論文の概要: Words to Waves: Emotion-Adaptive Music Recommendation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21724v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 15:35:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.114947
• Title: Words to Waves: Emotion-Adaptive Music Recommendation System
• Title（参考訳）: 言葉から波へ:感情適応型音楽レコメンデーションシステム
• Authors: Apoorva Chavali, Reeve Menezes,
• Abstract要約: 本稿では,ワイド・アンド・ディープ・ラーニング・アーキテクチャを応用した新しい音楽推薦フレームワークを提案する。 このフレームワークは、自然言語から直接推測されるリアルタイムの感情状態を入力として取り、ムードを忠実に描写する歌を推奨する。 実験の結果,パーソナライズされた音楽選択がユーザの感情に肯定的な影響を与え,感情的関連性に大きな改善をもたらすことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current recommendation systems often tend to overlook emotional context and rely on historical listening patterns or static mood tags. This paper introduces a novel music recommendation framework employing a variant of Wide and Deep Learning architecture that takes in real-time emotional states inferred directly from natural language as inputs and recommends songs that closely portray the mood. The system captures emotional contexts from user-provided textual descriptions by using transformer-based embeddings, which were finetuned to predict the emotional dimensions of valence-arousal. The deep component of the architecture utilizes these embeddings to generalize unseen emotional patterns, while the wide component effectively memorizes user-emotion and emotion-genre associations through cross-product features. Experimental results show that personalized music selections positively influence the user's emotions and lead to a significant improvement in emotional relevance.
• Abstract（参考訳）: 現在のレコメンデーションシステムは、感情的なコンテキストを見落とし、過去のリスニングパターンや静的なムードタグに依存していることが多い。 本稿では,自然言語から直接推定されるリアルタイムな感情状態を入力とし,その雰囲気を忠実に表現する楽曲を推薦する,ワイド・アンド・ディープ・ラーニング・アーキテクチャの変種を取り入れた新しい楽曲推薦フレームワークを提案する。 このシステムは,変圧器をベースとした埋め込みを用いてユーザが提供するテキスト記述から情緒的文脈を抽出し,原子価覚醒の感情的次元を予測する。 アーキテクチャの深いコンポーネントは、これらの埋め込みを利用して、目に見えない感情パターンを一般化する。 実験の結果,パーソナライズされた音楽選択がユーザの感情に肯定的な影響を与え,感情的関連性に大きな改善をもたらすことが明らかとなった。

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