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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 471 - 474 (4page)
이용수
초록· 키워드
음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.
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목차
- 요약
- Ⅰ. Introduction
- Ⅱ. Previous literature
- Ⅲ. Design and Implementation
- Ⅳ. Evaluation
- Ⅴ. Conclusion
- REFERENCES
참고문헌
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