2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3Xin4] ポスターセッション1

2023年6月8日(木) 13:30 〜 15:10 X会場 (展示ホールB)

[3Xin4-08] プレイリストから獲得した楽曲ベクトルの特性についての考察

〇森井 祥弘1、柴田 祐樹1、高間 康史1 (1.東京都立大学)

キーワード:分散表現、プレイリスト、楽曲埋め込み

本発表ではword2vecやParagraph Vectorを用いて,楽曲プレイリストから獲得した楽曲ベクトルの特性調査を行う.word2vecなどを用いて獲得された分散表現は一般的に,類似するデータのベクトル同士はベクトル空間上で近い位置に配置されるという性質を持つ.また,ベクトル演算がデータが持つ意味を反映する,加法構成性と呼ばれる性質を持つことも知られている.本発表ではデータとして楽曲を用いた場合でも,分散表現のこのような性質が成り立つのかを調査する.
視聴中のプレイリストの情報を含むツイートから作成されたプレイリストのデータセットから,楽曲の分散表現を獲得した先行研究では,同一アーティストによる楽曲の類似度が高くなることなどが報告されている.しかし,加法構成性が成立するかについては検証されていない.
本発表では,楽曲に関連する要素としてアーティストや季節などに着目し,これらに関するベクトル演算を行い,加法構成性が成立するかを検証する.検証の結果,これらの性質を満たすと考えられる楽曲が発見できたことを報告する.

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