The number of blogs has been growing very fast for the past several years. Not only is a blog a personal medium to convey information but it also expresses personal feelings and experiences. In order to express such feelings and experiences, blog users are eager to use background music. However, since the users do not have sufficient knowledge about the vast number of available music pieces, they need to put a lot of efforts to select appropriate pieces. The efforts therefore would be much reduced when there are several recommended music pieces that are relevant.
In this thesis, we propose an automatic method for music recommendation. In order to recommend appropriate music pieces for a blog article, we first need to find common features, such as feelings and experiences between blog articles and music pieces. Such features usually appear as structured expressions in a natural language sentence, with words of emotion, event, location, and time. However, it is difficult to extract them directly from audio data of music pieces. Instead we use the lyrics of music for the extraction. This method utilizes the predicate argument structures to identify the features, couched in a Combinatory Categorial Grammar framework. As a result, the method recommends pieces of background music that show similar structures of expressions about the involved feelings and experiences. We evaluate our approach by comparing the results with those from a word similarity model. We argue that our method is more adequate to recommend background music than currently available ones.
블로그의 수는 최근 몇 년간 빠르게 증가하고 있고, 정보전달뿐만 아니라 개인의 경험 및 감정을 전달하는 수단으로 진화하고 있다. 블로그 배경음악은 개인의 감정 및 경험을 전달하는 수단 중 하나이다. 그러나 사용자들은 음악에 대해 많은 정보가 부족하기 때문에 적절한 음악을 선정하는데 많은 노력을 기울여야 한다. 배경음악 추천은 이런 노력을 줄여줄 수 있다. 본 논문에서는 배경음악을 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 적절한 음악을 추천하기 위해서는 블로그 글과 음악 사이에 공통점을 찾아야 한다. 이런 공통점은 감정, 장소, 시간에 관련된 형태로 자연언어 문장에서 나타난다. 그러나 음악의 오디오 자료에서는 이런 점을 추출하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 음악의 가사를 이용하였다. 본 연구에서는 결합범주문법을 이용하여 문장의 구-구조를 추출하고 이들의 유사도를 비교하는 방법을 제안한다. 이런 방법을 이용하여 블로그 글의 감정과 경험을 공유하고 있는 음악의 가사를 찾아내는 방법으로 추천음악을 결정한다. 본 연구에서 제안한 추천방법을 이용한 결과들을 평가하고 어휘 유사도를 이용한 추천결과들과 비교한 결과를 보인다.
