典型文献
基于预训练语言模型的电子乐谱情感分类研究
文献摘要：
乐谱是人们进行音乐学习与交流的重要媒介.以MusicXML为代表的电子乐谱格式可准确记录音乐序列和歌词等信息,现已在音乐行业内得到广泛应用,对其进行情感分类可在音乐推荐、基于情感调控的音乐生成等下游任务中起到一定的辅助作用.符号音乐与自然语言文本具有类似的序列特征,故自然语言处理的相关方法也可应用至符号音乐的研究中.本文构建了 MusicXML乐谱数据集和带有情感标签的英文歌词数据集,并提出了基于精调后的大规模预训练语言模型BERT的电子乐谱情感分类模型.实验表明,该模型在本文构建的数据集上取得了良好的效果,性能相比于基线方法有较为显著的提升.
文献关键词：
自然语言处理;预训练语言模型;电子乐谱;情感分析
中图分类号：
作者姓名：
沈哲旭;曾景杰;丁健;杨亮;林鸿飞
作者机构：
大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]沈哲旭;曾景杰;丁健;杨亮;林鸿飞-.基于预训练语言模型的电子乐谱情感分类研究)[J].复旦学报（自然科学版）,2022(05):581-588
A类：
电子乐谱,MusicXML,符号音乐,英文歌词
B类：
情感分类,分类研究,音乐学习,录音,和歌,音乐推荐,情感调控,音乐生成,辅助作用,序列特征,自然语言处理,相关方法,谱数据,有情,词数,精调,大规模预训练语言模型,BERT,分类模型,情感分析
AB值：
0.2171
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