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dc.contributor.advisorWidmer, Gerhard-
dc.contributor.authorKleedorfer, Florian-
dc.date.accessioned2020-06-30T09:54:46Z-
dc.date.issued2008-
dc.date.submitted2008-06-
dc.identifier.urihttps://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-26790-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12708/11843-
dc.descriptionZsfassung in dt. Sprache-
dc.description.abstractIn 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).<br />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.<br />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.<br />de
dc.description.abstractWe propose an algorithm for the automatic detection of topics in song lyrics.<br />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.<br />The study proves that the identified topics are coherent and recognizable.<br />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.en
dc.format154 Bl.-
dc.languageEnglish-
dc.language.isoen-
dc.subjectText Miningde
dc.subjectThemenerkennungde
dc.subjectClusteringde
dc.subjectMaschinelles Lernende
dc.subjectMusikde
dc.subjectInformation Retrievalde
dc.subjectSuchede
dc.subjectLiedtextede
dc.subjecttext miningen
dc.subjecttopic detectionen
dc.subjectclusteringen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectmusicen
dc.subjectinformation retrievalen
dc.subjectsearchen
dc.subjectsong lyricsen
dc.titleAutomatic topic detection in song lyricsen
dc.typeThesisen
dc.typeHochschulschriftde
tuw.publication.orgunitE184 - Institut für Computational Perception der Johannes Kepler Universität Linz-
dc.type.qualificationlevelDiploma-
dc.identifier.libraryidAC05037885-
dc.description.numberOfPages154-
dc.identifier.urnurn:nbn:at:at-ubtuw:1-26790-
dc.thesistypeDiplomarbeitde
dc.thesistypeDiploma Thesisen
item.fulltextwith Fulltext-
item.openairetypeThesis-
item.openairetypeHochschulschrift-
item.cerifentitytypePublications-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1en-
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
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