C omputer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2014,50(24)
1 前言
作为 2012 年中国互联网网民使用率仅次于即时通
信和搜索引擎的第三大应用,网络音乐的用户规模达到
43 586 万,与 2011 年同比增长率为 13.0%
[1]
,网络音乐及
其应用技术已经成为互联网的一个研究热点。音乐是
情感的载体,情感是音乐的本质特征和内涵,同时也是
音乐最重要的语义信息。正因如此,音乐的情感分析
广泛应用于音乐检索和推荐系统、不同场景的音乐配放
中文音乐情感词典构建及情感分类方法研究
蒋盛益
1
,阳 垚
2
,廖静欣
1
JIANG Shengyi
1
, YANG Yao
2
, LIAO Jingxin
1
1.广东外语外贸大学 信息学院,广州 510006
2.淘宝(中国)软件有限公司,杭州 310099
1.School of Informatics, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510006, China
2.Taobao(China)Software Co. Ltd, Hangzhou 310099, China
JIANG Shengyi, YANG Yao, LIAO Jingxin. Researc h of building Chinese musical emotional lexicon and emotional
classification. Computer Engineering and Appl ications , 2014, 50(24):118-121.
Abstract:Among all the applications for China Inter net users, instant message has first-largest users, search e ngine has
the second-largest users and the web music has the third-largest users. Web music a nd its application technology have been
popular with academics. Music plays an important role as a communication media in human communication which carri es
abundant information of emotion. As a result, musical emotion analysis has been paid more attention. During the process
of musical emoti on analysis which is based on lyric texts, a reasonable music al s emantic lexicon will provide a more accu-
rate result. This paper is about how to build a Ch inese musica l emotional lexi con which is based on the imp roved model
of Hevner emoti onal ring model and the semantic knowledge resources provided by HowNet and a text corpu s of lyrics.
Also it realizes a method of lyric emotional classification with the help of emotional VSM, e motional lexicon and lyrics
speed. The experiments show that the Chine se emotional lexicon built here is more suitable in the area of music than the
lexicon built by manual.
Key words:Chinese em otional le xicon ; musical emotion analysis; Hev ner emotional ri ng model ; HowNet
摘 要:作为仅次于及时通信和搜索引擎的中国互联网网民第三大应用,网络音乐及其应用技术受到业界学者的青
睐。音乐作为人类最重要的交流媒介,携带着丰富的情感信息,计算机音乐情感分析更是得到人机情感交互技术领
域的高度重视。在基于歌词文本的音乐情感分析过程中,一部合理的音乐领域情感词典,将提供更加细致、更加准
确的分析结果。以改进后的 Hevner 情感环模型为基础,借助 HowNet 所提供的语义资源和从网络爬取的歌词文本
语料库,构建了一部树形层次结构的音乐领域中文情感词典,并利用 LRC 歌词携带的时间标签获取歌曲的语速信
息,实现了基于情感向量空间模型和情感词典的歌词情感分类。实验表明与人工构建的情感词典相比,所构建的情
感词典更适用于音乐领域。
关键词:中文情感词典;音乐情感分析;Hevner 情感环模型;知网
文献标志码:A 中图分类号:TP311 doi:10.3778/j .issn.1002-8331.1305-0147
基金项目:国家自然科学基金(No.61070061);教育部人文社会科学青年基金项目(No.12Y JCZH281);广州市越秀区科技计划项目
(No.2012-TP-005)。
作者简介:蒋盛益(1963—),男,博士,教授,主要研究方向:数据挖掘、自然语言处理;阳垚(1991—),女,本科,主要研究方向:数据
挖掘;廖静欣(19 90—),女,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘。E-mail:jiangshengyi@163.com
收稿日期:2013-05-14 修回日期:2013-06-29 文章编号:1002-8331(2014)2 4-0118-04
CNKI 网络优先出版:2013-09-04,http://www. cnki.net/kcms/detail/11.2127. TP.20130904.1344.015.html
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