論文の概要: Multilingual Music Genre Embeddings for Effective Cross-Lingual Music Item Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07755v1
• Date: Wed, 16 Sep 2020 15:39:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 23:28:07.693144
• Title: Multilingual Music Genre Embeddings for Effective Cross-Lingual Music Item Annotation
• Title（参考訳）: 効果的なクロスリンガル音楽項目アノテーションのための多言語音楽ジャンル埋め込み
• Authors: Elena V. Epure and Guillaume Salha and Romain Hennequin
• Abstract要約: 言語間音楽ジャンルの翻訳は、並列コーパスに頼ることなく可能である。 多言語音楽ジャンルの埋め込みを学習することにより、並列コーパスに頼ることなく、多言語音楽ジャンルの翻訳を可能にする。 本手法は,複数の言語におけるタグシステム間の楽曲ジャンルの翻訳に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.709229853995987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Annotating music items with music genres is crucial for music recommendation and information retrieval, yet challenging given that music genres are subjective concepts. Recently, in order to explicitly consider this subjectivity, the annotation of music items was modeled as a translation task: predict for a music item its music genres within a target vocabulary or taxonomy (tag system) from a set of music genre tags originating from other tag systems. However, without a parallel corpus, previous solutions could not handle tag systems in other languages, being limited to the English-language only. Here, by learning multilingual music genre embeddings, we enable cross-lingual music genre translation without relying on a parallel corpus. First, we apply compositionality functions on pre-trained word embeddings to represent multi-word tags.Second, we adapt the tag representations to the music domain by leveraging multilingual music genres graphs with a modified retrofitting algorithm. Experiments show that our method: 1) is effective in translating music genres across tag systems in multiple languages (English, French and Spanish); 2) outperforms the previous baseline in an English-language multi-source translation task. We publicly release the new multilingual data and code.
• Abstract（参考訳）: 音楽ジャンルの注釈付けは音楽推薦や情報検索に不可欠であるが、音楽ジャンルが主観的概念であることを考えると困難である。 近年、この主観性を明確に考慮するために、音楽項目の注釈を翻訳タスクとしてモデル化し、対象とする語彙内で楽曲のジャンルを予測したり、他のタグシステムから派生した音楽ジャンルタグのセットから分類(タグシステム)を行った。 しかし、並列コーパスがなければ、以前のソリューションでは他の言語のタグシステムを扱えず、英語のみに限られていた。 ここでは,多言語音楽ジャンルの組込みを学習することにより,並列コーパスに頼らずに,多言語音楽ジャンルの翻訳を可能にする。 まず,複数単語タグを表すために事前学習した単語埋め込みに合成関数を適用し,修正された再適合アルゴリズムを用いて多言語音楽ジャンルグラフを活用することで,タグ表現を音楽領域に適用する。 実験によると この手法は 1) 複数の言語(英語,フランス語,スペイン語)のタグシステム間の音楽ジャンルの翻訳に有効である。 2) 英語の複数ソース翻訳タスクでは, 以前のベースラインよりも優れていた。 新しい多言語データとコードを公開しています。

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