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  1. 資料タイプ別
  2. 学術雑誌論文

Data Augmentation for Lyrics Emotion Estimation

https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2009348
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2009348
e0e07600-6179-4cd1-8e57-3a4028d3ac23
名前 / ファイル ライセンス アクション
asmsj_13_S3_11.pdf asmsj_13_S3_11.pdf (347 KB)
Item type 文献 / Documents(1)
公開日 2022-05-24
アクセス権
アクセス権 open access
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
タイトル
タイトル Data Augmentation for Lyrics Emotion Estimation
著者 カタオカ, アサキ

× カタオカ, アサキ

ja カタオカ, アサキ

ja-Kana カタオカ, アサキ

en Kataoka, Asaki

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ササヤマ, マナブ

× ササヤマ, マナブ

ja ササヤマ, マナブ

ja-Kana ササヤマ, マナブ

en Sasayama, Manabu

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松本, 和幸

× 松本, 和幸

WEKO 311
徳島大学 教育研究者総覧 174482/profile-ja.html
e-Rad 90509754

ja 松本, 和幸
ISNI

ja-Kana マツモト, カズユキ

en Matsumoto, Kazuyuki

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抄録
内容記述 Lyrics emotion estimation can allow us to realise song retrieval systems and song recommendation systems which are based on not only text retrieval nor melody matching but also emotions in lyrics or transitions of emotions within lyrics of a whole song. This requires lyrics emotion corpora of phrase. However, it is difficult to build large scale lyrics emotion corpora because emotions are labelled manually. In this paper, we propose a method to augment lyrics emotion corpora. As a result, we augmented a corpus consisting of 366 phrases into a larger corpus consisting of 2145 phrases. We also evaluate the proposed method using 2 convolutional neural networks trained on original corpus and augmented corpus respectively. We define the target emotion classes as Joy, Love, Anger, Sorrow and Anxiety. Mean accuracy of the model trained on the augmented corpus was 75.9% whilst the model trained on the original corpus performed 70.7%.
キーワード
主題 lyrics emotion estimation
キーワード
主題 text data augmentation
キーワード
主題 word2vec
キーワード
主題 convolutional neural network
書誌情報 en : ASM Science Journal

巻 13, 号 S3, p. 11-16, 発行日 2020-03-24
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 18236782
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 26828901
出版者
出版者 Academy of Sciences Malaysia
権利情報
権利情報 © Academy of Sciences Malaysia
EID
識別子 364214
言語
言語 eng
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Ver.1 2024-12-12 01:34:35.064986
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