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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 781 毫秒

1.  基于情感向量空间模型的歌曲情感标签预测模型  
   李静  林鸿飞  李瑞敏《中文信息学报》,2012年第26卷第6期
   音乐的情感标签预测对音乐的情感分析有着重要的意义.该文提出了一种基于情感向量空间模型的歌曲情感标签预测算法,首先,提取歌词中的情感特征词构建情感空间向量模型,然后利用SVM分类器对已知情感标签的音乐进行训练,通过分类技术找到与待预测歌曲情感主类一致的歌曲集合,最后,通过歌词的情感相似度计算找到最邻近的k首歌曲,将其标签推荐给待预测歌曲.实验发现本文提出的情感向量空间模型和“情感词—情感标签”共现的特征降维方法比传统的文本特征向量模型能够更好地提高歌曲情感分类准确率.同时,在分类基础上进行的情感标签预测方法可以有效地防止音乐“主类情感漂移”,比最近邻居方法达到更好的标签预测准确率.    

2.  中文音乐情感词典构建及情感分类方法研究  
   蒋盛益  阳垚  廖静欣《计算机工程与应用》,2014年第24期
   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How Net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。    

3.  中文歌词的统计特征及其检索应用  
   郑亚斌  刘知远  孙茂松《中文信息学报》,2007年第21卷第5期
   我们在歌词上做了一些传统的自然语言处理相关的实验。歌词是歌曲语义上的重要表达,因此,对歌词的分析可以作为歌曲音频处理的互补。我们利用齐夫定律对歌词语料库的字和词进行统计特征的考察,实验表明,其分布基本符合齐夫定律。利用向量空间模型的表示,我们可以找到比较相似的歌词集合。另外,我们探讨了如何利用歌词中的时间标注信息进行进一步的分析:例如发现歌曲中重复片段,节奏划分,检索等。初步的实验表明,我们的方法具有一定的效果。    

4.  音乐和歌词融合的歌曲情感分类研究  
   钟将  程一峰《计算机工程》,2012年第38卷第8期
   为更好地对歌词进行情感分类,提出一种改进的基于类间差别的CHI特征选择方法。该方法可单独用于歌词情感特征提取,将选取的特征应用于支持向量机分类器中,融合音频特征与利用改进CHI方法选择的歌词特征对歌曲进行情感分类。实验结果表明,融合后的特征可以取得比任何单一种类特征更好的分类效果。    

5.  基于主题的文本句情感分析  
   王磊  苗夺谦  张志飞  余鹰《计算机科学》,2014年第41卷第3期
   近年来,针对互联网在线信息的情感分析已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。提出一个基于主题的情感向量空间模型,它将文本的潜在主题特征融入情感模型中,结合情感词典,利用多标签分类算法,对文本中句的情感极性进行分析与研究。实验结果表明,基于主题的情感向量空间模型在句的情感极性判断上取得了令人满意的效果。    

6.  结合TF-IDF的歌曲情感多标记分类  
   孙向琨  邓伟《计算机工程》,2011年第37卷第19期
   提出一种结合词频-逆向文件频率(TF-IDF)规则与多标记分类的歌曲情感分析方法。对歌曲中基于声学特征的音乐内容,用带向量夹角的多标记k近邻算法进行分类,将TF-IDF规则用于歌词内容,以计算歌词情感分数,并将其作为情感特征。采用该方法对歌词内容分类错误的类别标记进行修正。选用396首英文歌曲对该算法进行测试,结果表明,与其他方法相比,该方法能使分类精确度从69%提高到74%。    

7.  关于歌曲演唱二度创作的探讨  
   宋雷《安徽电子信息职业技术学院学报》,2011年第10卷第3期
   该文主要从声乐作品和歌曲演唱两个方面阐述了应该如何进行二度创作。在声乐作品中包括作品内涵和风格,从歌词音乐、意境、作曲家风格、民族风格等角度对其进行分析,歌曲唱中以技法和情感为主,从音色、力度和强度、速度、情感基调、声情并茂的角度对其进行把握,提出了二度创作的具体条件和要求,从而揭示了声乐魅力的真谛。    

