水上_backup/修士研究参考サイトの履歴(No.13)

2.1spotifyapiについて

参考サイト

2.1情報推薦の話

2.2感情分析に関する研究

2.2音楽の感情価と心理的効果に関する研究

2.3ポジティブ心理学について

3.1音楽特徴量と感情価の関係

章立て

・流れ

ネガティブ強度に応じたポジティブ度を持つ音楽を提示するシステムを提示する研究を行っているのですが、修士論文の章立てをしてください。また、章立ては1章(研究の背景と目的)、2章(関連研究)、3章(研究で用いる理論)、4章(提案手法)、5章(数値実験の概要と結果)、6章(おわりに)で構成されており、1章は研究の背景、研究の目的の2節で構成されるものとします。2,3,4章は3節で構成されるものとします。5章は数値実験の概要と数値実験の結果の2節で構成されているものとします。

また、このシステムに追加するべき機能などや調べるべき関連研究があれば教えて。また、システムをどの段階まで使ってもらえば有用性を示せるか教えて

・個人のネガティブ度合をはかる指標であるpanas尺度を用いる
・曲の感情価は歌詞の感情分析を用いることで推定する。感情分析にはbertを用いる
・spotifyapiを用いて、曲の情報（tempo、energy、acousticness）を取得する
・LDAを用い、歌詞のトピックを分析し、ユーザの嗜好に合った楽曲を推薦する
・曲の感情価、tempo、energy、acousticnessをオーディオ特徴とし、ネガティブ強度に応じた音楽を聞かせることによりポジティブ強度を向上させる

システムの流れ
1.ユーザにpanas尺度のアンケートを答えてもらう。また、ユーザが聴きたいトピックを入力してもらう
2.panas尺度を用いてネガティブスコア、ポジティブスコアを計算する
3.spotifyapiを用いて複数の楽曲の特徴量(テンポ、リズム、エネルギー、アコースティック、曲名)を取得する
4.spotifyapiで取得した楽曲名をもとに別サイトから曲の歌詞を取得する
5.BERTを用い歌詞の感情値を、LDAを用いて楽曲のトピックを推定
6.楽曲の特徴量を考慮したpanas尺度で計算したネガティブ強度に応じた楽曲を推薦する
7.再度panas尺度を用いてアンケートを答えてもらう

聞く内容
ネガティブ強度に応じたポジティブ度を持つ音楽を提示するシステムを提示する研究を行っているのですが、修士論文の2.2章の「2. 感情分析の研究」は何を書けばよいでしょうか。  想定しているシステムのアイディアと流れは以下となります。
 
アイディア
・個人のネガティブ度合をはかる指標であるpanas尺度を用いる
・曲の感情価は歌詞の感情分析を用いることで推定する。感情分析にはbertを用いる
・spotifyapiを用いて、曲の情報（tempo、energy、acousticness）を取得する
・LDAを用い、歌詞のトピックを分析し、ユーザの嗜好に合った楽曲を推薦する
・曲の感情価、tempo、energy、acousticnessをオーディオ特徴とし、ネガティブ強度に応じた音楽を聞かせることによりポジティブ強度を向上させる

想定している章立て
第1章 研究の背景と目的
1. 研究の背景  
   - ネガティブな感情とポジティブな感情の関係、感情分析の重要性
   - 音楽が感情に与える影響
   - 音楽推薦システムの現状と課題
2. 研究の目的  
   - ネガティブ強度に応じたポジティブ音楽を提示するシステムの提案
   - 提案手法の概要とその意義

第2章 関連研究
1. 推薦システムの事例  
2. 感情分析の研究
3. 感情改善技術の応用(音楽についてのポジティブ心理学)

第3章 研究で用いる理論
1. PANAS尺度  
   - PANAS尺度の理論的背景と測定方法
   - ネガティブ強度の計算方法
2. BERTによる感情分析  
   - BERTの概要と応用
   - 歌詞の感情分析の方法
3. LDAによるトピック分析  
   - LDAの理論と応用
   - 歌詞データを用いたトピック分析手法

