Vol.2017-DBS-165 No.32
Vol.2017-IFAT-128 No.32
2017/9/20

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Lyric Jumper：アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づく歌詞探索サービス佃 洸摂1,a)

石田 啓介1,b)

後藤 真孝1,c)

概要：各アーティストには，「恋愛」や「友情」といったトピックの歌詞が書かれやすい，といった傾向が存在する．そのような傾向を考慮することで，歌詞のトピックに基づくアーティストの選択や，好みのアーティストと歌詞のトピックの傾向が類似した未知のアーティストの推薦といった新しいアプリケーションが実現できるようになる．本稿では，アーティストごとの歌詞トピックの傾向を推定するためのモデルを提案する．提案モデルでは，各アーティストがトピックの分布を持ち，その分布に応じて各歌詞にひとつのトピックが割り当てられる．歌詞データセットを用いた実験により，従来研究において歌詞トピックを推定する主要な手法である latent Dirichlet allocation（LDA）よりも提案モデルが優れていることを定量的に示した．さらに，提案モデルを 3,722 アーティストの 147,990 件の歌詞に適用することで，歌詞のトピックに基づく歌詞探索サービス「Lyric Jumper」を実装・公開した．Lyric Jumper ではアーティストごとのトピックの好みの可視化や，トピックの類似度に基づくアーティストの推薦などの機能が提供される．
Lyric Jumper にアクセスした 12,353 ユーザの操作ログを分析することで，トピックと関連する歌詞のフレーズ推薦機能が特に有用であることを示した．

1. はじめにあるアーティストは「恋愛」に関する歌詞をよく歌い，別のアーティストは「友情」に関する歌詞をよく歌う，とがトピックの確率分布を持ち，歌詞内の単語ごとにひとつのトピックを割り当てる．LDA はアーティストごとの楽曲集合を考慮しておらず，トピックに対するアーティストの好みを明示的に反映したモデルにはなっていない．

いったように，各アーティストには固有の歌詞の傾向が存在する．人々が音楽を聴くときは，ジャンルやムード，メロディやリズムといった音響的な特徴量だけでなく，歌詞のトピックも考慮してアーティストを選択する [1], [2]．しかし，音楽情報検索の分野では，歌詞のトピックが持つ可能性を十分に活用できているとは言えない．たとえば，歌詞のトピックに応じてアーティストや楽曲を選択したり，ユーザの好みのアーティストと歌詞のトピックの傾向が類似する未知のアーティストを推薦したりすることは難し
い．本研究の目的は，楽曲の歌詞のトピックを考慮した音楽情報検索を実現することである．

それに対して本稿では，アーティストのトピックに対する好みを考慮したトピックモデルを提案する．提案モデ
ルでは，各アーティストがトピックの確率分布（アーティストのトピックに対する好みを表す）を持つ．また，歌詞を書き始める前にひとつ主題を決めることが一般的である [7], [8] ことから，各歌詞にひとつのトピックを割り当てる（以下「歌詞トピック」と呼ぶ）．つまり，ある歌詞にトピック k が割り当てられると，その歌詞内の全ての単語にもトピック k が割り当てられる．さらに，歌詞内の全ての単語がトピックと関連しているとは限らないため，トピックとは無関係な背景後の確率分布も扱う．

歌詞に基づく音楽情報検索のアプローチのひとつは，歌詞内の語を直接使用することである．これにより，ユーザが任意の単語をクエリとして入力したり [3], [4]，現在聴いている歌詞と同じフレーズを持つ別の歌詞を発見したり [5]することが可能になる．別のアプローチは，トピックモデルを用いて歌詞の潜在的な意味を使用することである．ト
ピックモデルにおけるトピックは単語の確率分布によって表され，トピックの意味はその分布に応じて解釈される．
音楽情報検索では，トピックモデルとして latent Dirichlet

提案モデルを用いて，歌詞探索サービス Lyric Jumper *1を実装し公開した．Lyric Jumper は，歌詞のトピックを考慮することで，ユーザがより柔軟な方法で歌詞を探索し楽曲を楽しめることを目指している．Lyric Jumper では

