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基于音乐情感的ERoPE-Transformer音乐生成方法
1
作者
张玉梅
陈章杰
+2 位作者
吕小姣
延成岭
卢恒
《榆林学院学报》
2025年第2期78-86,共9页
针对音乐生成缺乏情感表达和交互性的问题,提出一种基于音乐情感的ERoPE-Transformer音乐生成方法。基于情感的旋转位置编码Transformer模型(Emotion Rotary Position Embedding Transformer,ERoPE-Transformer)以CP Transformer模型为...
针对音乐生成缺乏情感表达和交互性的问题,提出一种基于音乐情感的ERoPE-Transformer音乐生成方法。基于情感的旋转位置编码Transformer模型(Emotion Rotary Position Embedding Transformer,ERoPE-Transformer)以CP Transformer模型为基础模型,在CP编码的基础上加入情感标签,将音乐序列转换成离散的符号序列,并且引入旋转位置编码,提高模型的外推性,更好地捕获长序列建模中的音乐信息和情感特征。最后通过客观和主观实验对音乐质量和情感效果进行验证,与其他常用的音乐生成模型进行比较,包括Transformer-XL模型、CP Transformer模型和CEG-Transformer模型。客观实验从音高、节奏和音乐结构三个方面评价音乐质量,同时采用DUPSO-DSKSVM民歌快速分类算法对音乐情感进行分类,以验证生成音乐的情感效果。主观实验通过人耳听力测试从不同方面对音乐质量进行打分评价,同时使用人耳听力测试对音乐的情感效果进行评价。实验结果表明,本文提出的ERoPE-Transformer模型在音乐质量和情感表达上都有很好的效果,优于其他三种方法。
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关键词
情感音乐生成
Transformer网络
旋转位置编码
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职称材料
基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型
被引量：
1
2
作者
刘议丹
朱小飞
尹雅博
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期900-907,1049,共9页
针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类...
针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类型的边,通过关系图卷积神经网络来更新图中节点的表示.提出位置感知的句子对生成器,利用旋转位置编码来建模评审段和反驳段句子间的相对位置信息.在RR-passage和RR-submission-v2数据集上进行实验,实验结果表明,提出模型的性能均优于所有的基线模型.这表明通过构建异质图区分不同的节点类型和边的类型,设计位置感知的句子对生成器,能够提升论点对抽取模型的效果.
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关键词
论辩挖掘
论点对抽取
图神经网络
旋转位置编码
自然语言处理
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职称材料
题名
基于音乐情感的ERoPE-Transformer音乐生成方法
1
作者
张玉梅
陈章杰
吕小姣
延成岭
卢恒
机构
陕西师范大学计算机科学学院
陕西师范大学新闻与传播学院
民歌智能计算与服务技术文化旅游部重点实验室
出处
《榆林学院学报》
2025年第2期78-86,共9页
基金
陕西省创新能力支撑计划项目(2022TD-26)
国家社会科学青年基金项目(24CTQ016)。
文摘
针对音乐生成缺乏情感表达和交互性的问题,提出一种基于音乐情感的ERoPE-Transformer音乐生成方法。基于情感的旋转位置编码Transformer模型(Emotion Rotary Position Embedding Transformer,ERoPE-Transformer)以CP Transformer模型为基础模型,在CP编码的基础上加入情感标签,将音乐序列转换成离散的符号序列,并且引入旋转位置编码,提高模型的外推性,更好地捕获长序列建模中的音乐信息和情感特征。最后通过客观和主观实验对音乐质量和情感效果进行验证,与其他常用的音乐生成模型进行比较,包括Transformer-XL模型、CP Transformer模型和CEG-Transformer模型。客观实验从音高、节奏和音乐结构三个方面评价音乐质量,同时采用DUPSO-DSKSVM民歌快速分类算法对音乐情感进行分类,以验证生成音乐的情感效果。主观实验通过人耳听力测试从不同方面对音乐质量进行打分评价,同时使用人耳听力测试对音乐的情感效果进行评价。实验结果表明,本文提出的ERoPE-Transformer模型在音乐质量和情感表达上都有很好的效果,优于其他三种方法。
关键词
情感音乐生成
Transformer网络
旋转位置编码
Keywords
emotional music generation
transformer network
rotary position embedding
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型
被引量：
1
2
作者
刘议丹
朱小飞
尹雅博
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期900-907,1049,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62141201)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTB2022NSCQ-MSX1672)
+1 种基金
重庆市教育委员会科学技术研究计划资助项目(KJZD-M202201102)
重庆理工大学研究生教育高质量发展行动计划资助项目(gzlcx20233230)。
文摘
针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类型的边,通过关系图卷积神经网络来更新图中节点的表示.提出位置感知的句子对生成器,利用旋转位置编码来建模评审段和反驳段句子间的相对位置信息.在RR-passage和RR-submission-v2数据集上进行实验,实验结果表明,提出模型的性能均优于所有的基线模型.这表明通过构建异质图区分不同的节点类型和边的类型,设计位置感知的句子对生成器,能够提升论点对抽取模型的效果.
关键词
论辩挖掘
论点对抽取
图神经网络
旋转位置编码
自然语言处理
Keywords
argument mining
argument pair extraction
graph neural network
rotary position embedding
natural language processing
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于音乐情感的ERoPE-Transformer音乐生成方法
张玉梅
陈章杰
吕小姣
延成岭
卢恒
《榆林学院学报》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型
刘议丹
朱小飞
尹雅博
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
已选择
0
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