中文音乐情感词典构建及情感分类方法研究

计算机工程与应用 ›› 2014, Vol. 50 ›› Issue (24): 118-121.

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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

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

出版日期:2014-12-15 发布日期:2014-12-12

Research of building Chinese musical emotional lexicon and emotional classification

JIANG Shengyi1, YANG Yao2, LIAO Jingxin1

1.School of Informatics, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510006, China
2.Taobao（China）Software Co. Ltd, Hangzhou 310099, China

Online:2014-12-15 Published:2014-12-12

摘要/Abstract

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

Abstract: Among all the applications for China Internet users, instant message has first-largest users, search engine has the second-largest users and the web music has the third-largest users. Web music and its application technology have been popular with academics. Music plays an important role as a communication media in human communication which carries abundant information of emotion. As a result, musical emotion analysis has been paid more attention. During the process of musical emotion analysis which is based on lyric texts, a reasonable musical semantic lexicon will provide a more accurate result. This paper is about how to build a Chinese musical emotional lexicon which is based on the improved model of Hevner emotional ring model and the semantic knowledge resources provided by HowNet and a text corpus of lyrics. Also it realizes a method of lyric emotional classification with the help of emotional VSM, emotional lexicon and lyrics speed. The experiments show that the Chinese emotional lexicon built here is more suitable in the area of music than the lexicon built by manual.

Key words: Chinese emotional lexicon, musical emotion analysis, Hevner emotional ring model, HowNet

蒋盛益1，阳垚2，廖静欣1. 中文音乐情感词典构建及情感分类方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(24): 118-121.

JIANG Shengyi1, YANG Yao2, LIAO Jingxin1. Research of building Chinese musical emotional lexicon and emotional classification[J]. Computer Engineering and Applications, 2014, 50(24): 118-121.

[1]	葛妍娇，郭宇，黄少华，刘道元，张蓉. 基于智能感知网的物料配送动态优化方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(22): 212-218.
[2]	张新1，白马波1，王帆2. 认知网中基于联盟博弈的资源分配与功率控制[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 76-82.
[3]	高永兵1，张贵娟1，胡文江1，马占飞2. 基于后缀树算法的地区微博摘要技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(9): 126-132.
[4]	邱云飞，赵彬，林明明，王伟. 结合语义改进的K-means短文本聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(19): 78-83.
[5]	张森，曹晖. 基于《知网》概念定义的情感词典构建研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(17): 118-123.
[6]	闫蓉，高光来. 面向词义消歧的词语相关度计算[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(27): 109-113.
[7]	熊忠阳，付玲玲，张玉芳. 文本分类中基于概念映射的二次特征降维方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(1): 166-169.
[8]	白秋产1，金春霞2，周海岩2. 概念向量文本聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(35): 155-157.
[9]	张晓孪，王西锋. 基于概念图的汉语语义计算的研究与实现[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(10): 120-123.
[10]	王晓东，刘倩，陶县俊. 情感Ontology构建与文本倾向性分析[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(30): 117-120.
[11]	王红玲,吕强,徐瑞. 中文语义相关度计算模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(7): 167-170.
[12]	陈锐，张蕾，胡艳华. 基于语义的信息检索模型[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(26): 141-143.
[13]	杨昱昺，吴贤伟. 改进的基于知网词汇语义褒贬倾向性计算[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(21): 91-93.
[14]	滑楠^1,2,曹志刚¹. 无线认知网络概念与实例研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(2): 1-6.
[15]	傅鹤岗,徐晨霞. 基于知网的元搜索引擎多关键词检索研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(22): 152-154.

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Research of building Chinese musical emotional lexicon and emotional classification

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