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문제 정의
- 본 연구에서는 한국의 대중가요의 가사 정보를 형태소 단위로 분석하고 이 정보를 기반으로 노래의 감정을 분류하여 추천하는 시스템을 제안한다.
- 본 연구에서는 한국의 대중가요의 가사 정보를 형태소 단위로 분석하고 이 정보를 기반으로 노래의 감정을 분류하여 추천하는 시스템을 제안했다. 이는 한글 텍스트 기반의 감정 분류와는 다른 노래에서의 감정 분류라는 새로운 분야에 새로운 시도라는 점에 그 의의가 있다.
가설 설정
- 첫 째는 주어진 데이터 집합에 대호서 ME 모델을 사용하여 분류기가 학습되어 있다는 가정이다. 그리고 두 번째는 사용자가 노래의 목록을 갖고 있고, 각 노래에 대한 가사 정보를 모두 얻을 수 있다고 가정한다. 이러한 가정 하에서 추천 시스템의 동작 과정을 간략히 설명하면 다음과 같다.
- 이 추천 시스템에는 2 가지 가정이 있다. 첫 째는 주어진 데이터 집합에 대호서 ME 모델을 사용하여 분류기가 학습되어 있다는 가정이다. 그리고 두 번째는 사용자가 노래의 목록을 갖고 있고, 각 노래에 대한 가사 정보를 모두 얻을 수 있다고 가정한다.
- 하지만, 이 시스템에는 갖고 있는 모든 노래에 대해서 가사 정보를 얻을 수 있다고 가정하고 있다. 이 가정을 없애고, 좀 더 일반화된 추천 시스템을 구축하기 위해서는 얻을 수 없는 가사 정보를 어떻게 처리할지 해결해야 한다.
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