論文の概要: Linguistic Analysis of Sinhala YouTube Comments on Sinhala Music Videos: A Dataset Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18633v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 09:46:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:22.763534
• Title: Linguistic Analysis of Sinhala YouTube Comments on Sinhala Music Videos: A Dataset Study
• Title（参考訳）: Sinhala Music VideosにおけるSinhala YouTubeコメントの言語学的分析:データセットによる検討
• Authors: W. M. Yomal De Mel, Nisansa de Silva,
• Abstract要約: 本研究では,音楽情報検索(MIR)と音楽感情認識(MER)の領域について,シンハラの楽曲との関連について検討する。 本研究の目的は,YouTube Sinhalaの楽曲ビデオにおけるSinhalaコメントの挙動を,ソーシャルメディアコメントを一次データソースとして分析することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2630859234884724
• License:
• Abstract: This research investigates the area of Music Information Retrieval (MIR) and Music Emotion Recognition (MER) in relation to Sinhala songs, an underexplored field in music studies. The purpose of this study is to analyze the behavior of Sinhala comments on YouTube Sinhala song videos using social media comments as primary data sources. These included comments from 27 YouTube videos containing 20 different Sinhala songs, which were carefully selected so that strict linguistic reliability would be maintained and relevancy ensured. This process led to a total of 93,116 comments being gathered upon which the dataset was refined further by advanced filtering methods and transliteration mechanisms resulting into 63,471 Sinhala comments. Additionally, 964 stop-words specific for the Sinhala language were algorithmically derived out of which 182 matched exactly with English stop-words from NLTK corpus once translated. Also, comparisons were made between general domain corpora in Sinhala against the YouTube Comment Corpus in Sinhala confirming latter as good representation of general domain. The meticulously curated data set as well as the derived stop-words form important resources for future research in the fields of MIR and MER, since they could be used and demonstrate that there are possibilities with computational techniques to solve complex musical experiences across varied cultural traditions
• Abstract（参考訳）: 本研究では,音楽情報検索(MIR)と音楽感情認識(MER)の領域を,音楽研究の未研究分野であるシンハラの曲と関連づけて検討する。 本研究の目的は,YouTube Sinhalaの楽曲ビデオにおけるSinhalaコメントの挙動を,ソーシャルメディアコメントを一次データソースとして分析することである。 これには、厳格な言語的信頼性を維持し、関連性を確保するために慎重に選択された20種類のシンハラ曲を含む27のYouTubeビデオからのコメントが含まれていた。 このプロセスにより、合計93,116のコメントが収集され、データセットは高度なフィルタリング手法と翻訳機構によってさらに洗練され、63,471のシンハラコメントが得られた。 さらに、シンハラ語に特有の964の停止語がアルゴリズムによって導出され、そのうち182語はかつて翻訳されたNLTKコーパスの英語の停止語と正確に一致した。 また、シンハラの一般ドメインコーパスとシンハラのYouTubeコメントコーパスを比較し、後者が一般ドメインのよい表現であると確認した。 厳密にキュレートされたデータセットと、派生したストップワードは、MIRとMERの分野における将来の研究に重要なリソースを形成する。

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