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结合TF-IDF的歌曲情感多标记分类
被引量：
4
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作者
孙向琨
邓伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第19期189-190,197,共3页
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...
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%。
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关键词
多标记
分类
歌曲情感分类
多标记k近邻算法
词频-逆向文件频率
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题名
结合TF-IDF的歌曲情感多标记分类
被引量：
4
1
作者
孙向琨
邓伟
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第19期189-190,197,共3页
文摘
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%。
关键词
多标记
分类
歌曲情感分类
多标记k近邻算法
词频-逆向文件频率
Keywords
multi-label classification
song emotion classification
multi-label
k
-Nearest Neighbor（
k
NN） algorithm
Term Frequency-Inverse Document Frequency（TF-IDF）
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合TF-IDF的歌曲情感多标记分类
孙向琨
邓伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
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