KR101987605B1 - 음악 감성 인식 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

음악 감성 인식 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 음악 감성 인식 방법은, 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신하는 단계와, 상기 데이터에 기초하여 어휘 사전을 생성하는 단계와, 상기 어휘 사전 및 상기 데이터에 포함된 단어에 대응하는 가중치에 기초하여 특징 벡터를 추출하는 단계와, 상기 특징 벡터를 인공 신경망의 입력으로 사용하여 상기 음악의 감성을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

음악 감성 인식 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF MUSIC EMOTION RECOGNITION}
아래 실시예들은 음악 감성을 인식하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
음악 감성 인식은 음악 정보를 검색하는 분야에서 주목 받고 있다. 감성을 이용한 음악 검색은 사용자가 이용하는 주된 기준 중 하나이다. 실제 음악 데이터베이스는 매일 증가하고 커지므로 업데이트를 유지하는데 많은 수작업이 요구된다.
하지만, 감정 태그로 음악에 수동으로 주석을 다는 것은 다소 주관적이고, 비용이 많이 소요되며 많은 시간을 소모하는 작업이다. 자동 인식 시스템을 통해 이러한 문제가 해결될 수 있다.
초기 단계의 음악 감성 인식 시스템은 대부분 오디오 내용 분석을 기반으로 했다. 이후, 오디오와 가사를 결합하여 정확도가 향상된 바이 모달(bi-modal) 음악 감성 시스템이 개발되었다.
오디오 또는 가사의 중요성은 음악의 스타일에 의존한다. 예를 들어, 댄스 음악에서는 오디오가 관련성이 높고, 시적인 음악에서는 가사가 핵심이다. 다양한 심리학 연구는 의미 정보를 전달하기 위해 가사의 중요성을 확인한 바 있다. 그러나, 가사의 중요성에도 불구하고 가사 기반 음악 감성 인식에 관한 종래의 연구들은 한계를 가지고 있다.
실시예들은 음악 감성을 인식하는 기술을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 음악 감성 인식 방법은, 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신하는 단계와, 상기 데이터에 기초하여 어휘 사전을 생성하는 단계와, 상기 어휘 사전 및 상기 데이터에 포함된 단어에 대응하는 가중치에 기초하여 특징 벡터를 추출하는 단계와, 상기 특징 벡터를 인공 신경망의 입력으로 사용하여 상기 음악의 감성을 결정하는 단계를 포함한다.
상기 생성하는 단계는, 상기 데이터를 언어의 종류에 기초하여 필터링하는 단계와, 언어의 종류에 기초하여 필터링된 데이터를 단어의 품사에 기초하여 필터링하는 단계와, 단어의 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 의미가 없는 단어를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 단어의 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 의미가 없는 단어를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성하는 단계는, 상기 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 숫자, 감탄사, 알파벳 및 관계 대명사 중 적어도 하나를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추출하는 단계는, 상기 데이터에 기초하여 단어의 집합을 생성하는 단계와, 상기 어휘 사전 및 상기 단어의 집합에 기초하여 발생 벡터를 생성하는 단계와, 상기 발생 벡터의 성분을 상기 가중치에 기초하여 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 단어의 집합을 생성하는 단계는, 상기 데이터에 포함된 단어들을 분할하는 단계와, 상기 단어의 원형을 복구하여 상기 단어의 집합을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 발생 벡터의 성분을 상기 가중치에 기초하여 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계는, 상기 단어의 집합에 포함된 단어의 수에 기초하여 제1 가중치를 계산하는 단계와, 미리 결정된 상수에 따른 비선형 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산하는 단계와, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치의 곱에 기초하여 상기 발생 벡터의 성분을 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 가중치를 계산하는 단계는, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 이용하여 상기 제1 가중치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제2 가중치를 계산하는 단계는, 시그모이드(sigmoid) 함수에 기초하여 상기 제2 가중치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결정하는 단계는, 상기 인공 신경망을 이용하여 복수의 감성 그룹들에 대응하는 확률 값을 계산하는 단계와, 상기 확률 값에 기초하여 상기 음악의 감성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 인공 신경망은 DBN(Deep Belief Network)이고, 상기 DBN은 전이 학습(transfer learning)을 사용하여 학습될 수 있다.
