Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması
Müzik insanlık tarihinde önemli bir yere sahiptir. Özellikle dijital çağda kişiler tarafından her gün yaratılan ve ulaşılan müzik koleksiyonlarının büyüklüğü ile müziğin önemi daha da artmış ve insanlar müzik içeren aktivitelere daha fazla zaman ayırmaya başlamışlardır. Bununla birlikte, müziğe bilg...
Main Authors: | , , , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Pamukkale University
2018-04-01
|
Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
Subjects: | |
Online Access: | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/36922/419724?publisher=pamukkale |
id |
doaj-f10547a9273245f29e7b9d9f8cf99267 |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-f10547a9273245f29e7b9d9f8cf992672020-11-24T21:22:26ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812018-04-01242292301218Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırmasıAhmet Onur DurahimAbide Coşkun SetirekBirgül Başarır ÖzelHanife KebapçıMüzik insanlık tarihinde önemli bir yere sahiptir. Özellikle dijital çağda kişiler tarafından her gün yaratılan ve ulaşılan müzik koleksiyonlarının büyüklüğü ile müziğin önemi daha da artmış ve insanlar müzik içeren aktivitelere daha fazla zaman ayırmaya başlamışlardır. Bununla birlikte, müziğe bilgi geri getirim sürecini kolay ve etkin hale getirmek için yapılan katalog bazlı aramalar duygu tabanlı etiketlere göre aramalara dönüşmüştür. Bu araştırmada amacımız şarkı sözlerine göre bir şarkıdan algılanan duygunun otomatik olarak çıkarıldığı bir model geliştirmektir. Model metin bazlı sınıflandırma için kullanılan makina öğrenmesi algoritmaları ile oluşturulmuştur. Bu amaçla araştırmada 300 şarkı seçilmiş ve bu şarkılar kişiler tarafından hissedilen duygularına göre etiketlenmiştir. Devamında metin ön analizi ile şarkı sözleri Türkçe köklerine ayrıştırılarak Unigram, Bigram ve Trigram kelime özellikleri çıkartılmıştır. Ardından endeksleri terim sıklığı ve tf-idf değerleri olan doküman bazında terim matrisleri yaratılmıştır. Bu matris değerleri 5 farklı sınıflandırma algoritmasına girdi olarak verilerek en yüksek doğruluk sonuçları, hatırlama ve kesinlik metrikleri üzerinden araştırılmıştır. Araştırmanın sonucunda en yüksek kesinlik değeri Zemberek Uzun Kök Ayıştırma Metodu ile Unigram kelime özelliklerine göre ayrıştırılmış ve endeksi terim sıklığına göre belirlenmiş terim bazlı doküman matrisinin Katlıterim Naïve Bayes kümeleyicisinde verdiği görülmüştür. Bu kombinasyonda hatırlama metriği değeri 43.7 iken kesinlik metriği değeri 46.9’dur.http://dergipark.org.tr/pajes/issue/36922/419724?publisher=pamukkaleText miningText classificationSentiment analysisMusic emotion retrievalMetin madenciliğiMetin sınıflandırmasıDuygu analiziMüzik duygu geri getirim |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
Ahmet Onur Durahim Abide Coşkun Setirek Birgül Başarır Özel Hanife Kebapçı |
spellingShingle |
Ahmet Onur Durahim Abide Coşkun Setirek Birgül Başarır Özel Hanife Kebapçı Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Text mining Text classification Sentiment analysis Music emotion retrieval Metin madenciliği Metin sınıflandırması Duygu analizi Müzik duygu geri getirim |
author_facet |
Ahmet Onur Durahim Abide Coşkun Setirek Birgül Başarır Özel Hanife Kebapçı |
author_sort |
Ahmet Onur Durahim |
title |
Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması |
title_short |
Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması |
title_full |
Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması |
title_fullStr |
Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması |
title_full_unstemmed |
Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması |
title_sort |
türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması |
publisher |
Pamukkale University |
series |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
issn |
1300-7009 2147-5881 |
publishDate |
2018-04-01 |
description |
Müzik insanlık tarihinde önemli bir yere
sahiptir. Özellikle dijital çağda kişiler tarafından her gün yaratılan ve
ulaşılan müzik koleksiyonlarının büyüklüğü ile müziğin önemi daha da artmış ve
insanlar müzik içeren aktivitelere daha fazla zaman ayırmaya
başlamışlardır. Bununla birlikte, müziğe bilgi geri getirim
sürecini kolay ve etkin hale getirmek için yapılan katalog bazlı aramalar duygu
tabanlı etiketlere göre aramalara dönüşmüştür. Bu araştırmada amacımız şarkı
sözlerine göre bir şarkıdan algılanan duygunun otomatik olarak çıkarıldığı bir
model geliştirmektir. Model metin bazlı sınıflandırma için kullanılan makina
öğrenmesi algoritmaları ile oluşturulmuştur. Bu amaçla araştırmada 300 şarkı
seçilmiş ve bu şarkılar kişiler tarafından hissedilen duygularına göre
etiketlenmiştir. Devamında metin ön analizi ile şarkı sözleri Türkçe köklerine
ayrıştırılarak Unigram, Bigram ve Trigram kelime özellikleri çıkartılmıştır.
Ardından endeksleri terim sıklığı ve tf-idf değerleri olan doküman bazında
terim matrisleri yaratılmıştır. Bu matris değerleri 5 farklı sınıflandırma
algoritmasına girdi olarak verilerek en yüksek doğruluk sonuçları, hatırlama ve
kesinlik metrikleri üzerinden araştırılmıştır. Araştırmanın sonucunda en yüksek
kesinlik değeri Zemberek Uzun Kök Ayıştırma Metodu ile Unigram kelime
özelliklerine göre ayrıştırılmış ve endeksi terim sıklığına göre belirlenmiş
terim bazlı doküman matrisinin Katlıterim Naïve Bayes kümeleyicisinde verdiği
görülmüştür. Bu kombinasyonda hatırlama metriği değeri 43.7 iken kesinlik
metriği değeri 46.9’dur. |
topic |
Text mining Text classification Sentiment analysis Music emotion retrieval Metin madenciliği Metin sınıflandırması Duygu analizi Müzik duygu geri getirim |
url |
http://dergipark.org.tr/pajes/issue/36922/419724?publisher=pamukkale |
work_keys_str_mv |
AT ahmetonurdurahim turkcesarkılaricinsarkısozleriuzerindenmuzikduygusınıflandırması AT abidecoskunsetirek turkcesarkılaricinsarkısozleriuzerindenmuzikduygusınıflandırması AT birgulbasarırozel turkcesarkılaricinsarkısozleriuzerindenmuzikduygusınıflandırması AT hanifekebapcı turkcesarkılaricinsarkısozleriuzerindenmuzikduygusınıflandırması |
_version_ |
1725995701960179712 |