MoodyLyrics: A Sentiment Annotated Lyrics Dataset

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: MoodyLyrics: A Sentiment Annotated Lyrics Dataset
Autori: Çano, Erion; Morisio, Maurizio
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 118-124
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: ACM
ISBN: 978-1-4503-4798-3
Titolo del convegno: 2017 International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence
Luogo dell'evento: Hong Kong
Data dell'evento: March, 2017
Luogo di pubblicazione: New York
Abstract: Music emotion recognition and recommendations today are changing the way people find and listen to their preferred musical tracks. Emotion recognition of songs is mostly based on feature extraction and learning from available datasets. In this work we take a different approach utilizing content words of lyrics and their valence and arousal norms in affect lexicons only. We use this method to annotate each song with one of the four emotion categories of Russell's model, and also to construct MoodyLyrics, a large dataset of lyrics that will be available for public use. For evaluation we utilized another lyrics dataset as ground truth and achieved an accuracy of 74.25 %. Our results confirm that valence is a better discriminator of mood than arousal. The results also prove that music mood recognition or annotation can be achieved with good accuracy even without subjective human feedback or user tags, when they are not available.
Data: 2017
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: lyrics mood annotations, intelligent music recommendation, lyrics sentiment analysis, music dataset construction, intelligent music recommendation, lyrics sentiment analysis, music dataset construction, lyrics mood annotations, lyrics sentiment analysis, music dataset construction, lyrics mood annotations, intelligent music recommendation, intelligent music recommendation, lyrics sentiment analysis, music dataset construction, lyrics mood annotations, lyrics sentiment analysis, music dataset construction, lyrics mood annotations, intelligent music recommendation
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 06 Feb 2017 16:02
Data ultima modifica (IRIS): 07 Giu 2017 10:07:37
Data inserimento (PORTO): 09 Giu 2017 21:03
Numero Identificativo (DOI): 10.1145/3059336.3059340
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2664710
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Citazioni:

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