8.  一种基于空间向量模型的主题PageRank算法  
   张冉  夏素萍《数字社区&智能家居》,2009年第5卷第2期
   该文基于传统的PageRank链接分析原理,分析了PageRank在页面主题内容分析方面的不足之处,结合传统的基于内容的VSM文本分析模型.提出了一种基于向量空间模型的主题算法,并通过实验对改算法的性能进行分析。    

9.  基于概念的中文博客情感极性聚类分析  
   申莹  徐东平  庞俊《计算机系统应用》,2011年第20卷第8期
   通过基于概念的聚类方法,对博客作者的情感极性进行分析。在知网情感词汇库的基础上,将概念引入向量空间模型。首先,提取博客文本情感词,利用基于情感词概念的向量空间模型完成对博客文本的表示。然后,使用k-means算法对博客文本进行聚类,完成对博客情感极性的分析。在向量空间模型中使用概念作为特征项,提高了对博客作者情感极性分析的精度。实验证明基于概念的向量空间模型比传统基于词语的向量空间模型在博客文本情感聚类上具有更好的性能。    

10.  音乐情感建模技术初探  
   郭堃《软件导刊》,2010年第4期
   利用数据驱动的建模方法对简易歌曲按音区、力度、速度等进行分析计算,并根据建立的Hevner情感环中不同情感与以上要素的对应模型,求得歌曲情感特征向量,所得结果能够大致反映歌曲所表达的情感。在VC++环境下,通过构造函数库的方法获取各音乐特征和情感因子。利用CString类的Format函数结合AfxMessageBox函数实现情感向量的显示。    

11.  基于语义相似度的情感特征向量提取方法  
   林江豪  周咏梅  阳爱民  陈锦《计算机科学》,2017年第44卷第10期
   针对现有情感特征在语义表达和领域拓展等方面的不足,提出了一种基于语义相似度的情感特征向量提取方法。利用25万篇sogou新闻语料和50万条微博语料,训练得到Word2vec模型;选择80个情感明显、内容丰富、词性多样化的情感词作为种子词集;通过计算候选情感词与种子词的词向量之间的语义相似度,将情感词映射到高维向量空间,实现了情感词的特征向量表示(Senti2vec)。将Senti2vec应用于情感近义词和反义词相似度分析、情感词极性分类和文本情感分析任务中,实验结果表明Senti2vec能实现情感词的语义表示和情感表示。基于大规模语料的语义相似计算,使得提取的情感特征更具有领域拓展性。    

12.  基于LSI和SVM的文本分类研究  
   刘美茹《计算机工程》,2007年第33卷第15期
   文本分类技术是文本数据挖掘的基础和核心,是基于自然语言处理技术和机器学习算法的一个具体应用。特征选择和分类算法是文本分类中两个最关键的技术,该文提出了利用潜在语义索引进行特征提取和降维,并结合支持向量机(SVM)算法进行多类分类,实验结果显示与向量空间模型(VSM)结合SVM方法和LSI结合K近邻(KNN)方法相比,取得了更好的效果,在文本类别数较少、类别划分比较清晰的情况下可以达到实用效果。    

13.  多级中文文本情感分类算法研究  
   邢玉娟  李恒杰  曹晓丽  张成文《计算机工程与应用》,2012年第48卷第33期
   针对文本情感分类准确率不高的问题,提出基于CCA-VSM分类器和KFD的多级文本情感分类方法。采用典型相关性分析对文档的权重特征向量和词性特征向量进行降维,在约简向量集上构建向量空间模型,根据模型之间的差异度设计VSM分类器,筛选出与测试文档差异度较小的R个模型作为核Fisher判别的输入,最终判别出文档的情感观点。实验结果表明:该方法比传统支持向量机有较高的分类准确率和较快的分类速度,权重特征和词性特征对分类准确率的影响较大。    

14.  基于商空间的向量空间模型文本分类方法  
   黄剑韬《计算机应用》,2011年第31卷第Z2期
   为了降低基于向量空间模型(VSM)的文本分类方法的向量维数,并减少噪声对分类的影响,现利用商空间的粒度理论对基于VSM的分类模型进行改进,提出了一种基于商空间的新的VSM分类方法,该方法降低了基于VSM文本分类的向量维数,提高了不同文本之间的辨别能力.    

