Lyric Jumper：アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づく歌詞探索サービス

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-09-11
• タイトル: Lyric Jumper：アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づく歌詞探索サービス
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 自然言語処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者名: 佃, 洸摂; 石田, 啓介; 後藤, 真孝
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 各アーティストには，「恋愛」 や 「友情」 といったトピックの歌詞が書かれやすい，といった傾向が存在する．そのような傾向を考慮することで，歌詞のトピックに基づくアーティストの選択や，好みのアーティストと歌詞のトピックの傾向が類似した未知のアーティストの推薦といった新しいアプリケーションが実現できるようになる．本稿では，アーティストごとの歌詞トピックの傾向を推定するためのモデルを提案する．提案モデルでは，各アーティストがトピックの分布を持ち，その分布に応じて各歌詞にひとつのトピックが割り当てられる．歌詞データセットを用いた実験により，従来研究において歌詞トピックを推定する主要な手法である latent Dirichlet allocation （LDA） よりも提案モデルが優れていることを定量的に示した．さらに，提案モデルを 3,722 アーティストの 147,990 件の歌詞に適用することで，歌詞のトピックに基づく歌詞探索サービス 「Lyric Jumper」 を実装 ・ 公開した．Lyric Jumper ではアーティストごとのトピックの好みの可視化や，トピックの類似度に基づくアーティストの推薦などの機能が提供される．Lyric Jumper にアクセスした 12,353 ユーザの操作ログを分析することで，トピックと関連する歌詞のフレーズ推薦機能が特に有用であることを示した．
• 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: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2017-DBS-165, 号 32, p. 1-6, 発行日 2017-09-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会