論文の概要: LyCon: Lyrics Reconstruction from the Bag-of-Words Using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14750v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 03:01:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 15:14:31.866072
- Title: LyCon: Lyrics Reconstruction from the Bag-of-Words Using Large Language Models
- Title（参考訳）: LyCon:大規模言語モデルを用いた単語の単語から歌詞を再構成する
- Authors: Haven Kim, Kahyun Choi,
- Abstract要約: 本研究では,公開されているBag-of-Wordsデータセットから著作権のない歌詞を生成する新しい手法を提案する。
我々は、有名なソースからのメタデータと一致した、再構成された歌詞のデータセットLyConをコンパイルし、利用可能にしました。
我々は、ムードアノテーションやジャンルなどのメタデータの統合は、歌詞に関する様々な学術実験を可能にすると信じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper addresses the unique challenge of conducting research in lyric studies, where direct use of lyrics is often restricted due to copyright concerns. Unlike typical data, internet-sourced lyrics are frequently protected under copyright law, necessitating alternative approaches. Our study introduces a novel method for generating copyright-free lyrics from publicly available Bag-of-Words (BoW) datasets, which contain the vocabulary of lyrics but not the lyrics themselves. Utilizing metadata associated with BoW datasets and large language models, we successfully reconstructed lyrics. We have compiled and made available a dataset of reconstructed lyrics, LyCon, aligned with metadata from renowned sources including the Million Song Dataset, Deezer Mood Detection Dataset, and AllMusic Genre Dataset, available for public access. We believe that the integration of metadata such as mood annotations or genres enables a variety of academic experiments on lyrics, such as conditional lyric generation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,歌詞の直接使用が著作権上の懸念から制限されることの多い,歌詞研究の独特な課題について論じる。
典型的なデータとは異なり、インターネットソースの歌詞は著作権法の下でしばしば保護され、代替のアプローチを必要とする。
本研究では,Bag-of-Words(BoW)データセットから著作権のない歌詞を生成する新しい手法を提案する。
BoWデータセットと大規模言語モデルに関連付けられたメタデータを利用することで,歌詞の再構築に成功した。
我々は、Milline Song Dataset、Deezer Mood Detection Dataset、AllMusic Genre Datasetなどの有名なソースからのメタデータと合わせて、再構成された歌詞のデータセットLyConをコンパイルし、公開しました。
我々は、ムードアノテーションやジャンルなどのメタデータの統合は、条件付き歌詞生成のような歌詞に関する様々な学術実験を可能にすると信じている。
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