基于预训练语言模型的电子乐谱情感分类研究

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乐谱是人们进行音乐学习与交流的重要媒介。以MusicXML为代表的电子乐谱格式可准确记录音乐序列和歌词等信息,现已在音乐行业内得到广泛应用,对其进行情感分类可在音乐推荐、基于情感调控的音乐生成等下游任务中起到一定的辅助作用。符号音乐与自然语言文本具有类似的序列特征,故自然语言处理的相关方法也可应用至符号音乐的研究中。本文构建了MusicXML乐谱数据集和带有情感标签的英文歌词数据集,并提出了基于精调后的大规模预训练语言模型BERT的电子乐谱情感分类模型。实验表明,该模型在本文构建的数据集上取得了良好的效果,性能相比于基线方法有较为显著的提升。
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