MusicStand: Listening to Song Lyrics Using a Map Query Interface
MusicStand: Listening to Song Lyrics Using a Map Query Interface
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MusicStand：使用地图查询界面收听歌词
DOI：
10.1145/3474717.3484211
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Samet, Hanan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kuo, Ai-Te;Samet, Hanan
音乐以多种形式出现在我们的日常生活中，被认为是必不可少的。已经提出了多个应用程序，可以让用户签到一个位置，并将签到标记为他们正在听的歌曲。这是非常耗时的，并且在自愿手工标记中需要做很多工作。我们的主要目标之一是自动确定歌曲的空间范围。我们的研究挑战是如何识别来自世界各地的志愿者提交的非结构化和大小写不佳的抒情文本（例如，所有大小写，驼峰大小写，非大小写，研究大小写等）中的位置。在使用命名实体识别（NER）时，不确定的套管会导致性能严重下降，并且由于无法正确识别地理实体，常常会丢失地理信息。为了克服这一缺陷，我们将歌词标准化，将信息损失降到最低，并提出了MusicStand（http://musicstand.umiacs）。Io /)框架来处理/输入抒情文本，其中包括三个步骤：清理、替换和地理标记。MusicStand允许用户探索或搜索音乐集合，其目标是使用地图查询界面查找和播放有关特定地理实体（即地名）的歌曲。注意，集合可以是静态的（例如，歌曲本）或动态的（例如，电台播放列表）。
Music is present in numerous forms in our daily lives and is deemed essential to it. Multiple applications have been proposed to let users check into a location and tag that check-in with the song to which they are listening. This is time-consuming and requires much work in voluntary manual tagging. One of our major goals is to automatically determine the spatial scope of a song. Our research challenge is how to identify locations in unstructured and badly-cased lyric texts (e.g., all caps, camel case, non-cased, studly caps, etc.) that are mostly submitted by volunteers from all over the world. Uncertain casing leads to a severe performance drop when using named entity recognition (NER) and geographical information is often lost due to a failure to correctly identify geographical entities. We overcome this failure by normalizing the lyrics in the sense that the information loss is minimized and propose the MusicStand(http://musicstand.umiacs.io/) framework to process/input lyric text that involves three steps: cleaning, truecasing, and geotagging. MusicStand enables users to explore or search a music collection where the goal is to find and play songs about particular geographic entities (i.e., toponyms) using a map query interface. Note that the collection may be static (e.g., a songbook) or dynamic (e.g., a radio playlist).
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