일 실시예에 따른 음악 감성 인식 장치는, 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신하는 수신기와, 상기 데이터에 기초하여 어휘 사전을 생성하고, 상기 어휘 사전 및 상기 데이터에 포함된 단어에 대응하는 가중치에 기초하여 특징 벡터를 추출하고, 상기 특징 벡터를 인공 신경망의 입력으로 사용하여 상기 음악의 감성을 결정하는 프로세서를 포함한다.
상기 프로세서는, 상기 데이터를 언어의 종류에 기초하여 필터링하고, 언어의 종류에 기초하여 필터링된 데이터를 단어의 품사에 기초하여 필터링하고, 단어의 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 의미가 없는 단어를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 숫자, 감탄사, 알파벳 및 관계 대명사 중 적어도 하나를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 데이터에 기초하여 단어의 집합을 생성하고, 상기 어휘 사전 및 상기 단어의 집합에 기초하여 발생 벡터를 생성하고, 상기 발생 벡터의 성분을 상기 가중치에 기초하여 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 데이터에 포함된 단어들을 분할하고, 상기 단어의 원형을 복구하여 상기 단어의 집합을 생성할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 단어의 집합에 포함된 단어의 수에 기초하여 제1 가중치를 계산하고, 미리 결정된 상수에 따른 비선형 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산하고, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치의 곱에 기초하여 상기 발생 벡터의 성분을 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 이용하여 상기 제1 가중치를 계산할 수 있다.
상기 프로세서는, 시그모이드(sigmoid) 함수에 기초하여 상기 제2 가중치를 계산할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 인공 신경망을 이용하여 복수의 감성 그룹들에 대응하는 확률 값을 계산하고, 상기 확률 값에 기초하여 상기 음악의 감성을 결정할 수 있다.
상기 인공 신경망은 DBN(Deep Belief Network)이고, 상기 DBN은 전이 학습(transfer learning)을 사용하여 학습될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 음악 감성 인식 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치의 전체 동작을 나타낸다.
도 3은 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치가 어휘 사전을 생성하는 동작을 나타낸다.
도 4a는 TF-IDF 가중치에 의한 특징 벡터의 분포를 나타낸다.
도 4b는 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치에 따른 가중치에 의한 특징 벡터의 분포를 나타낸다.
도 5는 종래 기술과 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치의 인식 정확도의 비교 결과를 나타낸다.
도 6은 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치의 동작의 순서도를 나타낸다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
제1 또는 제2등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 실시예의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 실시예에 따른 음악 감성 인식 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 음악 감성 인식 장치(10)는 음악의 감성을 인식할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10) 음악의 가사에 기초하여 음악의 감성을 인식할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 인공 신경망을 이용하여 음악의 가사를 분석함으로써 음악의 감성을 인식할 수 있다.
음악의 감성은 음악을 듣는 사람의 감정을 포함할 수 있다. 감정은 어떤 현상이나 일에 대하여 일어나는 마음이나 느끼는 기분을 의미할 수 있다. 음악의 감성은 Russel 감성 그룹에 포함된 감성을 의미할 수 있다. 예를 들어, 음악의 감성은 행복(happy), 긴장(tense), 슬픔(sad) 및 이완(relax)를 포함할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 마더보드(motherboard)와 같은 인쇄 회로 기판(printed circuit board(PCB)), 집적 회로(integrated circuit(IC)), 또는 SoC(system on chip)로 구현될 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 애플리케이션 프로세서(application processor)로 구현될 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 PC(personal computer), 데이터 서버, 또는 휴대용 장치 내에 구현될 수 있다.
휴대용 장치는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), e-북(e-book), 또는 스마트 디바이스(smart device)로 구현될 수 있다. 스마트 디바이스는 스마트 와치(smart watch), 스마트 밴드(smart band), 또는 스마트 링(smart ring)으로 구현될 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 기존의 단순 BoW(Bag of Word)를 활용한 음악 감성 인식 시스템과 달리 감성어와 관련된 단어에 보다 높은 가중치를 부여하는 시멘틱을 활용한 새로운 특징 추출 기술을 사용하여 보다 높은 인식률을 제공할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 수신기(100) 및 프로세서(200)를 포함한다. 음악 감성 인식 장치(10)는 메모리(300)를 더 포함할 수 있다.
