从歌曲中提取的情绪和BBC计划基于情感的上下文

文摘

越来越多的媒体成为可以在聚合数字广播和移动宽带网络将需要能够个性化的智能接口的选择内容。旨在捕获的内容,我们构造一个基于标签的语义空间,经常用来描述情感与音乐有关last . fm社交网络。实现潜在语义分析(LSA),我们根据他们的歌词歌曲的情感背景建模,并应用类似的方法来提取情绪从BBC电视情节的概要描述使用TV-Anytime大气条件。根据我们的初步结果,我们建议可以实现LSA machinelearning方法提取情感背景和情感用户偏好模型。

1。介绍

当数字广播流和内容本身都是适应小屏幕大小的手持设备,它将真正转化为数百个频道mobisodes迅速变化和位置感知媒体,可能不再是可行的选择程序通过滚动电子节目指南。为了自动根据个性化过滤媒体的偏好,这将需要元数据不仅定义了传统体裁类别还包括参数捕获移动应用环境的变化。自2005年以来,BBC广播公司使他们的程序列表可用作为XML格式的TVA TV-Anytime [1)的元数据,它允许用于描述媒体使用互补的方面,如内容类型、格式、目标受众、意图,或大气。我们以前在一个相关的论文2]分析了大气尤其是元数据描述情绪可能促进识别项目可能被视为类似,即使他们属于不同的类型分类。也在音乐方面看来,尽管经常特殊字符标记,由数百成千上万的用户在社交网络last . fm,人们倾向于同意他们附加的情感方面来描述音乐(3,4]。一个越来越大的问题可能会因此:我们能应用机器学习技术来提取情感方面与媒体为了我们的感知模型,从而促进超越传统的情感分类划分的类型?

2。相关的工作

在涉及dvb - h移动电视的使用场景,几个渠道之间的转移可能更耗时比看实际mobisode,新的文本挖掘基于内容的过滤方法被认为是一个解决方案。反映偏好等类别的“乐趣”、“行动”,“兴奋”,或“色情”,从文本提取的主题和情绪是描述项目,纳入EPG电子节目指南数据为基础生成用户首选项(5]。在广播背景下,类似的方法实现自动提取文本和视觉概念分类的电视广告视频基于概率潜在语义分析(查询)6]。作为机器学习方法类似于潜在语义分析(LSA) [7),它捕获统计分布的视觉对象之间的依赖关系或品牌,从而使非监督分类中的语义概念的内容。最近神经成像实验,重点观察人类大脑活动反映出名词的意义,展示了一个直接观察到的模式之间的关系在大脑扫描的区域被激活,和词同现的统计数据在大型文档的集合。功能性磁共振图像的不同的模式(fmri)引发的具体条款似乎不仅导致类似的大脑活动在不同的个体(8),还可以预测哪些体素在大脑中根据语义类别将被激活基于大型文本语料库[词同现9]。或换句话说,LSA的方式模拟文本理解的造型词语的意义和背景,他们似乎已经发生神经相关。

在过去的十年里,神经影像学技术的进步使大脑活动的研究建立了音乐结构比之前认为的更大程度上是在“语言”处理的大脑区域(10]。神经似乎音乐和语言之间的资源共享在句法测序和语义加工的模式反映出紧张和解决(11- - - - - -13),添加支持发现语言和旋律歌曲处理交互的组件(14]。类似地,似乎有一个语言的大脑区域之间的重叠和镜像神经元,转移的感官信息感知的重演他们汽车的水平。镜像神经元数量调节输入视听形式和感觉器官产生的集成以类似的形式,表示他们是否源自我们观察别人的行动,实际上只有想象或制定自己(15,16]。这导致我们感性理解的建议背后的潜在意图的行为,或情绪状态反映在句子和旋律短语是基于感知运动的一个模仿的产物(17]。

音乐方面的影响已被广泛的研究领域的焦点,从如何情绪出现基于底层谐波和有节奏的层次结构形成我们的预期(18- - - - - -20.),我们有意识地体验这些模式如何记紧张的轮廓和释放21),进而引发生理变化的心率和血压已经被记载在众多认知音乐和情感之间的联系的研究(22]。但当听歌曲我们的情感不仅唤起了低级认知表征也暴露于更高层次特征反映出单词组成的歌词。研究从记忆中检索歌曲显示歌词和旋律似乎回忆起从两个不同的版本:一个存储的旋律,另一个只包含文本(23],而进一步启动实验表明,歌曲记忆不是组织在严格的时间顺序,而是文本和优化基于高阶结构的相互联系交织在一起(24]。

