面向估计歌词中个人价值的研究

大多数在西方国家广泛消费的音乐包含歌词，美国样本报告其歌曲库几乎全部包含歌词。与此同时，社会科学理论表明，个人价值——指指导我们决策和行为的抽象目标——在沟通中发挥重要作用：我们分享对我们重要的事物以协调努力、解决问题和应对挑战。因此，歌词中传达的价值可能与听者相同或不同，进而影响听者对歌曲的反应。这表明，致力于自动估计歌词中的价值可能有助于下游音乐信息检索任务，特别是个人化。然而，由于歌词高度主观，歌曲抽样、标注方法以及聚合方法都面临挑战。本项目采用以社会科学理论为指导的主体主义方法，来收集标注、估计其质量并进行聚合。我们将聚合后的评级与基于预训练句子/词嵌入模型的估计进行比较，采用验证的价值词典。我们讨论了采样和标注挑战的“模糊”解决方案，取得了标注质量和自动估计方面的有前景的初步结果，并展望了未来方向。