수신기(100)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 수신기(100)는 외부로부터 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신하거나, 메모리(300)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 수신기(100)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 프로세서(200)로 출력할 수 있다.
음악의 가사에 관련된 데이터는 인식하려는 대상 음악, 인식하려는 대상 음악의 가사, 인공 신경망을 학습시키기 위한 음악의 가사, 어휘 사전을 생성하기 위한 가사 데이터셋을 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 수신한 음악의 가사에 관련된 데이터에 기초하여 어휘 사전을 생성할 수 있다. 프로세서(200)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 필터링함으로써 어휘 사전을 생성할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(200)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 언어의 종류에 기초하여 필터링할 수 있다. 프로세서(200)는 언어의 종류에 기초하여 필터링된 데이터를 단어의 품사에 기초하여 필터링할 수 있다.
프로세서(200)는 단어의 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 의미가 없는 단어를 제거할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(200)는 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 숫자, 감탄사, 알파벳 및 관계 대명사 중 적어도 하나를 제거할 수 있다. 필요에 따라 필터링의 순서 및 종류는 변경될 수 있다. 필터링 동작은 도 3을 참조하여 상세하게 설명할 것이다.
프로세서(200)는 생성한 어휘 사전 및 데이터에 포함된 단어에 대응하는 가중치에 기초하여 특징 벡터를 추출할 수 있다. 프로세서(200)는 음악의 가사에 관련된 데이터에 기초하여 단어의 집합을 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(200)는 데이터에 포함된 단어들을 분할할 수 있다. 프로세서(200)는 분할된 단어의 원형을 복구하여 단어의 집합을 생성할 수 있다.
프로세서(200)는 어휘 사전 및 단어의 집합에 기초하여 발생 벡터를 생성할 수 있다. 프로세서(200)는 발생 벡터의 성분을 가중치에 기초하여 변환함으로써 특징 벡터를 추출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(200)는 단어의 집합에 포함된 단어의 수에 기초하여 제1 가중치를 계산할 수 있다. 프로세서(200)는 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 이용하여 제1 가중치를 계산할 수 있다.
프로세서(200)는 미리 결정된 상수에 따른 비선형 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 시그모이드(sigmoid) 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산할 수 있다.
프로세서(200)는 제1 가중치 및 제2 가중치의 곱에 기초하여 발생 벡터의 성분을 변환함으로써 특징 벡터를 추출할 수 있다.
프로세서(200)는 특징 벡터를 인공 신경망의 입력으로 사용하여 음악의 감성을 결정할 수 있다. 프로세서(200)는 인공 신경망을 이용하여 복수의 감성 그룹들에 대응하는 확률 값을 계산할 수 있다. 이 때, 프로세서(200)는 확률 값에 기초하여 음악의 감성을 결정할 수 있다.
프로세서(200)는 인공 신경망을 학습시킬 수 있다. 인공 신경망은 RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network) 및 DBN(Deep Belief Network)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인공 신경망은 DNB을 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 전이 학습을 사용하여 인공 신경망을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 전이 학습을 사용하여 DBN을 학습시킬 수 있다.
메모리(300)는 인공 신경망의 학습 파라미터, 감성 모델에 따른 확률 값, 수신한 음악에 관한 데이터, 가사 정보 등을 저장할 수 있다.
메모리(300)는 휘발성 메모리 장치 또는 불휘발성 메모리 장치로 구현될 수 있다.
휘발성 메모리 장치는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory), T-RAM(thyristor RAM), Z-RAM(zero capacitor RAM), 또는 TTRAM(Twin Transistor RAM)으로 구현될 수 있다.
