基于情感主题的音乐分类研究

• 作者: 张宏 阮泽楠
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 音乐分类 情感分析 主题模型 Word2vec LDA
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182780

摘要

为确定歌词隐含的情感主题对音乐分类的作用,在传统主题模型中融入情感、语义元素,定义基于情感主题的音乐分类标准并进行音乐分类.结合文本情感词典、Word2vec词向量空间,将主题模型的基础主题进一步归类为情感主题,并通过爬取网易云音乐歌曲信息进行模型训练及测试.实验证明,该模型具有较好的分类效果,对音乐情感分类平均准确率达到80％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏	浙江理工大学经济管理学院	30	113	7.0	9.0
2	阮泽楠	浙江理工大学经济管理学院	1	0	0.0	0.0