考虑到上述结果,我们可以从文本中提取情感组件表示的媒体喜欢歌词,和模型作为模式反映了我们情感如何看待媒体?LSA作为机器学习方法应用到提取心情歌词和BBC的节目简介描述,在下面几节中,我们描述的方法用于提取高水平表示媒体使用情感标签,早期的结果当映射情感检索组件的歌词和概要描述,总结和讨论潜在的自动生成用户情感偏好为基础mood-based建议。

3所示。情感标签空间

在调查如何使用非结构化元数据来描述媒体,社交音乐网络last . fm提供了一个有趣的案例。经常被选为标签的情感方面last . fm用户描述情感的歌曲似乎周围形成集群的主要情绪像醇厚,悲伤,或更多的激动情绪愤怒和快乐。这个社交网络标签之间的相关性和关联的特定的音乐被用于音乐信息检索社区定义一个简化的真实情绪,这不仅反映了人们经常使用当描述感知情感上下文,还跟踪他们同意将这些标签附加到3,4]。我们选择了十二这些常用的标签创建一个情感语义空间。利用标准的心理参数情感评估,我们地图这些情感条件的两个主要维度价和唤醒(25),并使用这两个轴轮廓一个情感平面划分在一个情感语义空间包含常用的四组last . fm标签:(我)快乐,有趣,性感;(2)浪漫、柔和、成熟、冷静;(3)生气,咄咄逼人;(iv)黑暗、忧郁、悲伤。

在这个情感平面的尺寸价描述如何愉快的东西是沿着一个轴从正到负相关的单词像快乐或悲伤,而唤醒捕捉的数量从被动参与成熟和悲伤的积极方面激发等反映在标签生气还是高兴。应用选择last . fm标签作为情感浮标定义语义平面的心理价和唤醒维度,我们应用潜在语义分析(LSA)评估之间的相关性的歌词和每个选定的情感方面。应用这些情感上标记也使我们能够比较LSA-retrieved值对用户应用于实际的标签last . fm在我们分析与歌曲相关的标签云。此外,当分析BBC的简介描述程序我们已经补充last . fm标签与大量的TV-Anytime大气条件同样作为情感的浮标。虽然标记明显影响的两套不同的剧情简介,对比表明,尽管TV-Anytime词汇的详细程度越高,整体反映同样的情绪上下文last . fm标签和大气条件。或者换句话说,last . fm和TV-Anytime标记提供不同粒度捕捉情绪但更大的倾向在生成的模式是相同的。

机器学习技术,LSA从段落中提取意义通过造型语言的使用模式多个文件和条款及其上下文表示为向量在高维空间。评估的基础LSA的歌词和情感词向量之间的相关性是一个潜在的文本语料库组成的大量文档提供统计依据确定在多个上下文中词语的共存。在这个实验中,我们选择经常实施标准TASA文本语料库,在37651年发现的92409个单词组成的文本,小说,新闻文章和其他阅读材料的一般知识,美国学生接触到在大学第一年的水平。术语和短语中出现的频率出现在一个矩阵中定义行由单词和列的文档。许多细胞由行和列只包含0,所以为了仅保留最基本的功能,原始稀疏矩阵的维数减少到约300维度。这个可以模型语义相关度的歌词和情感的向量,值1表示项目之间的相似度和低或负的值都在0.02标志着一个随机缺乏相关性。在语义空间行歌词或情感的词表达同一意思将表示为向量紧密,即使他们不共享任何条款。相反,这些条款可能在其他文件cooccur描述同一主题,减少原始矩阵的维数,这些协会的相对强弱可以表示成向量之间的夹角的余弦值。

4所示。结果:歌词

而在用户定义的标记last . fm描述一首歌作为一个整体,我们的目标是模型轮廓的改变张力和释放它唤起的情感,因此项目每一个单独的歌词到语义空间。分析个人行秒的时间尺度上也反映了认知时间约束的一般适用于我们的大脑,当我们将连续事件绑定到知觉单元(26]。我们认为词汇是连续的音素和元音在大约30毫秒,而反过来融入大片段的长度约3秒。我们因此假设行歌词组成的几句话每个对应于这些高级感知单元之一。从神经网络的角度来看,突出的歌词逐行到语义LSA空间,也可以在认知意义上被视为类似于精神的概念是如何受到激活神经节点之间的数量代表事件和协会在我们的工作记忆(27]。在这方面,同现矩阵形成的词的频率last . fm标签和歌词可能被理解为对应链接连接节点的优势在语义和情景记忆的心理模型。