불휘발성 메모리 장치는 EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플래시(flash) 메모리, MRAM(Magnetic RAM), 스핀전달토크 MRAM(Spin-Transfer Torque(STT)-MRAM), Conductive Bridging RAM(CBRAM), FeRAM(Ferroelectric RAM), PRAM(Phase change RAM), 저항 메모리(Resistive RAM(RRAM)), 나노 튜브 RRAM(Nanotube RRAM), 폴리머 RAM(Polymer RAM(PoRAM)), 나노 부유 게이트 메모리(Nano Floating Gate Memory(NFGM)), 홀로그래픽 메모리(holographic memory), 분자 전자 메모리 소자(Molecular Eelectronic Memory Device), 또는 절연 저항 변화 메모리(Insulator Resistance Change Memory)로 구현될 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치의 전체 동작을 나타내고, 도 3은 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치가 어휘 사전을 생성하는 동작을 나타낸다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 음악 감성 인식 장치(10)는 음악의 가사에 숨겨진 사람의 감성을 인식하여 음악들을 감성기반으로 분류하고 추천할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 음악 가사 분석을 위해 필요한 가사에 대한 어휘 사전을 구축할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 어휘 사전에 기초하여 음악 가사에 벡터 양자화 및 감성 어휘에 강화된 가중치 부여기법을 통해 입력된 음악 가사에 대하여 1082차원의 특징 벡터 추출할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 전이 학습을 사용하여 개발된 DBN(Deep Belief Network)을 통해 개별 음악의 러셀(Russell)의 감성 그룹에 대한 확률 값을 생성할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 수신한 음악의 가사에 관련된 데이터에 기초하여 어휘 사전을 생성할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 감성 기반 음악 인식(Music Emotion Recognition(MER)) 분야에서 가장 많이 사용되는 데이터 셋 인 MSD(Million Song Dataset)에서 가장 빈번하게 사용되는 어휘들을 기반으로 어휘 사전을 구축할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 필터링함으로써 어휘 사전을 생성할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 필터링함으로써 어휘 사전을 생성할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 감성과 무관한 단어 및 노이즈에 해당하는 단어들을 제거하고, 특징 벡터에 사용될 어휘만을 선택할 수 있다.
구체적으로, 음악 감성 인식 장치(10)는 언어의 종류에 기초하여 데이터를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 어베일러블 랭귀지 디텍션(available language detection) API(Application Programming Interface)를 사용하여 영어를 제외한 다른 언어로 쓰여진 단어를 제거할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 언어의 품사에 기초하여 데이터를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 파트 오브 스피치(Part-of-speech)를 이용하여 음악의 감성어에 영향을 줄 수 있는 품사(예를 들어, 형용사, 명사, 동사)들만을 남기고 필터링할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 의미가 없는 단어를 제거할 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 숫자 및 단순 감탄사 (예를 들어, yeah)등의 언어를 필터링할 수 있다.
이를 통해, 음악 감성 인식 장치(10)는 복수의 단어를 포함하는 어휘 사전을 생성할 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 1082개의 영어단어로 구성된 어휘 사전을 생성할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 생성한 어휘 사전 및 데이터에 포함된 단어에 대응하는 가중치에 기초하여 특징 벡터를 추출할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 기존의 BoW 표현을 개선하여 감성 어휘에 더 큰 가중치를 부여하는 새로운 BoW를 이용하여 가사를 표현할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 세 가지 과정을 통해 특징 벡터를 추출할 수 있다. 첫 번째로, 음악 감성 인식 장치(10)는 수신한 음악의 가사에 대하여 전처리를 수행할 수 있다.
구체적으로, 음악 감성 인식 장치(10)는 데이터에 포함된 단어들을 분할할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 분할된 단어의 원형을 복구하여 단어의 집합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 각 음악의 가사를 단어의 집합으로 분할하는 토큰화(tokenization)과 분할된 단어에 대해 각 원형을 복구하는 스테밍(stemming)을 수행할 수 있다.
두 번째로, 음악 감성 인식 장치(10)는 벡터 양자화를 수행할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 생성한 어휘 사전에 기초하여 개별 음악 가사를 양자화함으로써 1082차원의 발생 벡터(occurrence vector)로 표현할 수 있다.