第4章 提案手法
1. システムの全体構成  
   - システムの流れと各ステップの説明
2. 音楽推薦アルゴリズム  
   - PANAS尺度と音楽特徴量を基にした推薦アルゴリズムの設計
3. ユーザーインターフェースと実装  
   - ユーザーからのデータ収集方法（PANASアンケート、トピック入力）

第5章 数値実験の概要と結果
1. 数値実験の概要  
   - 実験の目的と設定
   - 実験対象となるデータセット（楽曲、ユーザー情報）
2. 実験結果  
   - 実験結果の詳細と考察
   - 提案システムの有用性について

第6章 おわりに
1. 研究の総括  
   - 研究結果のまとめ
   - 研究の限界
2. 今後の課題と展望  
   - システムの改良点
   - 今後の研究方向

章立てのメモ

章立て(chatGPT)

修士研究(システムの流れ)

構成のまとめ

・1研究の背景

・1.2目的

・2.1

1. 他分野および音楽分野における推薦システムの事例  
- 推薦システムの基本的な仕組みや役割を簡単に説明。  
- **例**: 「推薦システムとは、ユーザーの行動履歴や嗜好データに基づいて、関連性の高いアイテムを提示するアルゴリズムやシステムを指します。代表的な応用例として、Eコマースや動画配信サービス、音楽ストリーミングプラットフォームなどが挙げられます。」

2. 他分野での推薦システムの事例  
- 音楽以外の分野で活用されている推薦システムについて記載。  
- **例**:  
  - **Eコマース**: Amazonの「あなたへのおすすめ」機能では、購入履歴や閲覧履歴を基に商品を推薦する協調フィルタリングが使用されています。  
  - **動画配信**: Netflixでは、視聴履歴や視聴時間、評価データをもとにパーソナライズされた動画の推薦が行われており、ディープラーニング技術を取り入れた高精度なアルゴリズムが採用されています。  
  - **ニュース配信**: Google Newsでは、ユーザーの閲覧履歴や検索履歴を分析し、興味に応じたニュースを推薦しています。

3. 音楽分野における推薦システム  
- 音楽に特化した推薦システムの事例を詳しく記載。  
- **例**:  
  - **Spotify**: 再生履歴やスキップされた曲などのデータを基に、協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングを組み合わせたアルゴリズムを使用しています。具体的には「Discover Weekly」というパーソナライズドプレイリストが有名です。  
  - **Pandora**: 音楽の特徴（テンポ、ビート、楽器構成など）を細かく解析し、コンテンツベースフィルタリングによってユーザーが気に入りそうな曲を提案します。  
  - **YouTube Music**: 再生履歴やデバイスの位置情報を活用し、その時々に合った曲を推薦する機能を提供しています。

4. 推薦システムの技術的背景と課題  
- 推薦システムの実現方法（協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド方式など）と、それぞれの課題を簡単に説明。  
- **例**: 「従来の協調フィルタリングでは新規ユーザーやアイテムに対する冷スタート問題が課題でした。これを解決するために、コンテンツベースの特徴量解析やディープラーニング技術の導入が進んでいます。」

5. 本研究への関連性  
- 他の推薦システムの手法を、本研究の音楽推薦システムにどう応用するかを記載。  
- **例**: 「本研究では、Spotifyの協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングを参考にしつつ、歌詞の感情価やオーディオ特徴量を利用することで、ユーザーのネガティブ強度に応じた音楽推薦を行う。」

・推薦システムとは
・推薦システムの説明
・他分野での推薦システムの事例
・音楽分野の推薦についての事例

・2.2

・2.3

・3.1

・3.2

・3.3

・4.1

・4.2

・4.3

・5.1

・5.2

・6

bertについて?

修士研究のサイト?

参考サイト

章立て

章立てのメモ

章立て(chatGPT)

修士研究(システムの流れ)

構成のまとめ

水上_backup/修士研究参考サイト の履歴(No.13)

bertについて?

修士研究のサイト?

参考サイト

章立て

章立てのメモ

章立て(chatGPT)

修士研究(システムの流れ)

構成のまとめ

水上_backup/修士研究参考サイトの履歴(No.13)