15.  基于标签的歌曲相似性研究  
   刘璇  许洁萍  陈捷《计算机与数字工程》,2011年第10期
   基于音乐语义标签的音乐相似计算研究是音乐信息检索领域的另一个新的热点。该文提出一种基于标签挖掘的歌曲分类方法,以Last.fm音乐网站上的用户标签为特征进行歌曲相似性研究。文中将文本聚类中常用的潜在语义分析(LSA)方法和改进的K-means聚类方法相结合,应用于音乐语义标签的自动抽取;从音乐网站last.fm上抽取了6大类600首歌曲的8000多个用户标签作为音乐语义特征,并利用LSA进行歌曲向量的降维,形成了一个表示歌曲间相似关系的600×150维向量矩阵。最后利用K均值,根据音乐歌曲间的相似度进行歌曲分类,完成歌曲相似性比较。实验结果同没有LSA降维前及已有的HCC结果比较表明,使用文中提出的基于音乐标签的模型对歌曲进行分类,能得到较好的分类效果。    

16.  面向图书主题的爬虫算法研究  
   张莉婧  曾庆涛  李业丽  孙华艳  字云飞《计算机科学》,2017年第44卷第Z11期
   针对图书信息爬取结果中包含大量无用数据的问题,提出一种面向图书主题的爬虫算法。该算法主要由两部分组成:一部分是基于开放式分类目录系统(ODP)的动态关键词扩充的主题描述方法;另一部分是基于词项语义扩展度的向量空间模型(VSM)主题相关度算法。通过实验对新算法、基于关键词的VSM算法以及基于ODP的VSM算法进行了对比分析,结果表明新算法在图书主题爬虫中更具有优势。    

17.  视频场景情感内容的未确知聚类研究  
   闫乐林《计算机工程与应用》,2011年第47卷第30期
   提出了一种新的视频语义分析算法,着重对情感类型识别进行了聚类研究。选取场景亮度、场景节奏、运动强度和颜色能量作为视频情感低层特征,详细介绍了每种情感特征的数据提取方法,并构建了视频情感特征向量。在分析了视频对象空间和情感测度函数之后,建立了未确知视频场景聚类模型,给出了情感向量各分量权重确定与视频样本聚类的方法。仿真实验数据验证了未确知聚类方法对视频情感内容的识别是有效的、可行的。    

18.  VSM在中文文本聚类中的应用及实证分析  被引次数:7
   马辉民  李卫华  吴良元《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》,2006年第28卷第4期
   文本聚类Web文本挖掘的一个重要分支,而文本表示方法是文本聚类的基础。重点讨论了文本表示方法中最常用到的向量空间模型,分析了其优势和不足,并基于一个文本处理实验,对VSM模型从可实现角度给出改进建议。    

19.  搜索引擎上的自动分类技术研究  
   杨洁  程传鹏《中原工学院学报》,2007年第18卷第6期
   在研究传统搜索引擎技术实现的同时,结合现有的网页分类技术,提出了一种基于自动分类的搜索引擎原型系统,并且对文档分类的中的向量空间模型(VSM)、特征提取、网页分类做出了分析.    

20.  编程疑难问题解答  
   杨波《电脑编程技巧与维护》,2006年第4期
   Q 用VB如何实现歌词同步功能 A 歌词同步是当前MP3数字播放机中的一个必备功能,其作用在于在播放MP3歌曲文件时,能根据对应的歌词文件显示相应的歌词,从而实现“听其音,知其意”。但是,在目前电脑媒体播放器中却鲜有该项功能,为解决此问题,利用VB编写了一个歌词同步类,不仅使功能得到实现, 还阐述了VB中类的一般实现过程,具有一定的启发意义。 1.歌词同步文件 LRC歌词是一种由“[*:*]”形式的标签构成的、基于    

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