20 個のトピックの推定結果に基づき，各歌詞にいずれかのトピックが割り当てられる．サービス上では，アーティス
トごとの歌詞トピックの傾向の可視化やトピックに基づくアーティストのランキング，歌詞トピックの傾向の類似度に基づくアーティスト推薦などの機能が提供される．

allocation（LDA）[6] が主に用いられる．LDA では各歌詞
1a)b)
c)

国立研究開発法人 産業技術総合研究所
k.tsukuda@aist.go.jp
ksuke-ishida@aist.go.jp
m.goto@aist.go.jpⓒ 2017 Information Processing Society of Japan

本研究の主な貢献を以下に述べる．

• アーティストの歌詞トピックに対する好みを考慮し，*1

https://lyric-jumper.petitlyrics.com

1Vol.2017-DBS-165 No.32
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各歌詞はひとつのトピックを持つという仮定に基づいて歌詞のモデル化を行った（3 章）．

• 歌詞の配信企業により提供された歌詞データを用いて，既存研究で主に使用されていた LDA よりも提案モデルが優れていることを、perplexity の観点から定量的に示した（4 章）．

• 提案モデルを用いて，歌詞トピックに基づく歌詞探索が可能な web サービス Lyric Jumper を実装し公開した．Lyric Jumper 上での 12,000 人以上のユーザの操作ログを用いて，Lyric Jumper がユーザの探索行動に

図 1 提案モデルのグラフィカルモデル．

与える影響を分析した（5 章）．

2. 関連研究2.1 歌詞に基づく楽曲検索システム
Müller ら [4] は楽曲と歌詞のペアに対して，歌詞に対応する楽曲中の歌唱部分を割り当てる手法を提案し，歌詞の一部をクエリとして入力できる楽曲検索システムを提案した．ユーザが検索結果中の楽曲を選択すると，クエリの歌詞を含む箇所から音楽が再生される．ユーザが歌った歌詞と一致する楽曲の検索も多数取り組まれている [9], [10]．

である．彼らは歌詞集合に対して非負値行列分解を適用して歌詞をクラスタリングし，各クラスタをトピックのようにみなして人手で名前を付けている．本研究ではアーティストの歌詞トピックに対する好みを考慮している点が彼らの研究とは異なる．これにより，ユーザがアーティストとトピックの関係に基づいて好みの歌詞を発見することが可能になる．さらに，我々は新しいモデルを提案しただけでなく，誰もが歌詞の実データを探索できるように，提案モデルを基に web サービスも実装し公開している．

Fujihara ら [5] は歌詞中のフレーズに基づいて歌詞間にハイパーリンクを貼る「Music Web」という概念を提唱した．

3. モデル

これにより，ユーザが楽曲を聴いている最中に，リンクさ3.1 記号の定義れたフレーズをクリックすることで同じフレーズを持つ別歌詞データセットが与えられたとき，A をデータセットの楽曲に遷移できる．楽曲集合を俯瞰するアプローチのひ内のアーティスト集合とする．Ra をアーティスト a ∈ A

とつとして可視化の研究も行われてきた．SongWords [11]aの楽曲数とすると，a の楽曲集合は {Sar }Rr=1 と表される．

は，自己組織化マップを用いて歌詞とタグを二次元平面上Sar は a の r 番目の楽曲を表す．また，Var を楽曲 Sar の歌に表示するテーブルトップコンピュータ向けのシステムでarと表される．varj
詞内の単語数とすると，Sar = {varj }Vj=1ある．Lyricon [12] は，ユーザが直感的に歌詞の内容を理は Sar の j 番目の単語である．したがって，すべての歌詞解できるように，歌詞中の単語と適合するアイコンを歌詞

ar Ra}r=1 }a∈A となる．
内のすべての単語は D = {{{varj }Vj=1に沿って表示するシステムである．
これらの研究では，歌詞中の単語を直接用いているが，我々は歌詞から推定されるトピックを用いるため，歌詞の潜在的な意味に基づいてユーザが歌詞を探索できるという優位性がある．

2.2 トピックに基づく歌詞分析およびシステム

3.2 提案モデル
既存研究の中で，歌詞に LDA を適用する有用性は報告されてきたが [13], [14], [15], [16], [17]，LDA の歌詞生成過程ではアーティストの情報が考慮されていない．本研究では，あるアーティストは「恋愛」というトピックに関する歌詞の楽曲が多く，別のアーティストは「人生」というトトピックモデルは歌詞の潜在的な意味を考慮できるた

