Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması

Müzik insanlık tarihinde önemli bir yere sahiptir. Özellikle dijital çağda kişiler tarafından her gün yaratılan ve ulaşılan müzik koleksiyonlarının büyüklüğü ile müziğin önemi daha da artmış ve insanlar müzik içeren aktivitelere daha fazla zaman ayırmaya başlamışlardır. Bununla birlikte, müziğe bilg...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Ahmet Onur Durahim, Abide Coşkun Setirek, Birgül Başarır Özel, Hanife Kebapçı
Format: Article
Language:English
Published: Pamukkale University 2018-04-01
Series:Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Subjects:
Online Access:http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/36922/419724?publisher=pamukkale
_version_ 1797921306719551488
author Ahmet Onur Durahim
Abide Coşkun Setirek
Birgül Başarır Özel
Hanife Kebapçı
author_facet Ahmet Onur Durahim
Abide Coşkun Setirek
Birgül Başarır Özel
Hanife Kebapçı
author_sort Ahmet Onur Durahim
collection DOAJ
description Müzik insanlık tarihinde önemli bir yere sahiptir. Özellikle dijital çağda kişiler tarafından her gün yaratılan ve ulaşılan müzik koleksiyonlarının büyüklüğü ile müziğin önemi daha da artmış ve insanlar müzik içeren aktivitelere daha fazla zaman ayırmaya başlamışlardır. Bununla birlikte, müziğe bilgi geri getirim sürecini kolay ve etkin hale getirmek için yapılan katalog bazlı aramalar duygu tabanlı etiketlere göre aramalara dönüşmüştür. Bu araştırmada amacımız şarkı sözlerine göre bir şarkıdan algılanan duygunun otomatik olarak çıkarıldığı bir model geliştirmektir. Model metin bazlı sınıflandırma için kullanılan makina öğrenmesi algoritmaları ile oluşturulmuştur. Bu amaçla araştırmada 300 şarkı seçilmiş ve bu şarkılar kişiler tarafından hissedilen duygularına göre etiketlenmiştir. Devamında metin ön analizi ile şarkı sözleri Türkçe köklerine ayrıştırılarak Unigram, Bigram ve Trigram kelime özellikleri çıkartılmıştır. Ardından endeksleri terim sıklığı ve tf-idf değerleri olan doküman bazında terim matrisleri yaratılmıştır. Bu matris değerleri 5 farklı sınıflandırma algoritmasına girdi olarak verilerek en yüksek doğruluk sonuçları, hatırlama ve kesinlik metrikleri üzerinden araştırılmıştır. Araştırmanın sonucunda en yüksek kesinlik değeri Zemberek Uzun Kök Ayıştırma Metodu ile Unigram kelime özelliklerine göre ayrıştırılmış ve endeksi terim sıklığına göre belirlenmiş terim bazlı doküman matrisinin Katlıterim Naïve Bayes kümeleyicisinde verdiği görülmüştür. Bu kombinasyonda hatırlama metriği değeri 43.7 iken kesinlik metriği değeri 46.9’dur.
first_indexed 2024-04-10T14:14:02Z
format Article
id doaj.art-44aa806f012e457dbf483df2f8539689
institution Directory Open Access Journal
issn 1300-7009
2147-5881
language English
last_indexed 2024-04-10T14:14:02Z
publishDate 2018-04-01
publisher Pamukkale University
record_format Article
series Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
spelling doaj.art-44aa806f012e457dbf483df2f85396892023-02-15T16:09:35ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812018-04-01242292301218Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırmasıAhmet Onur DurahimAbide Coşkun SetirekBirgül Başarır ÖzelHanife KebapçıMüzik insanlık tarihinde önemli bir yere sahiptir. Özellikle dijital çağda kişiler tarafından her gün yaratılan ve ulaşılan müzik koleksiyonlarının büyüklüğü ile müziğin önemi daha da artmış ve insanlar müzik içeren aktivitelere daha fazla zaman ayırmaya başlamışlardır. Bununla birlikte, müziğe bilgi geri getirim sürecini kolay ve etkin hale getirmek için yapılan katalog bazlı aramalar duygu tabanlı etiketlere göre aramalara dönüşmüştür. Bu araştırmada amacımız şarkı sözlerine göre bir şarkıdan algılanan duygunun otomatik olarak çıkarıldığı bir model geliştirmektir. Model metin bazlı sınıflandırma için kullanılan makina öğrenmesi algoritmaları ile oluşturulmuştur. Bu amaçla araştırmada 300 şarkı seçilmiş ve bu şarkılar kişiler tarafından hissedilen duygularına göre etiketlenmiştir. Devamında metin ön analizi ile şarkı sözleri Türkçe köklerine ayrıştırılarak Unigram, Bigram ve Trigram kelime özellikleri çıkartılmıştır. Ardından endeksleri terim sıklığı ve tf-idf değerleri olan doküman bazında terim matrisleri yaratılmıştır. Bu matris değerleri 5 farklı sınıflandırma algoritmasına girdi olarak verilerek en yüksek doğruluk sonuçları, hatırlama ve kesinlik metrikleri üzerinden araştırılmıştır. Araştırmanın sonucunda en yüksek kesinlik değeri Zemberek Uzun Kök Ayıştırma Metodu ile Unigram kelime özelliklerine göre ayrıştırılmış ve endeksi terim sıklığına göre belirlenmiş terim bazlı doküman matrisinin Katlıterim Naïve Bayes kümeleyicisinde verdiği görülmüştür. Bu kombinasyonda hatırlama metriği değeri 43.7 iken kesinlik metriği değeri 46.9’dur.http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/36922/419724?publisher=pamukkaleText miningText classificationSentiment analysisMusic emotion retrievalMetin madenciliğiMetin sınıflandırmasıDuygu analiziMüzik duygu geri getirim
spellingShingle Ahmet Onur Durahim
Abide Coşkun Setirek
Birgül Başarır Özel
Hanife Kebapçı
Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Text mining
Text classification
Sentiment analysis
Music emotion retrieval
Metin madenciliği
Metin sınıflandırması
Duygu analizi
Müzik duygu geri getirim
title Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması
title_full Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması
title_fullStr Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması
title_full_unstemmed Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması
title_short Türkçe şarkılar için şarkı sözleri üzerinden müzik duygu sınıflandırması
title_sort turkce sarkilar icin sarki sozleri uzerinden muzik duygu siniflandirmasi
topic Text mining
Text classification
Sentiment analysis
Music emotion retrieval
Metin madenciliği
Metin sınıflandırması
Duygu analizi
Müzik duygu geri getirim
url http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/36922/419724?publisher=pamukkale
work_keys_str_mv AT ahmetonurdurahim turkcesarkılaricinsarkısozleriuzerindenmuzikduygusınıflandırması
AT abidecoskunsetirek turkcesarkılaricinsarkısozleriuzerindenmuzikduygusınıflandırması
AT birgulbasarırozel turkcesarkılaricinsarkısozleriuzerindenmuzikduygusınıflandırması
AT hanifekebapcı turkcesarkılaricinsarkısozleriuzerindenmuzikduygusınıflandırması