4.1。积累情感组件

预计30歌曲的歌词选自每周最高跟踪图表last . fm歌词,我们计算相关性和标签对每个十二情感方面用作标记LSA空间,而丢弃余弦值低于一个阈值为0.09。为了比较歌词的LSA检索相关的价值观和情感方面对用户定义的标签附加到这首歌last . fm,我们总结积累LSA从歌词的每一行中检索值。

把这首歌“没有什么比这个更重要”为例,用户定义的标记在附加到这首歌last . fm少,包括常用的标签爱,爱情歌曲,寒意,供暖不足,放松,放松,记忆,和忧郁的我们不标记中用于LSA分析。因此我们随后这些标签合并成更大的部分标记以便于直接与LSA-retrieved值(图进行比较1)。比较情绪积累的LSA值组件与用户定义的标记last . fm条款,忧郁,和忧郁的,描述标签云最主要的情绪,可以理解为被情感词悲伤的LSA分析。类似地,如果解释爱从last . fm标签云相关的术语快乐(基于余弦话说爱和快乐)之间的相关性为0.56,LSA分析还可以理解检索方面的情感。同样地,如果寒冷在last . fm标签云被认为是相关的软和成熟的(基于余弦相关性为0.36和0.35,分别地),LSA分析还在这里似乎捕捉,心情。

类似的方法应用到一组三十歌曲,我们分组语义上接近last . fm标签到更大的部分组成的悲伤,快乐,爱情,和寒冷方面促进比较LSA-derived歌词之间的相关性和选定的情感方面。虽然之间有重叠和用户定义的LSA检索值last . fm标签在大多数的歌曲,没有整体LSA-retrieved值之间显著相关,在用户自定义标签的具体分布last . fm标签云。从本质上讲,个人标签在云是“一刀切”,适用于这首歌作为一个整体,而LSA歌词之间的相关性和语义标记反映了变化之间的亲和度歌曲线条和情感组件。但对三分之一的歌曲,为以“现在终于”(图2)的分布last . fm标签就像LSA值如果分为大片段。而在剩下的三分之二的歌曲,这首歌就是一个“疯狂世界”(图3),总体分布last . fm标签而明显重叠仍过于偏向悲伤的类型的组件。

4.2。情感组件的分布

分组成更大的情感组件部分,我们随后保持LSA值检索从歌词中的每个单独的行,随着时间的推移,接着通过策划值提供了一个情感的分布组件的视图。故事情节的结构可以解释为镜像模式改变情绪的歌曲沿水平轴。垂直,颜色分组显示方面的价和冲动引发的歌词以及他们一般分布的关系。以外的任何颜色都代表一个激活余弦相似度阈值水平为0.09,和饱和度从亮到暗代表之间的相关程度,这首歌的歌词和每一个情感方面。每个情感组件的贡献明显在整个LSA的歌词时可以考虑值随时间分布的单像素由各个线路的歌曲。在分析情感组件出现主要和整体贡献最多,LSA情节大致可以分为三个类别,可以为特点不均衡分布,集中分布,和均匀的分布。

回到这首歌“没有什么比这个更重要,”图4首先,情节了不平衡类别,在这种情况下有一个鞋底重量分布的情感偏向组件忧郁的。以下曲线累积LSA值表示每个组件的贡献对整个歌曲,的重要方面忧郁的显然是分开的其他组件。

的集中分布分布在“现在终于”(图中找到5)显示了更明确的情感缺乏像“幸福”或“悲伤”除了一开始,而不是整个歌曲的主要贡献来自于更被动的“成熟”和“软”两个方面。与前者的例子,下面的曲线反映累积的情感贡献模式结合“快乐”或“悲伤”的激活元素保持在初始水平,而更被动的“成熟”和“软”方面不断积累在这首歌。

一个均匀分布同时广泛的情感组件以“疯狂世界”图6,同时对比了情感周边地区“快乐”“悲伤”组件。这种模式也可以用下面的曲线,在另外的突然大幅增加累积值开始大约三分之一到这首歌也说明了情感这首歌反映了整体结构的组件。

