一种基于ShuffleNet的中文歌词情感分析方法技术

本发明专利技术是一种基于ShuffleNet的中文歌词情感分析方法，包括步骤1：对歌词文本数据集进行预处理；步骤2：使用jieba分词工具对歌词文本进行分词并去除停用词；步骤3：对分词之后的结果进行词嵌入，将其转换为向量的形式；步骤4：构建ShuffleNet网络，通过ShuffleNet网络得到score1；步骤5：构建歌曲情感词典；步骤6：将步骤2得到的分词之后的结果通过情感词典和计算规则计算出情感得分，并通过softmax函数得到score2；步骤7：将score1和score2进行融合，从而得出最终情感得分。本发明专利技术提升了对中文歌词情感分析的准确率，从而更准确的对歌曲进行分类。分类。

【技术实现步骤摘要】
一种基于ShuffleNet的中文歌词情感分析方法


[0001]本专利技术属于自然语言处理领域，具体的说是涉及一种新的基于 ShuffleNet和情感词典的中文歌词情感分析方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着计算机与互联网的迅猛发展。音频、图像、文本等多媒体 数据呈爆炸性增长，歌曲便是其中之一。歌曲作为人们的情感载体之一，已 成为人们生活中不可或缺的一部分。如何有效的解决在线音乐资源检索、管 理和歌曲推荐等问题已成为一项难题。因此需要一种高效并且准确的方法对 歌曲进行情感分析，从而达到分类目的。
[0003]在歌曲数量不多的情况下，歌曲分类可采用人工的方式进行，这种方式 虽然准确率高，但是效率却很低。因此，需要借助计算机来自动的进行分类。 近年来，歌曲的种类层出不穷，从以往的古典音乐到如今的流行音乐，歌曲 的形式已发现翻天覆地的变化。在以往，音频相较于歌词是更加重要的衡量 歌曲情感的因素。现如今歌词内容愈发丰富，并已成为众多流行音乐作者的 一个非常重要的情感抒发途径。因此，基于歌词对歌曲进行情感分析来对歌 曲分类已成为一种可能。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于ShuffleNet的中文歌词情感分析方法，其特征在于：所述情感分析方法包括如下步骤：步骤1：对歌词文本数据集进行预处理，去除文本中的无用信息；步骤2：将经过步骤1之后得到数据通过使用jieba分词工具对歌词文本进行分词并去除停用词；步骤3：对分词之后的结果进行词嵌入，将其转换为向量的形式；步骤4：构建ShuffleNet网络，将步骤3得到的结果通过ShuffleNet网络，并将输出的结果通过激活函数得到score1；步骤5：构建歌曲情感词典；步骤6：将步骤2得到的分词之后的结果通过步骤5构建的情感词典和相应的计算规则计算出情感得分，并通过softmax函数得到score2；步骤7：将经过步骤4和步骤6得到的score1和score2通过D
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S证据理论进行融合，从而得出最终情感得分。2.根据权利要求1所述一种基于ShuffleNet的中文歌词情感分析方法，其特征在于：在所述步骤4中具体包括如下步骤：步骤4
‑
1：将步骤3得到的词嵌入结果进行resize，将其固定为大小为256
×
256的矩阵；步骤4
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2：在ShuffleNet的输入层进行一次卷积转为3通道的输入；步骤4
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3：开始构建ShuffleNet网络，ShuffleNet网络由两种模块组合而成；步骤4
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4：构建完成之后得到输出的结果为一个向量，将其通过激活函数，转换为0到1区间的值score1。3.根据权利要求1所述一种基于ShuffleNet的中文歌词情感分析方法，其特征在于：所述步骤5构建歌曲情感词典具体包括如下步骤：步骤5
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1：构建程度副词词典：根据知网(Hownet)情感词典来构建程度副词，并将其分为极高、高、中、低3类，权值分别为2、1.75、1.5、1.25；步骤5
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2：构建否定词典：收集否定词，将否定词权重设为
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1，并且当文本中否定词的个数为奇数时，表示该文本为否定，当文本中的否定词个数为偶数时，表示该文本为肯定；步骤5
‑
3：构建歌词情感词典：将音乐...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢强，林巧民，沈慧琳，周斌，洪磊，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：