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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorLeón Guzman, Elizabeth
dc.contributor.authorParra Anzola, Fabio Leonardo
dc.date.accessioned2019-06-29T13:26:10Z
dc.date.available2019-06-29T13:26:10Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52054
dc.description.abstractAlgoritmos de clasificación y de agrupación han sido usados ampliamente en sistemas de recuperación de información musical (MIR) para organizar repositorios musicales en categorías o grupos relacionados, por ejemplo género, modo o tema, usando el sonido o sonido en combinación con la letra de la canción. Sin embargo, la investigación relacionada con agrupación usando solamente la letra de la canción es poca. El objetivo principal de este trabajo es definir un modelo no supervisado de minería de datos para la agrupación de letras de canciones recopiladas en un portal web, usando solamente características de la letra de la canción, con el fin de ofrecer mejores opciones de búsqueda a los usuarios del portal. El modelo propuesto primero identifica el lenguaje de las letras de canciones usando Naive Bayes y n-grams (para el caso de este trabajo se identificaron 30.000 letras de canciones en Español y 30.000 en Ingles). Luego las letras son representadas en un modelo de espacio vectorial Bag OfWords (BOW), usando características de Part Of Speech (POS) y transformando los datos al formato TF-IDF. Posteriormente, se estima el numero apropiado de agrupaciones (K) y se usan algoritmos particionales y jerárquicos con el _n de obtener los grupos diferenciados de letras de canciones. Para evaluar los resultados de cada agrupación se usan medidas como el índice Davies Bouldin (DBI) y medidas internas y externas de similaridad de los grupos. Finalmente, los grupos se etiquetan usando palabras frecuentes y reglas de asociación identificadas en cada grupo. Los experimentos realizados muestran que la música puede ser organizada en grupos relacionados como género, modo, sentimientos y temas, la cual puede ser etiquetada con técnicas no supervisadas usando solamente la información de la letra de la canción.
dc.description.abstractAbstract. Classification and clustering algorithms have been applied widely in Music Information Retrieval (MIR) to organize music repositories in categories or clusters, like genre, mood or topic, using sound or sound with lyrics. However, clustering related research using lyrics information only is not much. The main goal of this work is to define an unsupervised text mining model for grouping lyrics compiled in a website, using lyrics features only, in order to offer better search options to the website users. The proposal model first performs a language identification for lyrics using Nafive Bayes and n-grams (for this work 30.000 lyrics in Spanish and 30.000 in English were identifed). Next lyrics are represented in a vector space model Bag Of Words (BOW), using Part Of Speech (POS) features and transforming data to TF-IDF format. Then, the appropriate number of clusters (K) is estimated and partitional and hierarchical methods are used to perform clustering. For evaluating the clustering results, some measures are used such as Davies Bouldin Index (DBI), intra similarity and inter similarity measures. At last, the final clusters are tagged using top words and association rules per group. Experiments show that music could be organized in related groups as genre, mood, sentiment and topic, and tagged with unsupervised techniques using only lyrics information.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.relation.ispartofDepartamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc0 Generalidades / Computer science, information and general works
dc.subject.ddc62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
dc.subject.ddc78 Música / Music
dc.titleCategorización de letras de canciones de un portal web usando agrupación
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/46305/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesParra Anzola, Fabio Leonardo (2013) Categorización de letras de canciones de un portal web usando agrupación. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalRecuperación de Información Musical
dc.subject.proposalAgrupación de Páginas Web
dc.subject.proposalAgrupación
dc.subject.proposalAprendizaje no Supervisado
dc.subject.proposalSelección de Características
dc.subject.proposalMinería de Datos
dc.subject.proposalMinería de Texto Análisis de Letras de Canciones
dc.subject.proposalReglas de Asociación
dc.subject.proposalMusic Information Retrieval
dc.subject.proposalClustering
dc.subject.proposalUnsupervised Learning
dc.subject.proposalFeature Selection
dc.subject.proposalData Mining
dc.subject.proposalText Mining
dc.subject.proposalLyrics Analysis
dc.subject.proposalAssociation Rules
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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