지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 2,144 - 2,151 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.12.2144
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
가사 생성 연구는 음악 창작 활동에 많은 도움이 되고 있다. 하지만 힙합이라는 특정한 장르의 랩 가사는 단순히 가사의 의미뿐만 아니라 운율의 구성도 요구된다. 따라서 운율이 구성된 한국어 랩 가사를 생성하기 위해서는 한국어 음절을 고려한 가사 생성 연구가 필요하다. 한국어 음절은 영어와 다르게 2∼3개의 자음과 모음으로 이루어져 있다. 이러한 단어의 구조적 차이 때문에 한국어 가사 생성은 그에 맞는 적합한 모델이 필요하다. 특히, 랩 가사는 문맥 정보뿐만 아니라 운율 정보를 포함하고 있어 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 앞의 두 정보를 결합한 단어 임베딩 모델을 사용하여 한국어 운율에 적합한 랩 가사 생성 모델을 제안한다. 한국어 단어는 각 글자마다 하나의 음절로 되어있으며 각 음절은 문자 단위인 초성, 중성, 그리고 종성으로 구성되어 있다. 이러한 음절 특성으로부터 운율 정보를 얻기 위해 단어를 문자 단위로 재배열한 후 운율 정보를 갖는 하위 단어들로 단어를 재구성하여 사전 훈련하는 운율 단어 임베딩 모델을 제안하였다. seq2seq 형태의 가사 생성 모델을 학습하기 위해 인코더-디코더 모델을 설계하였고, 입력 문장과 출력 문장 사이의 운율 관계를 갖는 특정 단어 쌍에 주목하기 위해 어텐션 메커니즘을 사용하였다. 마지막으로, 제시된 검증 방법을 이용하여 운율을 고려한 한국어 가사생성 모델과 기존의 문맥 정보만을 사용하는 모델을 비교하여 우수성을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 기법: 운율 단어 임베딩과 어텐션
Ⅲ. 실험 및 평가
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
S. Son, H. Lee, G. Nam, and S. Kang, “Song-lyrics generation system by deep learning,” in Proc. Annu. Conf. Human and Lang. Technol., pp. 570-573, Seoul, Korea, Oct. 2018.
P. Potash, A. Romanov, and A. Rumshisky, “GhostWriter: Using an LSTM for automatic rap lyric generation,” in Proc. 2015 Conf. Empirical Methods in Natural Lang. Process., Lisbon, Portugal, Sep. 2015.
E. Malmi, P. Takala, H. Toivonen, T. Raiko, and A. Gionis, “DopeLearning: A computational approach to rap lyrics generation,” in Proc. 22nd ACM SIGKDD Int. Conf., San Francisco, CA, USA, Aug. 2016.
S. Park, J. Byun, S. Baek, Y. Cho, and A. Oh, “Subword-level word vector representations for korean,” in Proc. 56th Annu. Meeting of the Assoc. Computational Linguistics, vol. 1, pp. 2429-2438, Melbourne, Australia, Jul. 2018.
T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vecto space,” arXiv2013, arXiv:1301.3781v3.
P. Potash, A. Romanov, and A. Rumshisky, “GhostWriter: Using an LSTM for automatic rap lyric generation,” in Proc. 2015 Conf. Empirical Methods in Natural Lang. Process., Lisbon, Portugal, Sep. 2015.
E. Malmi, P. Takala, H. Toivonen, T. Raiko, and A. Gionis, “DopeLearning: A computational approach to rap lyrics generation,” in Proc. 22nd ACM SIGKDD Int. Conf., San Francisco, CA, USA, Aug. 2016.
S. Park, J. Byun, S. Baek, Y. Cho, and A. Oh, “Subword-level word vector representations for korean,” in Proc. 56th Annu. Meeting of the Assoc. Computational Linguistics, vol. 1, pp. 2429-2438, Melbourne, Australia, Jul. 2018.
T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vecto space,” arXiv2013, arXiv:1301.3781v3.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
딥러닝 기반 언어 모델들을 활용한 라임 기반 한국어 랩 가사 생성 시스템
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .12
-
Word2Vec과 LSTM을 활용한 이별 가사 감정 분류
스마트미디어저널
2020 .01
-
음악 추천 시스템에서 가사 정보 활용 가능성 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2024 .06
-
단어-역문서 빈도 벡터화를 통한 한국 걸그룹의 음반 메타 정보 군집화
JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY
2023 .06
-
앙상블 기법을 이용한 한국어 노래 가사의 감정 분류
한국통신학회 학술대회논문집
2023 .02
-
한국어 단어 네트워크 분석
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2023 .05
-
한국어 음운의 음성적 특징과 대중음악 가사의 연관성
디지털콘텐츠학회논문지
2020 .10
-
딥러닝 기반 전통음악 가사 추종 시스템의 구현
한국지능시스템학회 논문지
2025 .02
-
[김현경의 음악에세이 : 범주를 넘어서 (Beyond Category) Ⅱ] 가사의 중요성이 가져온 변혁의 음악: 모테트에서 랩 음악까지
대한토목학회지
2017 .12
-
분쇄 효율에 따른 순환골재 분말 혼입 모르타르의 특성
한국구조물진단유지관리공학회 논문집
2019 .01
-
TextRank 알고리즘을 이용한 음악 가사 요약 기법
멀티미디어학회논문지
2018 .01
-
가사와 오디오를 혼합한 콘텐츠 기반 음악 추천
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .12
-
한국어 단어 임베딩 모델의 평가에 적합한 유추 검사 세트
디지털콘텐츠학회논문지
2018 .10
-
노래 가사의 텍스트 분석을 활용한 음악 추천 시스템
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2015 .10
-
The exploration of the effects of word frequency and word length on Korean word recognition
한국산학기술학회 논문지
2016 .01
-
한국어에 적합한 단어 임베딩 모델 및 파라미터 튜닝에 관한 연구
한국어정보학회 학술대회
2016 .01
-
Effect of silica fume on mechanical properties of concrete containing recycled asphalt pavement
Structural Engineering and Mechanics, An Int＇l Journal
2017 .01
-
단어의 위치정보를 이용한 Word Embedding
한국어정보학회 학술대회
2017 .01
-
Word2Vec를 이용한 한국어 단어 군집화 기법
한국인터넷방송통신학회 논문지
2018 .01
-
문장의 중요단어 정보를 반영한 텍스트 분류 모델
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .12
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
딥러닝 기반 언어 모델들을 활용한 라임 기반 한국어 랩 가사 생성 시스템
최광희
,
박서진
,
권태국
외 1명
한국정보과학회 학술발표논문집
2021
.12
음악적 특성에 따른 한국 음원시장 성공 요인 분석
김동하
Proceedings of KIIT Conference
2023
.06
케이팝 아이돌 캐릭터 이미지에 관한 기호학적 분석 : BTS 사례를 중심으로
박은경
한국엔터테인먼트산업학회논문지
2023
.06
한류 팬덤에 대한 인식과 이슈의 소셜 빅데이터 분석
이경여
,
박상현
한국엔터테인먼트산업학회논문지
2023
.06
전자음악에 나타난 소음의 미학적 특성 연구
박영욱
통일인문학
2023
.06
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-567-000059783