整体饱和度定义歌词之间的相关性和情感上的标记,以及情感的分配模式组件在整个歌曲似乎一致。歌词或多或少出现饱和的情感标记用于LSA分析继续在整个歌曲。情感元素的分布模式似乎在整个歌曲形式一致的模式对比的元素,似乎形成持续行保存模式曾经发起或集群。我们建议这些元素形成袋的特性,可用于分类和推断模式为基础建立情感上的播放列表。从这些特性,一般模式出现,歌曲中的情感成分分布的“迷墙”和“我的不朽,”图7由于稀疏,出现类似中央方面喜欢“软”,而不是强调外缘公路元素在“幸福”反对“伤心。“相反的性格核心元素的分布中可以看到强调在歌曲“缓慢下降”和“天堂的阶梯,”图8强调“软”的方面,“成熟”的“快乐”和“悲伤。“而这些元素的歌曲“每个人都伤害”和“少年心气,”图9分为集群,表现为结构组件,提供一个强大的持续激活互补的感情或对比了这些情感组件。

5。结果:英国广播公司简介

重复的方法,但这一次从文本中提取情感描述电视节目,我们选择短BBC对照表作为输入,并计算简介文本向量之间的余弦相似性和每一个选择last . fm情感词。在前面分析歌词可以被视为原始媒体的一部分,显然不是概要描述。它只提供了一个简短的总结计划,但它却提供了一个实际的描述相关的补充TV-Anytime元数据类型。我们最初分析的独立的简介描述是否可能捕捉情感方面的BBC节目。

分析程序的“新闻之夜”,基于简短描述:新闻的深度调查和分析天(的)头条新闻背后的故事,触发标签“有趣”和“性感”,似乎没有立即一个恰当的描述,可能由于这些情感上被直接与发生相关的单词大纲中的故事和新闻。生活方式计划”的气氛准备稳定做的!”可能是更好的反映在剧情简介:彼得·戴维森和比尔病房挑战名厨创建嘴巴吃饭在几分钟内,这触发了标签“浪漫”与吃饭有关。另一个奇异的情绪可以从纪录片中检索“我是一个男孩厌食症患者,”根据剧情简介:纪录片三个年轻人努力克服他们的与食物的关系,他们在伦敦恢复诊所然后回到外面的世界“黑暗,触发情感术语。“我们发现一个更广泛的情感谱反映在生活方式计划”飞行的园丁”所描述的文本:直升机飞行的园丁克里斯周游的使命,英国(的)最鼓舞人心的花园。他帮助一对德文郡创造一个美丽的春天森林花园。克里斯访问令人印象深刻的地方园林思想和从空气中揭示了康沃尔惊人的观点。剧情简介触发被动愉快的浓度价元素相关的单词加上“软,成熟的快乐。”在这种情况下也标记“酷”出来,它有一个强大的协会简介中包含这个词的空气,而激活的标签“挑衅”似乎不简单。此集群的元素缺乏LSA分析程序的“超级兽医”,而是唤起强烈的情感对比基于文本:皇家兽医学院路易狗需要紧急手术在他的胸部和危及生命的出血后兽医需要找出导致猫适合,愉快的和不愉快的积极的“幸福”和“悲伤”脱颖而出结合强烈的情绪反映在标签“浪漫。”,可以看到从项目如“飞行的园丁”和“超级兽医”(图10),简介和选择标记之间的相关性可能经常引发两个互补的元素以及对比情感组件。

我们继续探讨我们是否能够总结不同模式反映了一种情感概要文件相关的电视连续剧,通过积累LSA的简介文字与情感之间的相关性值标签在几集。类似于以前的方法在分析歌词时,我们举行了LSA对用户定义的结果last . fm标签云,我们这里比较LSA的简介与值TV-Anytime大气类型用于英国广播公司(BBC)的元数据。这个分类方案提供了53个不同的术语可能包括在类型元数据表达的气氛或感知情绪反应时看一个程序。突出对53个概要的描述TV-Anytime术语中,用作LSA的情感标记分析,允许定义更多的分化模式。同时也突出英国广播公司简介与之前使用last . fm标签在LSA的分析中,可以比较在多大程度上使用的选择TV-Anytime大气条件或last . fm标签的情感标记语义空间是影响结果。

