基于情感向量空间模型的歌词情感分析

• 作者: 刘宇飞 夏云庆 张鹏洲 杨莹
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 中文信息处理 文本情感分析 情感向量空间模型 情绪压力
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 99-103
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2010.01.018

摘要

音频信号在歌曲情感分析中难以奏效,所以该文提出以歌词作为歌曲情感分析的依据,采取基于情感单元的情感向量空间模型(s-VSM)进行歌词情感分析.该模型较好地解决了基于词汇的向量空间模型(w-VSM)在文本表示效率、歧义、情感功能和数据稀疏性等方面的不足.同时,该文将情感词词频与Thayer二维情感压力模型相结合,提出了"轻松"、"压抑"之外的"复杂"、"含蓄"两类新的情感压力类别.实验证明: (1)s-VSM模型在歌词情感分类中优于传统方法;(2)四类情感压力模型对歌词情感分析很有帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏洲	中国传媒大学计算机学院	27	137	5.0	11.0
2	夏云庆	清华大学信息技术研究院	5	178	4.0	5.0
3	刘宇飞	深圳大学电子科学与技术学院	2	49	2.0	2.0
4	杨莹	中国传媒大学计算机学院	11	61	3.0	7.0