基于歌词和评论的华语歌曲情感分类研究

发布时间：2021-02-03 15:07

　　歌曲分类是流媒体时代中解决海量歌曲高效管理问题、实现精准的个性化选择和推荐、提升听众的听歌体验的主要手段之一,常见的分类要素包括流派、情感、乐器、语种、主题等。作为人类重要的抒情方式和交流媒介,歌曲携带着丰富的情感信息,近年来出现了基于内容（旋律和曲调）、基于歌词、基于内容和歌词融合特征以及基于社交标签等四种歌曲情感分类方法。但是,由于现代歌曲编曲风格各异以及中文歌词情感表达相对含蓄,这些方法在华语歌曲情感分类过程中表现不佳。针对这种不足,本文综合考虑听者感知情感和听者体验情感,提出了一种基于评论和歌词的华语歌曲情感分类方法,主要工作如下:（1）构建华语歌曲情感分类语料库。通过爬虫技术获取歌词和评论语料,针对歌词和评论语料的不同,设计不同的语料清洗方案,设计对比实验为两种语料选择不同的分词工具,并构造不同的停用词表。采用预训练的BERT语言模型从评论数据中筛选出有效信息,并以统计和实验方法验证评论筛选过程的有效性。（2）提出基于评论和歌词的华语歌曲情感分类方法。该方法在传统基于歌词的情感分类方法的基础上,引入评论这一听者的直观感知情感和体验情感表达要素,利用特征级联早融合法和线性结合晚... 

【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文组织结构
第二章 相关理论及技术
    2.1 音乐与情感的关系
    2.2 语言模型
        2.2.1 N元语言模型
        2.2.2 基于循环神经网络的语言模型
        2.2.3 预训练语言模型
    2.3 文本向量化方法
    2.4 分类模型
        2.4.1 支持向量机
        2.4.2 K近邻
        2.4.3 卷积神经网络
        2.4.4 长短期记忆网络
    2.5 本章小结
第三章 语料处理与特征提取
    3.1 歌曲情感标签的确定
    3.2 歌词及评论语料获取
    3.3 歌词及评论语料预处理
        3.3.1 歌词及评论语料清洗
        3.3.2 分词工具选择及分词
        3.3.3 停用词过滤
    3.4 使用预训练的BERT语言模型筛选评论语料
    3.5 歌词及评论语料标注
    3.6 歌词及评论语料统计与分析
        3.6.1 歌词语料
        3.6.2 评论语料
        3.6.3 歌词语料和评论语料对比
    3.7 本章小结
第四章 基于歌词和评论的华语歌曲情感分类方法
    4.1 实验数据集
    4.2 实验环境
    4.3 基于歌词的华语歌曲情感分类
        4.3.1 歌词语料向量化
        4.3.2 实验过程
        4.3.3 实验结果分析
    4.4 基于评论的华语歌曲情感分类
        4.4.1 评论语料向量化
        4.4.2 实验过程
        4.4.3 实验结果分析
    4.5 基于歌词和评论的华语歌曲情感分类
        4.5.1 歌词及评论语料向量化
        4.5.2 实验过程
        4.5.3 实验结果分析
    4.6 评论语料筛选有效性验证
        4.6.1 语言模型筛选及随机抽取评论语料准备
        4.6.2 实验过程
        4.6.3 实验结果与分析
    4.7 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3016716