세 번째로, 음악 감성 인식 장치(10)는 감성 어휘에 기초하여 가중치를 계산할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 단어의 집합에 포함된 단어의 수에 기초하여 제1 가중치를 계산할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 이용하여 제1 가중치를 계산할 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 수학식 1을 이용하여 제1 가중치 ωa,i를 계산할 수 있다.
Figure 112018131641414-pat00001
여기서, N은 데이터 베이스에 있는 모든 음악의 가사에서 해당 단어가 나타나는 빈도 수이며, Ni는 i번째 음악의 가사에서 해당 단어가 나타나는 빈도 수를 의미할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 미리 결정된 상수에 따른 비선형 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 시그모이드(sigmoid) 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산할 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 수학식 2를 이용하여 제2 가중치 ωs,i를 계산할 수 있다. 이하에서, 제2 가중치는 감성 점수(sentiment score)로 정의될 수 있다.
Figure 112018131641414-pat00002
여기서, α는 기울기 결정 상수를 의미하고, Si는 감성어 사전에 의해 결정되는 상수를 의미할 수 있다. 예를 들어, Si는 감성과 관련이 깊은 단어에 대해 -3에서 +3까지 값을 매긴 감성어 사전에서 제공되는 값일 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)가 사용하는 감성어 사전은 데이터 마이닝에서 사용되는 SentiStrength와 SentiWordNet을 포함할 수 있다. 또한, 기울기 결정 상수 α는 다양한 실험을 통해 결정될 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 제1 가중치 및 제2 가중치의 곱에 기초하여 발생 벡터의 성분을 변환함으로써 특징 벡터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 수학식 3을 이용하여 발생 벡터의 각 요소의 가중치 값인 ωi를 계산할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)는 인공 신경망을 이용하여 음악의 감성을 인식할 수 있다. 또한, 음악 감성 인식 장치(10)는 인공 신경망을 학습시킬 수 있다.
예를 들어, 음악 감성 인식 장치(10)는 DBN을 이용하여 감성 인식을 수행할 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)가 사용하는 감성 클래스는 어라우절(arousal)과 밸런스(valance) 축으로 구성된 러셀(Russell)의 감성 모델에서 각 사분면의 대표 감성인 행복(happy), 이완(relaxed), 슬픔(sad), 긴장(tense)을 포함할 수 있다.
일반적으로 심층 신경망(deep neural network)의 구조를 정의하고 파라미터를 최적화하기 위해서는 방대한 데이터와 고성능 컴퓨팅과 학습시간이 요구될 수 있다. 음악 감성 인식 장치(10)는 이러한 비용을 줄이기 위해서 전이 학습(transfer learning)을 사용할 수 있다.
음악 감성 인식 장치(10)가 이용하는 DBN의 구조는 입력층, 두 개의 은닉층과 출력층을 포함할 수 있다. 이 때 입력 노드는 1082개, 첫 번째 및 두 번째의 은닉층의 노드 수는 각각 1000개와 500개로 구성될 수 있다.
마지막으로 출력층은 러셀의 사분면 감성에 대응되기 때문에 4개가 될 수 있다. 최종적으로 음악 감성 인식 장치(10)는 수집된 3000곡의 음악가사 데이터를 이용하여 파인 튜닝(fine-tuning)을 통해 DBN의 파라미터 값을 학습시킬 수 있다.
도 4a는 TF-IDF 가중치에 의한 특징 벡터의 분포를 나타내고, 도 4b는 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치에 따른 가중치에 의한 특징 벡터의 분포를 나타낸다.
도 4a 및 도 4b를 참조하면, 음악 감성 인식 장치(10)는 감성 점수를 이용한 감성어 기반 가중치를 고려함으로써 개별 음악 가사의 식별력을 향상시킬 수 있다. 도 4b를 참조하면, 상술한 특징 벡터 추출 방식을 통해 개별 음악가사는 더욱 식별가능한 형태로 표현될 수 있다.
도 4a 및 도 4b를 비교하면, TF-IDF만을 사용했을 때와는 달리 음악 감성 인식 장치(10)가 생성한 특징 벡터는 감성 그룹에 따라 서로 다른 특징벡터 분포를 나타낼 수 있다. 이를 통해, 음악 감성 인식 장치(10)는 음악 분류 결과의 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.
