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http://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2020.9.3.90

Parting Lyrics Emotion Classification using Word2Vec and LSTM  

Lim, Myung Jin (조선대학교 컴퓨터공학과)
Park, Won Ho (조선대학교 소프트웨어창업공학과 대학원)
Shin, Ju Hyun (조선대학교 신산업융합학부)
Publication Information
Smart Media Journal / v.9, no.3, 2020 , pp. 90-97 More about this Journal
Abstract
With the development of the Internet and smartphones, digital sound sources are easily accessible, and accordingly, interest in music search and recommendation is increasing. As a method of recommending music, research using melodies such as pitch, tempo, and beat to classify genres or emotions is being conducted. However, since lyrics are becoming one of the means of expressing human emotions in music, the role of the lyrics is increasing, so a study of emotion classification based on lyrics is needed. Therefore, in this thesis, we analyze the emotions of the farewell lyrics in order to subdivide the farewell emotions based on the lyrics. After constructing an emotion dictionary by vectoriziong the similarity between words appearing in the parting lyrics through Word2Vec learning, we propose a method of classifying parting lyrics emotions using Word2Vec and LSTM, which classify lyrics by similar emotions by learning lyrics using LSTM.
Keywords
Parting Lyric; Lyric Emotion; Lyric Emotion Classification;
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