序列分析情感内容的概要描述相同的项目,我们选择soap“东恩德斯”“两品脱啤酒,”和科幻喜剧系列”的医生。“最初,策划LSA分析soap的“东恩德斯”和喜剧《两品脱啤酒”12last . fm标签(数据1和2,增加色彩饱和度对应程度的相关性),情感成分的分布不平衡在这两种情况下出现。但是soap有鞋底重量偏向于“悲伤”和“愤怒”超过“快乐,”平衡是逆转的喜剧转向主要是“快乐的”和“有趣”辅以“软”和“成熟”的方面。总的来说,“东恩德斯”的分布更加密集和情感饱和例证的元素,如“愤怒”反映出高唤醒。相比之下,“两品脱啤酒”的轻特征聚类出来的积极价元素,如“快乐”和“有趣,再加上一般的稀疏矩阵内的激励。

第二步,将对53个概要描述TV-Anytime大气条件当然导致更多分化模式。用户在last . fm经常跟踪描述为“生气”,但音乐很少被描述为吓人,恐惧是缺乏的感觉。否则,这样的TV-Anytime元数据也抓住了这些方面的简介与诸如“可怕的气氛。“一些这些元素是必不可少的,描述的内容是显而易见的科幻小说系列”的医生,”图13。缺乏对这些感觉,last . fm标记“忧郁”和“黑暗”引发的,而需要增加的解决TV-Anytime大气条件捕获同样“幽灵”和“愚蠢”方面。

完全TV-Anytime添加了大量的词汇,而不是描述的情感捕捉态度或感知到的反应像“时髦的”或“引人注目的”,并因此引发导致大气中大量元素。在“东恩德斯”添加元素,如“疯狂的”和“令人兴奋”的模式。同样,更多的滑稽元素以这样的词“疯狂,愚蠢,”或“古怪”提供了一个更高的情感粒度在“两品脱啤酒”的描述。然而,整体偏向于积极或消极的价和兴奋在分布似乎很大程度上保存,是否独立的last . fm或TV-Anytime术语作为情感标记在LSA的分析。

比较的情感组件从LSA检索分析简介文本与实际TV-Anytime大气条件在BBC的元数据,他们似乎很大程度上一致。喜剧已经索引为“幽默、愚蠢、无礼、有趣、古怪的疯狂,“虽然仅根据大纲文本,大多数这些组件还在LSA分析出来。在soap中“东恩德斯”事件被注释为“扣人心弦的,坚韧的,勇敢的。“虽然从剧情简介文本也引发了这些词汇,可能更体现在这些方面积累的鲜明对比的“快乐”和“悲伤”组件检索的LSA分析。同样,在实际的“医生”TV-Anytime大气条件应用于英国广播公司(BBC)的元数据令人毛骨悚然的,令人兴奋的也被俘,而灰色的感知反应模式似乎这个描述添加更多的细微差别。

6。结论

预测英国广播公司简介描述成LSA空间,同时使用last . fm标签和TV-Anytime大气条件作为情感的浮标数据11- - - - - -13,我们展示了一个提取模式的能力反映情感组件的组合。虽然每个概要引发个体情绪反应与一个特定的事件,一般模式仍然出现时积累LSA相关性在连续集剧情简介和情感标签,这使我们能够区分一个喜剧和soap基于文本的描述。应用更多的语义标记分析允许捕捉额外的元素的氛围的感知态度或应对媒体消费。然而,情感成分反映了媒体内容的整体平衡似乎很大程度上保存,是否独立的last . fm或TV-Anytime术语作为情感标记在LSA的分析。

超越的静态LSA分析连续概要描述,绘制组件随着时间的推移可能会提供一个基础造型情感发展的模式,当我们感知媒体。我们假设这些情感组件反映成分结构视为模式的紧张和释放,形成展开故事情节的戏剧性的暗流。作为例证的情节歌词每个矩阵列对应于一个几秒钟的时间窗口,也是高级的近似长度单位,我们精神上构造在时间知觉连续性26]。解释在这种情况下,我们建议LSA的文本分析组件在一个类似的时间窗口大小能够捕获的高水平表示转移情绪引发的媒体。或从认知的角度来看,降维执行LSA可能被解释为一个简化模型的精神概念是如何受到链接连接节点的优势在我们的工作记忆(27]。

发现情感内容的媒体可以通过使用情感检索条件作为标记,我们建议LSA可能应用为基础自动生成mood-based建议。看来,即使我们关掉声音和视觉效果,情感背景以及整体正式结构元素仍然可以从媒体中提取基于潜在语义。

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