声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 情感分析
1.2.2 音乐的情感分类
1.3 本文工作
1.4 本文的组织结构
第2章 基于监督学习的音乐情感分类
2.1 实验数据以及评价指标
2.2 分词对于情感分类的影响
2.2.1 歌词语言特点分析
2.2.2 分词性能对音乐情感分类准确性的影响
2.3 几种分类器的性能比较
2.3.1 最大熵分类器
2.3.2 支持向量机
2.3.3 监督主题模型
2.3.4 分类器性能比较
2.4 本章小结
第3章 基于部分监督和半监督学习的音乐情感分类
3.1 部分监督学习方法
3.1.1 基本思想
3.1.2 启发式的二元分割方法
3.1.3 Spy-SVM方法
3.1.4 实验
3.2 半监督学习方法
3.2.1 LDA模型
3.2.2 实验结果
3.2.3 半监督学习方法的讨论
3.3 本章总结
第4章 基于词典的音乐情感分类
4.1 基于词典的音乐情感分类
4.1.1 情感词典
4.1.2 基于词典的分类方法
4.1.2 实验结果
4.1.3 结果分析
4.2 基于最大熵模型的词典扩充
4.2.1 最大熵模型文件
4.2.2 情感词选取方法
4.2.3 实验结果
4.3 基于bootstrapping的词典扩充
4.3.1 bootstrapping方法
4.3.2 实验结果
4.4 基于词典与基于监督学习方法的结合
4.4.1 加入情感词特征
4.4.2 将基于情感词典方法的结果作为特征
4.4.3 实验结果
4.5 本章小结
第5章 工作总结与展望
5.1 工作总结
5.2 未来工作
参考文献
致谢