論文の概要: Automatic Detection of Moral Values in Music Lyrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18787v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 14:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 13:09:10.252574
• Title: Automatic Detection of Moral Values in Music Lyrics
• Title（参考訳）: 音楽歌詞におけるモラル値の自動検出
• Authors: Vjosa Preniqi, Iacopo Ghinassi, Julia Ive, Kyriaki Kalimeri, Charalampos Saitis,
• Abstract要約: 道徳的価値は、情報を評価し、意思決定し、重要な社会問題に関する判断を形成する上で、基本的な役割を担います。 2人の専門家が注釈付けした200曲のリアル歌詞の道徳的価値を検出するために,2,721の合成歌詞を微調整した変換器ベース言語モデル(BERT)のセットを課題とした。 MFTアノテーション付きソーシャルメディアテキストを微調整したBERTやゼロショット(GPT-4)分類など,一連のベースラインに対する予測能力の評価を行った。 提案したモデルでは、平均F1重み付きスコアが0.8で、実験全体で最高の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.747987317906765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Moral values play a fundamental role in how we evaluate information, make decisions, and form judgements around important social issues. The possibility to extract morality rapidly from lyrics enables a deeper understanding of our music-listening behaviours. Building on the Moral Foundations Theory (MFT), we tasked a set of transformer-based language models (BERT) fine-tuned on 2,721 synthetic lyrics generated by a large language model (GPT-4) to detect moral values in 200 real music lyrics annotated by two experts.We evaluate their predictive capabilities against a series of baselines including out-of-domain (BERT fine-tuned on MFT-annotated social media texts) and zero-shot (GPT-4) classification. The proposed models yielded the best accuracy across experiments, with an average F1 weighted score of 0.8. This performance is, on average, 5% higher than out-of-domain and zero-shot models. When examining precision in binary classification, the proposed models perform on average 12% higher than the baselines.Our approach contributes to annotation-free and effective lyrics morality learning, and provides useful insights into the knowledge distillation of LLMs regarding moral expression in music, and the potential impact of these technologies on the creative industries and musical culture.
• Abstract（参考訳）: 道徳的価値は、情報を評価し、意思決定し、重要な社会問題に関する判断を形成する上で、基本的な役割を担います。 歌詞から道徳性を迅速に抽出する可能性によって、音楽聴取行動のより深い理解がもたらされる。 MFT(Moral Foundations Theory)に基づいて,大言語モデル(GPT-4)が生成する2,721の合成歌詞に変換言語モデル(BERT)を微調整し,2人の専門家が注釈付けした200のリアル音楽歌詞の道徳的価値を検出する。 提案したモデルでは、平均F1重み付きスコアが0.8で、実験全体で最高の精度が得られた。 このパフォーマンスは平均して、ドメイン外およびゼロショットモデルよりも5%高い。 両分類の精度を検討する際には,提案したモデルは基準よりも平均12%高い精度で動作し,本手法は注釈のない効果的な歌詞モラル学習に寄与し,音楽のモラル表現に関するLLMの知識蒸留や,これらの技術が創造産業や音楽文化に与える影響について有用な知見を提供する。

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