정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document : 3 / 4
| 한글제목(Korean Title) |
가사의 감정 분석과 구조 분석을 이용한 노래 간 유사도 측정 |
| 영문제목(English Title) |
Similarity Evaluation of Popular Music based on Emotion and Structure of Lyrics |
| 저자(Author) |
이재환
임혜원
김형주
Jaehwan Lee
Hyewon Lim
Hyoung-Joo Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 10 PP. 0479 ~ 0487 (2016. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수
있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
People can listen to almost every type of music by music streaming services without possessing music. Ironically it is difficult to choose what to listen to. A music recommendation system helps people in making a choice. However, existing recommendation systems have high computation complexity and do not consider context information. Emotion is one of the most important context information of music. Lyrics can be easily computed with various language processing techniques and can even be used to extract emotion of music from itself. We suggest a music-level similarity evaluation method using emotion and structure. Our result shows that it is important to consider semantic information when we evaluate similarity of music. |
| 키워드(Keyword) |
음악 추천
추천 시스템
감정 분석
가사 분석
music recommendation
recommendation system
emotion analysis
lyrics analysis
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