析的研究以及歌词文本独有特点,提出一种基于文本标题与位置权重相结合的歌词情感分析方法。该方法考虑到出现在不同位置的特征词权值对于歌词分类的影响程度,采用层次分析法计算文本标题、歌词文...
结合目前从音频和歌词角度对歌曲情感分析的研究以及歌词文本独有特点,提出一种基于文本标题与位置权重相结合的歌词情感分析方法。该方法考虑到出现在不同位置的特征词权值对于歌词分类的影响程度,采用层次分析法计算文本标题、歌词文本前、中、后不同位置特征词的位置权重。通过朴素贝叶斯、最大熵模型、支持向量机等不同分类器的训练实现歌曲快乐、伤感、安静、激昂4种情感分类。实验表明,加入文本标题与位置权重后的最优F1值相比之前提升了4个百分点,证明了该方法在提升歌词情感分类性能方面的有效性。
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关键词
歌词情感分析
情感分类
朴素贝叶斯
最大熵模型
支持向量机
位置权重
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职称材料
题名
基于位置权重的歌词情感分析
1
作者
杜敦英
竹翠
朱文军
赵枫朝
机构
北京工业大学信息学部
出处
《软件导刊》
2018年第12期18-23,共6页
文摘
结合目前从音频和歌词角度对歌曲情感分析的研究以及歌词文本独有特点,提出一种基于文本标题与位置权重相结合的歌词情感分析方法。该方法考虑到出现在不同位置的特征词权值对于歌词分类的影响程度,采用层次分析法计算文本标题、歌词文本前、中、后不同位置特征词的位置权重。通过朴素贝叶斯、最大熵模型、支持向量机等不同分类器的训练实现歌曲快乐、伤感、安静、激昂4种情感分类。实验表明,加入文本标题与位置权重后的最优F1值相比之前提升了4个百分点,证明了该方法在提升歌词情感分类性能方面的有效性。
关键词
歌词情感分析
情感分类
朴素贝叶斯
最大熵模型
支持向量机
位置权重
Keywords
lyric sentiment analysis
sentiment classification
NB
ME
SVM
position weight
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于位置权重的歌词情感分析
杜敦英
竹翠
朱文军
赵枫朝
《软件导刊》
2018
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