基于歌词音乐情感分类技术的研究

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1、万方数据AThesisinComputerSoftwareandTheoryByWangJingSupervisor：AssociateProfessorHuMinghanNortheasternUniversityJune2012眦4㈣3眦7㈣5洲2㈣川万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：王留日期：沙／2．多、乙／学位论文

2、版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口学位论文作者签名：王萄两年∥导师签名：签字日期：沙／2．乡、叫签字日期诮响鸿彷fz、毛．≯l。万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于歌词的音乐情感分类技术研究摘要音乐是人们日常生活中不可缺少的组成部分，它作为一种独特的抒情方式和重要的交流媒介，其中携带着丰富的信息。近几年来，

3、互联网成为音乐的新载体，互联网的高速发展使网络上音乐的数据急剧增加，种类也日益繁多。如何借助计算机技术对网络音乐数据进行有效的管理已经成为信息处理领域的研究热点。本文着重研究基于歌词的音乐情感分类。首先，本文将音乐情感分类看作是二元分类问题，对情感分类中的几个基本问题进行了研究。其一，在监督学习框架上，研究了分词预处理的准确性对最终情感分类的影响，验证了构建音乐领域专用分词工具的必要性；其二；研究了多个常见的分类器在音乐情感分类领域的性能，其中包括最近几年受到较多关注的主题模型；其三，本文研究了不同的特征值计算方法对性能的影响，及向量归一化对分类性能的影响。其次，由于音乐情感

4、分析领域中经过人工标注的数据资源相对匮乏，本文研究了在标注数据有限的情况下的音乐情感分类问题。为此本文采用了两种不同的学习框架：部分监督学习和半监督学习。部分监督学习关注的是单类别学习的问题，即训练数据中只有一类数据带有标注信息；半监督学习则关注如何利用无标注数据改进分类性能的问题。在本文的半监督学习研究中，本文特别关注了通过主题学习获取文档中的主题信息并将其作为新的分类特征。实验结果表明：主题信息和无标注数据对提高情感分类性能有较大的帮助。最后，词典方法是音乐情感分类中常用的方法之一，为减少构建词典的人工代价，本文研究了两种不同的情感词典自动扩展方法。其一，应用bootst

5、rapping方法从无标注数据中学习情感词以扩充情感词典；其二，本文认为人工标注数据的难度要低于构建词典，因此本文研究如何从有标注数据上挖掘情感词。关键字：音乐领域；情感分类；机器学习；词典方法；词典扩充万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchonLyric—basedMusicSentimentClassificationAbstractMusicissignificantinpeople’Sordinarylifewhich，asaspecialmannerofemotionexpressionandcommunication，providesrich

6、information．Moreover,recentyearshaveseenwidespreadexistenceofvaryingkindsofmusic(audio，video，andlyric，etc．)ontheWeb．HowtousecomputertoprocessmusicontheWebhasbecomeaninterestingresearchtopicinthefieldofinformationprocessing．Inthisthesis，wefocusonthetaskoflyric-basedsentimentclassification．Es

7、peciallywedefinethistaskasabinary-classificationproblemWefirststudyseveralbasicproblemsofsentimentclassificationintheframeworkofsupervisedlearning：1)weexaminetheeffectofChinesewordsegmentationonsentimentclassificationaccuracyandshowthenecessityofbuilding