도 5는 종래 기술과 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치의 인식 정확도의 비교 결과를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 음악 감성 인식 장치(10)는 종래의 기술에 비하여 높은 수준의 인식률을 보이는 것을 확인할 수 있다. 음악 감성 인식 장치 1은 SentiWordNet 감성어 사전을 이용한 경우의 성능을 나타내고, 음악 감성 인식 장치 2는 SentiStrenth 감성어 사전을 이용한 경우의 성능을 나타낼 수 있다.
최종적으로, SentiStrenth를 이용한 경우에 가장 높은 인식 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
도 6은 도 1에 도시된 음악 감성 인식 장치의 동작의 순서도를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 수신기(100)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신할 수 있다(610). 수신기(100)는 외부로부터 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신하거나, 메모리(300)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 수신기(100)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 프로세서(200)로 출력할 수 있다.
프로세서(200)는 수신한 음악의 가사에 관련된 데이터에 기초하여 어휘 사전을 생성할 수 있다(630). 프로세서(200)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 필터링함으로써 어휘 사전을 생성할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(200)는 음악의 가사에 관련된 데이터를 언어의 종류에 기초하여 필터링할 수 있다. 프로세서(200)는 언어의 종류에 기초하여 필터링된 데이터를 단어의 품사에 기초하여 필터링할 수 있다.
프로세서(200)는 단어의 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 의미가 없는 단어를 제거할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(200)는 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 숫자, 감탄사, 알파벳 및 관계 대명사 중 적어도 하나를 제거할 수 있다.
프로세서(200)는 생성한 어휘 사전 및 데이터에 포함된 단어에 대응하는 가중치에 기초하여 특징 벡터를 추출할 수 있다(650). 프로세서(200)는 음악의 가사에 관련된 데이터에 기초하여 단어의 집합을 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(200)는 데이터에 포함된 단어들을 분할할 수 있다. 프로세서(200)는 분할된 단어의 원형을 복구하여 단어의 집합을 생성할 수 있다.
프로세서(200)는 어휘 사전 및 단어의 집합에 기초하여 발생 벡터를 생성할 수 있다. 프로세서(200)는 발생 벡터의 성분을 가중치에 기초하여 변환함으로써 특징 벡터를 추출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(200)는 단어의 집합에 포함된 단어의 수에 기초하여 제1 가중치를 계산할 수 있다. 프로세서(200)는 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 이용하여 제1 가중치를 계산할 수 있다.
프로세서(200)는 미리 결정된 상수에 따른 비선형 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 시그모이드(sigmoid) 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산할 수 있다.
프로세서(200)는 제1 가중치 및 제2 가중치의 곱에 기초하여 발생 벡터의 성분을 변환함으로써 특징 벡터를 추출할 수 있다.
프로세서(200)는 특징 벡터를 인공 신경망의 입력으로 사용하여 음악의 감성을 결정할 수 있다(670). 프로세서(200)는 인공 신경망을 이용하여 복수의 감성 그룹들에 대응하는 확률 값을 계산할 수 있다. 이 때, 프로세서(200)는 확률 값에 기초하여 음악의 감성을 결정할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 음악 감성 인식 장치가 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신하는 단계;
    음악 감성 인식 장치가 상기 데이터에 기초하여 어휘 사전을 생성하는 단계;
    음악 감성 인식 장치가 상기 어휘 사전 및 상기 데이터에 포함된 단어에 대응하는 가중치에 기초하여 특징 벡터를 추출하는 단계; 및
    상기 특징 벡터를 인공 신경망의 입력으로 사용하여 상기 음악의 감성을 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 추출하는 단계는,
    상기 데이터에 기초하여 단어의 집합을 생성하는 단계;
    상기 어휘 사전 및 상기 단어의 집합에 기초하여 발생 벡터를 생성하는 단계; 및
    상기 발생 벡터의 성분을 상기 가중치에 기초하여 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계를 포함하는
    음악 감성 인식 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 데이터를 언어의 종류에 기초하여 필터링하는 단계;
    언어의 종류에 기초하여 필터링된 데이터를 단어의 품사에 기초하여 필터링하는 단계; 및
    단어의 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 의미가 없는 단어를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성하는 단계
    를 포함하는 음악 감성 인식 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 단어의 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 의미가 없는 단어를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성하는 단계는,
