LyricsRadar：歌詞の潜在的意味に基づく歌詞検索インタフェース

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2016-05-15
• タイトル: LyricsRadar：歌詞の潜在的意味に基づく歌詞検索インタフェース
• タイトル / 言語: en
• タイトル: LyricsRadar: A Lyrics Retrieval Interface Based on Latent Topics of Lyrics
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：音楽情報処理技術の進歩とその拡がり] 歌声情報処理，ユーザインタフェース，歌詞検索，可視化，Latent Dirichlet allocation
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 佐々木, 将人; 吉井, 和佳; 中野, 倫靖; 後藤, 真孝; 森島, 繁生
• 著者名(英): Shoto, Sasaki; Kazuyoshi, Yoshii; Tomoyasu, Nakano; Masataka, Goto; Shigeo, Morisihima
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，歌詞の潜在的な意味に基づいた検索インタフェースLyricsRadarについて述べる．従来の歌詞中の語句に対する全文検索システムでは，ある単語（例：「涙」）をクエリとして入力すると，まったく異なる意味の歌詞を持つ楽曲（例：失恋の「涙」と感動の「涙」）が混在した検索結果となり，ユーザの検索意図を十分反映できない問題があった．歌詞の意味をクエリとして的確に言葉で表現して入力するのは困難なため，本研究では潜在的ディリクレ配分法を用いて歌詞が潜在的に持つ意味（トピック）を自動的に分析し，歌詞のトピックの可視化を行った．歌詞のトピックの比率を5角形内に着色して可視化するトピックレーダーチャートおよび，データベース中のすべての歌詞をトピックの類似度に応じて二次元平面上にマッピングした歌詞マップという2つの可視化が特徴である．6,902曲の歌詞データを用いたトピック分析結果の妥当性の評価および，既存検索システムとの比較による被験者実験により，LyricsRadarが有効に機能していることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper presents a lyrics retrieval interface called LyricsRadar that enables users to interactively browse song lyrics by visualizing their topics. Since conventional lyrics retrieval systems are based on simple word search, those systems often fail to reflect user's intention behind a query when a word given as a query can be used in different contexts. For example, the word “tears” can appear not only in sad songs (e.g., feel heartrending), but also in happy songs (e.g., weep for joy). To overcome this limitation, we propose to automatically analyze and visualize topics of lyrics by using a well-known text analysis method called latent Dirichlet allocation (LDA). This enables LyricsRadar to offer two types of topic visualization. One is the topic radar chart that visualizes the relative weights of five latent topics of each song on a pentagon-shaped chart. The other is radar-like arrangement of all songs in a two-dimensional space in which song lyrics having similar topics are arranged close to each other. The subjective experiments using lyrics of 6,902 Japanese popular songs showed that LyricsRadar can appropriately navigate users to lyrics of interests.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 57, 号 5, p. 1365-1374, 発行日 2016-05-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764