基于用户评论的自动化音乐分类方法
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

安徽省自然科学基金(1408085MKL06);高等学校学科创新引智计划项目(B07033)


Automatic Music Classification Method Based on Users' Comments
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 增强出版
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对现有音乐平台分类类别固定、检索内容限制过多的问题,本文提出了一种基于用户评论的自动化音乐分类方法. 首先,通过linear CRF统计分词模型、n元取词和紧密度分析方法学习得到适合音乐语料分词的字典. 其次,使用linear CRF在上述字典的基础上进行分词,对分词结果进行分合测试,修正分词结果. 然后,使用优化后的TFIDF关键词提取算法进行标签提取,再经过标签合并得到音乐的候选标签. 接着,从全局角度出发对标签进一步筛选,得到音乐的关联标签. 最后,建立音乐和标签之间的概率分类模型,对音乐进行分类. 实验结果表明,该音乐分类方法准确率较高,可以从用户评论中自动地获取音乐多个维度的分类标签,为个性化的音乐检索提供了保障.

    Abstract:

    An automatic music classification method based on users' comments is presented in view of the few categories and limited search content for the existing music platforms. First of all, a linear CRF statistic segmentation model, n-gram word extraction and affinity analysis method are used to obtain a dictionary which can be adapted to music corpus segmentation. Secondly, we use linear CRF model to segment comments with dictionary above, and then we correct the segmentation result via split-merge testing. Thirdly, the optimized TFIDF keyword extraction model is applied to extract candidate tags, and we merge tags after that. Fourthly, candidate tags with fewer frequency are filtered from a global perspective. Finally, a probability classification network is established between the music and filtered tags to classify music. As the result shows, our music classification method achieves high accuracy. Furthermore, it can ensure the personality of music retrieval for generating music tags automatically in multiple dimensions according to users' comments.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郝建林,黄章进,顾乃杰.基于用户评论的自动化音乐分类方法.计算机系统应用,2018,27(1):154-161

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2017-04-14
  • 最后修改日期:2017-05-02
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2017-12-22
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号