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                题名中文音乐情感词典构建及情感分类方法研究
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                            作者
                                蒋盛益
                                阳垚
                                廖静欣
                
            
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                    机构
                    
                            广东外语外贸大学信息学院
                            淘宝(中国)软件有限公司
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机工程与应用》
                    
                            CSCD
                    
                2014年第24期118-121,163,共5页
            
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                        基金
                        
                                    国家自然科学基金(No.61070061)
                                    教育部人文社会科学青年基金项目(No.12YJCZH281)
                                    广州市越秀区科技计划项目(No.2012-TP-005)
                        
                    
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                    文摘
                        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。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            中文情感词典
                            音乐情感分析
                            Hevner情感环模型
                            知网
                    
                
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                    Keywords
                    
                            Chinese emotional lexicon
                             musical emotion analysis
                             Hevner emotional ring model
                             HowNet
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]                                
                            
                    
                
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