基于知识图谱表示的天城体印地语歌词上下文情感分析
计算与语言
2021-08-17 v1
摘要
歌词在传达歌曲情感方面起着重要作用,是理解和解读音乐传播的信息。传统的自然语言处理方法使用印地语文本到英语的翻译进行分析。这种方法不适用于歌词,因为它很可能丢失固有的预期上下文含义。因此,我们认识到需要开发一个用于天城体文本分析的系统。实验使用了一个包含300首歌词的数据集,五种不同情感各均匀分布。所提出的系统对天城体文本格式的印地语歌词进行上下文情感分析。上下文分析被存储为知识库,并通过增量学习方法用新数据更新。带有情感及关联重要上下文术语的上下文知识图谱提供了所用歌词数据集的图形化表示。测试结果显示情感预测的准确率为64%。本工作可轻易扩展到与印地语文学相关的应用,如摘要、索引、上下文检索、基于上下文的文档分类与分组。
引用
@article{arxiv.2108.06947,
title = {Contextual Mood Analysis with Knowledge Graph Representation for Hindi Song Lyrics in Devanagari Script},
author = {Makarand Velankar and Rachita Kotian and Parag Kulkarni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06947},
year = {2021}
}
备注
16 pages