論文の概要: Towards Estimating Personal Values in Song Lyrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12694v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 19:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:48:15.999225
• Title: Towards Estimating Personal Values in Song Lyrics
• Title（参考訳）: 歌詞の個性評価に向けて
• Authors: Andrew M. Demetriou, Jaehun Kim, Sandy Manolios, Cynthia C. S. Liem,
• Abstract要約: 西洋諸国で広く消費されている音楽は、歌詞が含まれており、アメリカのサンプルでは、彼らの楽曲ライブラリのほとんどすべてが歌詞を含んでいると報告している。 本稿では,社会科学理論に導かれたパースペクティビズム的アプローチを用いて,アノテーションの収集,品質評価,集約を行う。 次に、評価値辞書を用いて、事前学習した文/単語の埋め込みモデルに基づく評価値と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.170818712089796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most music widely consumed in Western Countries contains song lyrics, with U.S. samples reporting almost all of their song libraries contain lyrics. In parallel, social science theory suggests that personal values - the abstract goals that guide our decisions and behaviors - play an important role in communication: we share what is important to us to coordinate efforts, solve problems and meet challenges. Thus, the values communicated in song lyrics may be similar or different to those of the listener, and by extension affect the listener's reaction to the song. This suggests that working towards automated estimation of values in lyrics may assist in downstream MIR tasks, in particular, personalization. However, as highly subjective text, song lyrics present a challenge in terms of sampling songs to be annotated, annotation methods, and in choosing a method for aggregation. In this project, we take a perspectivist approach, guided by social science theory, to gathering annotations, estimating their quality, and aggregating them. We then compare aggregated ratings to estimates based on pre-trained sentence/word embedding models by employing a validated value dictionary. We discuss conceptually 'fuzzy' solutions to sampling and annotation challenges, promising initial results in annotation quality and in automated estimations, and future directions.
• Abstract（参考訳）: 西洋諸国で広く消費されている音楽は、歌詞が含まれており、アメリカのサンプルでは、彼らの楽曲ライブラリのほとんどすべてが歌詞を含んでいると報告している。 同時に、社会科学理論は、個人的価値(意思決定や行動のガイドとなる抽象的な目標)がコミュニケーションにおいて重要な役割を担っていることを示唆している。 このように、歌詞で伝達される値はリスナーのそれと似ているか、あるいは異なる場合があり、拡張によってリスナーの歌に対する反応に影響を与える。 これは、歌詞中の値の自動推定に向けた作業は、下流のMIRタスク、特にパーソナライズを支援する可能性があることを示唆している。 しかし、高主観的なテキストとして、注釈付けすべき歌のサンプリングやアノテーションの方法、アグリゲーションの方法の選択などにおいて、歌詞の歌詞は課題を呈している。 本稿では,社会科学理論に導かれたパースペクティビズム的アプローチを用いて,アノテーションの収集,品質評価,集約を行う。 次に、評価値辞書を用いて、事前学習した文/単語の埋め込みモデルに基づく評価値と比較する。 本稿では,サンプル化とアノテーションの課題に対する「ファジィ」な解決策,アノテーションの品質と自動推定における初期結果,今後の方向性について論じる。

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