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公开(公告)号：CN115064181A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210654145.8
申请日：2022-06-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及音乐多模态数据情感识别技术领域，尤其涉及基于深度学习的音乐多模态数据情感识别方法。其主要针对现有音乐学习单一模态识别情感提升的空间有限，不能深度挖掘音乐数据集中的特征向量的问题，提出如下技术方案：S1：音乐数据的预处理；S2：MIDI数据的特征提取；S3：文本数据的特征提取；S4：多模态融合。本发明利用决策级融合的思路进行多模态融合能够比特征级融合取得更好的情感分类效果，对音乐文本的情感深度学习，促进深度学习在音乐情感识别中的应用，提高音乐的分析效果，减少人工情感标注的作业量，提高准确率，主要应用于基于深度学习的音乐多模态数据情感识别。
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公开(公告)号：CN110472014A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910729469.1
申请日：2019-08-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向社交网络文本基于识别新词旧义的情感分类方法，涉及情感分析技术领域，本发明使用词语的相邻词语计算条件熵值，以识别语境变化，提出了基于条件熵识别语境的DCC-CE算法，通过DCC-CE算法识别语境变化并结合词语共现度，来解决旧词新义识别以及新词发现问题，由此提出基于共现度识别旧词新义相关新词的DNEW-DCC算法，将DCC-CE和DNEW-DCC算法作为旧词新义识别的步骤添加到情感分类中，以改善旧词新义对情感分类准确度的影响，并由此提出通过旧词新义改善情感分类的NMOW-AC算法。
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公开(公告)号：CN110472014B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910729469.1
申请日：2019-08-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向社交网络文本基于识别新词旧义的情感分类方法，涉及情感分析技术领域，本发明使用词语的相邻词语计算条件熵值，以识别语境变化，提出了基于条件熵识别语境的DCC‑CE算法，通过DCC‑CE算法识别语境变化并结合词语共现度，来解决旧词新义识别以及新词发现问题，由此提出基于共现度识别旧词新义相关新词的DNEW‑DCC算法，将DCC‑CE和DNEW‑DCC算法作为旧词新义识别的步骤添加到情感分类中，以改善旧词新义对情感分类准确度的影响，并由此提出通过旧词新义改善情感分类的NMOW‑AC算法。
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公开(公告)号：CN115064181B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210654145.8
申请日：2022-06-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及音乐多模态数据情感识别技术领域，尤其涉及基于深度学习的音乐多模态数据情感识别方法。其主要针对现有音乐学习单一模态识别情感提升的空间有限，不能深度挖掘音乐数据集中的特征向量的问题，提出如下技术方案：S1：音乐数据的预处理；S2：MIDI数据的特征提取；S3：文本数据的特征提取；S4：多模态融合。本发明利用决策级融合的思路进行多模态融合能够比特征级融合取得更好的情感分类效果，对音乐文本的情感深度学习，促进深度学习在音乐情感识别中的应用，提高音乐的分析效果，减少人工情感标注的作业量，提高准确率，主要应用于基于深度学习的音乐多模态数据情感识别。
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