Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Truy hồi chéo mô hình cho nhạc và lời bài hát

Luận văn đề xuất ra phương pháp mới kết hợp bởi học sâu và phân tích tương quan chính tắc và sử dụng mô hình đề xuất để truy hồi chéo cho nhạc và lời bài hát. Đồng thời luận văn cũng đánh giá và so sánh hiệu quả của phương pháp đề xuất với các phương pháp điển hình khác để chứng minh phương pháp đề xuất khả quan để ứng dụng vào thực tiễn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Truy hồi chéo mô hình cho nhạc và lời bài hát ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VƢƠNG THỊ HỒNG TRUY HỒI CHÉO MÔ HÌNH CHO NHẠC VÀ LỜI BÀI HÁT Ngành: Hệ thống thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã Số: 8480104.01TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN Hà nội, tháng 10/2018 2Chương 1: Giới thiệu Chương 1 trình bày ngữ cảnh của đề tài luận văn, mục đíchvà ý nghĩa. Giới thiệu tổng quan về dữ liệu đa phương thức,truy hồi thông tin và truy hồi chéo mô hình. Cách phân loạitruy hồi chéo mô hình dựa trên biểu diễn không gian chungcho dữ liệu. Phát biểu bài toán luận văn.1.1 Dữ liệu đa phương thức và truy hồi thông tin Phần 1.1 trình bày tổng quan dữ liệu đa phương thức vàtruy hồi thông tin. Dữ liệu đa phương thức được ứng dụng chotruy hồi chéo mô hình, hệ tư vấn hoặc phát hiện chủ đề ẩn. Dữliệu dạng hình ảnh, âm thanh hay văn bản cùng đề cập tới mộtsự kiện, chủ đề thì giữa chúng có mối tương quan ngữ nghĩa.Bên cạnh sự phát triển của dữ liệu đa phương thức, phươngpháp, kỹ thuật để lập chỉ mục và tìm kiếm dữ liệu đa phươngthức được quan tâm nghiên cứu. Tuy nhiên, các kỹ thuật tìmkiếm này chủ yếu dựa trên mô hình dựa trên từ khóa hoặc nộidung truy xuất cho phép thực hiện tìm kiếm tương tự trên cùngmột loại dữ liệu, ví dụ truy hồi văn bản, truy hồi hình ảnh, truyhồi. Do đó, một yêu cầu đòi hỏi để thúc đẩy truy hồi thông tinlà phát triển một mô hình truy hồi mới có thể hỗ trợ tìm kiếmtương tự cho nhiều kiểu dữ liệu đề cập tới cùng chủ đề hay sựkiện gọi là truy hồi chéo mô hình.1.2 Phân loại truy hồi chéo mô hình Đối với truy hồi chéo mô hình dựa trên nội dung của dữliệu đa phương thức, theo nhóm tác giả Wang và cộng sự [16],truy hồi thông tin chéo được chia thành 2 loại chính dựa trênhọc biểu diễn là giá trị thực [13, 14, 18] và học biểu diễn là giátrị nhị phân [5, 17, 22]. Truy hồi thông tin chéo dựa trên biểudiễn giá trị thực, không gian biểu diễn chung được học cho các 3kiểu dữ liệu là giá trị thực được trích xuất dựa trên chính nộidung của kiểu dữ liệu đó. Còn với truy hồi thông tin chéo dựatrên biểu diễn giá trị nhị phân, không gian đại diện chung đượchọc cho các kiểu dữ liệu là giá trị nhị phân cho các kiểu dữliệu là giá trị nhị phân với bit 0 và bit 1 được chuyển đổi từ nộidung dữ liệu tương ứng. Phương pháp học biểu diễn nhị phânmục tiêu chuyển đổi các kiểu dữ liệu khác nhau thành mộtkhông gian Hamming chung. Do đó, các ứng dụng thực tiễnmà quan trọng tốc độ xử lý sẽ ưu tiên việc sử dụng phươngpháp học biểu diễn nhị phân. Tuy nhiên, với việc biểu diễn làmã hóa các mã nhị phân nên độ chính xác truy hồi thườnggiảm nhẹ do mất mát thông tin trong quá trình mã hóa. Tuynhiên với các ứng dụng thực tiễn mà quan trọng độ chính xáccủa truy hồi thông tin được ưu tiên hơn nên sử dụng phươngpháp học biểu diễn giá trị thực. Khóa luận tập trung vào truyhồi chéo mô hình dựa trên học giá trị thực bằng cách trích xuấtđặc trưng của dữ liệu đa phương thức bằng các kỹ thuật họcmáy dựa trên chính nội dung của dữ liệu.1.3 Phát biểu bài toán Để tận dụng tối đa dữ liệu đa phương tiện nói chung và sửdụng tối ưu công nghệ đa phương tiện đang phát triển nhanhchóng, các cơ chế tự động là cần thiết để thiết lập một liên kếttương tự từ một dữ liệu dạng này sang một dữ liệu dạng khácnếu chúng có liên quan ngữ nghĩa. Xuất phát từ ứng dụng thựctế cần xây dựng hệ thống truy hồi chéo thông tin của các dữliệu đa phương tiện. Luận văn tập trung vào giải quyết bài toáncải tiến độ chính xác cho truy hồi chéo mô hình giữa nhạc vàlời bài hát. Đầu vào: Tập các dữ liệu nhạc, dữ liệu lời bài hát và nhãncảm xúc tương ứng với mỗi cặp dữ liệu. 4 Đầu ra: Mô hình học đại diện chung cho nhạc và lời bàihát. Sử dụng mô hình này để truy hồi chéo mô hình giữa nhạcvà lời bài hát. Cụ thể luận văn giải quyết hai bài toán con: Xây dựng mô hình cho phép truy hồi thông tin chéo giữanhạc và lời bài hát. Cụ thể tìm ra được không gian đại diện S ={SA, ST} với 2 hàm không gian đại diện với d chiều cho nhạcvà lời bài hát được ánh xạ bởi hàm fA, fT : SA = fA(A, θA), ST= fT(T, θT), trong đó θA, θT là các tham số học. Mô hình chophép sử dụng nhạc như truy vấn và truy xuất ra danh sách cáclời bài hát đã được xếp hạng và ngược lại, sử dụng lời bài hátnhư truy vấn và truy xuất ra danh sách các nhạc đã được xếphạng. Sử dụng mô hình biểu diễn chung cho truy hồi chéo môhình và đánh giá hiệu quả mô hình bằng độ đo xếp hạng. Luận văn được trình bày trong bốn chương. Chương 1 trìnhbày ngữ cảnh, các nghiên cứu đã có về vấn đề cần giải quyết,cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài, mục tiêu của đề tài, cấutrúc của luận văn. Chương 2 trình bày các phương pháp truyhồi c ...