【摘 要】
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基于歌词的音乐情感分析可以看作一个分类问题.为了获得较高的性能,情感分类通常需要人工标注一定规模的数据以便训练分类模型.然而人工构建数据需要以大量的时间和精力为代
【机 构】
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东北大学自然语言处理实验室,辽宁沈阳110819
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基于歌词的音乐情感分析可以看作一个分类问题.为了获得较高的性能,情感分类通常需要人工标注一定规模的数据以便训练分类模型.然而人工构建数据需要以大量的时间和精力为代价.本文以二类情感分类为例,研究在没有负类数据的情况(即只有正类数据和无标注数据)下如何进行音乐情感分类.这一问题被称为部分监督的音乐情感分类问题.由于不需要人工标注负类数据,部分监督方法可有效的减少数据标注代价.据所知,这一方法在以前的工作中研究较少.本文采用两个部分监督方法(启发式的二元分割方法和基于统计的Spy-SVM方法)在公开数据集"5SONGS歌词标注语料库"上进行了比较实验.实验结果表明两种方法性能上具有可比性,但在正类数据和无标注数据的分布发生较大变化时,Spy-SVM能够保持性能相对稳定.
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