    상기 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 숫자, 감탄사, 알파벳 및 관계 대명사 중 적어도 하나를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성하는 단계
    를 포함하는 음악 감성 인식 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 단어의 집합을 생성하는 단계는,
    상기 데이터에 포함된 단어들을 분할하는 단계; 및
    상기 단어의 원형을 복구하여 상기 단어의 집합을 생성하는 단계
    를 포함하는 음악 감성 인식 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 발생 벡터의 성분을 상기 가중치에 기초하여 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계는,
    상기 단어의 집합에 포함된 단어의 수에 기초하여 제1 가중치를 계산하는 단계;
    미리 결정된 상수에 따른 비선형 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산하는 단계; 및
    상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치의 곱에 기초하여 상기 발생 벡터의 성분을 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계
    를 포함하는 음악 감성 인식 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 가중치를 계산하는 단계는,
    TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 이용하여 상기 제1 가중치를 계산하는 단계
    를 포함하는 음악 감성 인식 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제2 가중치를 계산하는 단계는,
    시그모이드(sigmoid) 함수에 기초하여 상기 제2 가중치를 계산하는 단계
    를 포함하는 음악 감성 인식 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 인공 신경망을 이용하여 복수의 감성 그룹들에 대응하는 확률 값을 계산하는 단계; 및
    상기 확률 값에 기초하여 상기 음악의 감성을 결정하는 단계
    를 포함하는 음악 감성 인식 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 인공 신경망은 DBN(Deep Belief Network)이고,
    상기 DBN은 전이 학습(transfer learning)을 사용하여 학습되는
    음악 감성 인식 방법.
  11. 음악의 가사에 관련된 데이터를 수신하는 수신기; 및
    상기 데이터에 기초하여 어휘 사전을 생성하고, 상기 어휘 사전 및 상기 데이터에 포함된 단어에 대응하는 가중치에 기초하여 특징 벡터를 추출하고, 상기 특징 벡터를 인공 신경망의 입력으로 사용하여 상기 음악의 감성을 결정하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 데이터에 기초하여 단어의 집합을 생성하고, 상기 어휘 사전 및 상기 단어의 집합에 기초하여 발생 벡터를 생성하고, 상기 발생 벡터의 성분을 상기 가중치에 기초하여 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는
    음악 감성 인식 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 데이터를 언어의 종류에 기초하여 필터링하고, 언어의 종류에 기초하여 필터링된 데이터를 단어의 품사에 기초하여 필터링하고, 단어의 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 의미가 없는 단어를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성하는
    음악 감성 인식 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 품사에 기초하여 필터링된 데이터로부터 숫자, 감탄사, 알파벳 및 관계 대명사 중 적어도 하나를 제거하여 상기 어휘 사전을 생성하는
    음악 감성 인식 장치.
  14. 삭제
  15. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 데이터에 포함된 단어들을 분할하고, 상기 단어의 원형을 복구하여 상기 단어의 집합을 생성하는
    음악 감성 인식 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 단어의 집합에 포함된 단어의 수에 기초하여 제1 가중치를 계산하고, 미리 결정된 상수에 따른 비선형 함수에 기초하여 제2 가중치를 계산하고, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치의 곱에 기초하여 상기 발생 벡터의 성분을 변환함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는
    음악 감성 인식 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 이용하여 상기 제1 가중치를 계산하는
    음악 감성 인식 장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    시그모이드(sigmoid) 함수에 기초하여 상기 제2 가중치를 계산하는
    음악 감성 인식 장치.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 인공 신경망을 이용하여 복수의 감성 그룹들에 대응하는 확률 값을 계산하고, 상기 확률 값에 기초하여 상기 음악의 감성을 결정하는
    음악 감성 인식 장치.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 인공 신경망은 DBN(Deep Belief Network)이고,
    상기 DBN은 전이 학습(transfer learning)을 사용하여 학습되는
    음악 감성 인식 장치.
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