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  1. 全国大会
  2. 81回
  3. 人工知能と認知科学

単語のベクトル表現に基づき楽曲要素の足し引きを行う音楽推薦

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196898
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196898
47417884-5154-4c3c-a7b2-cce438af9307
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z81-1T-06.pdf IPSJ-Z81-1T-06.pdf (263.7 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2019-02-28
タイトル
タイトル 単語のベクトル表現に基づき楽曲要素の足し引きを行う音楽推薦
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
名城大
著者所属
名城大
著者名 水野, 智公

× 水野, 智公

水野, 智公

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亀谷, 由隆

× 亀谷, 由隆

亀谷, 由隆

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,音楽はオンライン経由で聞かれるようになり,膨大な数の楽曲からユーザの求める楽曲を推薦する技術が重要になってきている.レビュー文に基づく楽曲の推薦を考えた時,レビュー文の意味を捉えた上で楽曲を推薦できれば,ユーザの直感に合った楽曲が見つかると考えられる.従来法ではword2vecを使用して楽曲ベクトルを導出し,そこから任意な単語ベクトルの加減算により得られたベクトルに近いベクトルの楽曲を推薦していたが,本研究では楽曲の特徴を捉えるために,出現単語のベクトルにIDF重みを加えて楽曲ベクトルを生成する.推薦の効果をCD Journalのレビュー文を用いた小規模な実験により確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第81回全国大会講演論文集

巻 2019, 号 1, p. 345-346, 発行日 2019-02-28
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 22:33:07.771815
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