- Titel
- Toward a Musical Sentiment (MuSe) Dataset for Affective Distant Hearing
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-921665
- Konferenz
- Computational Humanities Research 2020 (CHR2020). Amsterdam, 18. - 20. Nov. 2020
- Quellenangabe
- Proceedings of the Workshop on Computational Humanities Research (CHR 2020)
Herausgeber: Karsdorp, Folgert
Herausgeber: McGillivray, Barbara
Herausgeber: Nerghes, Adina
Herausgeber: Wevers, Melvin
Titel Schriftenreihe: CEUR Workshop Proceedings
Bandnummer Schriftenreihe: 2723
Seiten: 225-235 - Erstveröffentlichung
- 2020
- Abstract (EN)
- In this short paper we present work in progress that tries to leverage crowdsourced music metadata and crowdsourced affective word norms to create a comprehensive dataset of music emotions, which can be used for sentiment analyses in the music domain. We combine a mixture of different data sources to create a new dataset of 90,408 songs with their associated embeddings in Russell’s model of affect, with the dimensions valence, dominance and arousal. In addition, we provide a Spotify ID for the songs, which can be used to add more metadata to the dataset via the Spotify API.
- Andere Ausgabe
- Link zur Erstveröffentlichung
Link: https://ceur-ws.org/Vol-2723/short26.pdf - Freie Schlagwörter (EN)
- music information retrieval, music emotion recognition, music sentiment
- Klassifikation (DDC)
- 006
- 780
- Verlag
- CEUR-WS.org, Aachen
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-921665
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 20.06.2024
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0