Abstrakt. Den centrala idén med denna uppsats är att visa styrkan i texter för musik mining och naturligt språk bearbetning (NLP) uppgifter med hjälp av distribuerad representation paradigm. För musikbrytning tar vi upp två förutsägelser för låtar: genre och popularitet. Befintliga arbeten för båda dessa problem har två stora flaskhalsar. För det första representerar de texter som använder handgjorda funktioner som kräver invecklade kunskaper i språk och musik. För det andra anser de att texter är en svag indikator på genre och popularitet. Vi övervinner båda flaskhalsarna genom att representera texter med distribuerad representation. I vårt arbete, genre identifiering är en multi-klass klassificering uppgift medan popularitet förutsägelse är en binär klassificering uppgift. Vi uppnår en F1-poäng på ca 0,6 för båda uppgifterna med enbart texter. Distribuerad återgivning av ord används nu i stor utsträckning för olika NLP-algoritmer. Vi visar att texter kan användas för att förbättra kvaliteten på denna representation.
Barman m.fl. har visat att kunskap kodad i texter kan användas för att förbättra den distribuerade representationen av ord REF.
It's Only Words And Words Are All I Have
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}