Title: Automatic topic detection in song lyrics
Language: English
Authors: Kleedorfer, Florian 
Qualification level: Diploma
Keywords: Text Mining; Themenerkennung; Clustering; Maschinelles Lernen; Musik; Information Retrieval; Suche; Liedtexte
text mining; topic detection; clustering; machine learning; music; information retrieval; search; song lyrics
Advisor: Widmer, Gerhard
Issue Date: 2008
Number of Pages: 154
Qualification level: Diploma
Abstract: 
In der vorliegenden Arbeit wird ein Algorithmus zur automatischen Erkennung von Themen in Liedtexten vorgestellt. Dieser besteht haupts¨achlich aus der Anwendung von Methoden des Textmining und dem anschließenden Einsatz von Clustering mittels non-negative matrix factorization (NMF).
Die dabei entstehenden Cluster werden h¨andisch benannt. Diese Benennung wird in einer kleinen Studie von Versuchspersonen vorgenommen. Die Studie belegt, dass die identifizerten Themen konsistent und erkennbar sind.
Durch die Anwendung der pr¨asentierten Methode auf eine Musiksammlung wird ein Information Retrieval System erstellt, das es erlaubt, die Sammlung nach Themen und Themenkombinationen zu durchsuchen.

We propose an algorithm for the automatic detection of topics in song lyrics.
It mainly consists in the application of basic text mining techniques on a lyrics collection and clustering the terms found in the lyrics into topics by using non-negative matrix factorization (NMF). The resulting clusters are labeled by hand. A small-scale evaluation is used in order to create these labels.
The study proves that the identified topics are coherent and recognizable.
The result of applying our method to a collection of songs is an information retrieval system which can be queried for topics and topic combinations.
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-26790
http://hdl.handle.net/20.500.12708/11843
Library ID: AC05037885
Organisation: E184 - Institut für Computational Perception der Johannes Kepler Universität Linz 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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