ピックに関する歌詞の楽曲が多いといったように，各アー

め，歌詞の分析 [13], [14], [15]，歌詞検索システム [16]，音ティストには歌詞のトピックに対する固有の好みが存在す

楽プレーヤー [17] などの研究で使用されてきた．これらのると仮定する．

研究では，トピックモデルとして LDA が使用されている．

この仮定に基づき，アーティストのトピックに対する好それに対して我々は，各アーティストがトピックの確率分みを考慮した歌詞生成モデルを提案する．図 1 に提案モデ布を持ち，各歌詞にひとつトピックが割り当てられるモデルのグラフィカルモデルを示す．図中の色付きの円は観測ルを提案する．4 章で示すように，歌詞の生成過程を表す変数，白地の円は未知変数を表し，K はトピック数であモデルとして，提案モデルは LDA を上回る精度を持つたる．提案モデルでは，各アーティストはトピックの確率分め，提案モデルを用いることで既存研究の歌詞分析やシス布 θ を持つ．歌詞を書き始める前に歌詞の主題（すなわちテムを改善できる可能性がある．

トピック）を決めることが一般的であることから [7], [8]，

本研究と最も関連のある研究は Kleedorfer ら [18] の研究

各歌詞は θ から生成されたひとつのトピック z を持つと仮定する．しかし，歌詞中の全ての単語がトピックと関連ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan2

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しているとは限らない．たとえば，「これ」や「事」などの単語は多くの歌詞に出現するが，固有のトピックとの関連度が高いとは言えない．そこで，提案モデルでは背景語の存在を考慮する．図 1 中で ψ が背景語の確率分布を表し，いずれのトピックとも関連度の低い単語が高い生起確率を持つ．各アーティストはベルヌーイ分布 λ を持ち，この分布に応じてトピックと背景語のどちらからどの程度単語が生成されるかが決まる．つまり，アーティスト a が歌詞中の単語を生成するとき，確率 λa0 (x = 0) でトピックの単語確率分布 ϕ から単語が生成され，確率 λa1 (x = 1)
で背景語の単語確率分布 ψ から単語が生成される．ここで，λa0 + λa1 = 1 である．提案モデルの歌詞生成過程を

Algorithm 1 に示す．
3.3 パラメータ推定
崩壊型ギブスサンプリング [19] により提案モデルのパラメータを推定する．パラメータ θ，ϕ，ψ の事前分布として

Algorithm 1 提案モデルの歌詞生成過程．
for each topic k ∈ {1, · · · , K} do
Draw ϕk ∼ Dirichlet(β)
end forDraw ψ ∼ Dirichlet(γ)
for each artist a in A do
Draw θa ∼ Dirichlet(α)
Draw λa ∼ Beta(ρ).
for each song Sar do
Draw a topic zar ∼ Multinomial(θa )for each word varj in Sar do
Draw switch x ∼ Bernoulli(λa )if x = 0 thenDraw a word varj ∼ Multinomial(ϕzar )else if x = 1 thenDraw a word varj ∼ Multinomial(ψ)
end ifend forend forend forディリクレ分布を，λ の事前分布としてベータ分布を用いる．

1400

め，パラメータに関して周辺化を行える．Θ = {θa }a∈A ，

Φ = {ϕk }Kk=1 ，Λ = {λa }a∈A とすると，全ての歌詞中のa
全単語データ D，潜在変数 Z = {{zar }R
r=1 }a∈A およびVar Ra
X = {{{xarj }j=1 }r=1 }a∈A の周辺化された同時分布は次式により解析的に計算できる．

Perplexity

これらの事前分布は各パラメータの共役事前分布であるた

LDA
提案モデル

1300
1200
1100

01020304050

トピック数 K

P (D, Z, X|α, β, γ, ρ)∫∫∫∫=P (D, Z, X|Θ, Φ, ψ, Λ)P (Θ|α)× P (Φ|β)P (ψ|γ)P (Λ|ρ)dΘdΦdψdΛ∏∏ Γ(ρ + Na0 )Γ(ρ + Na1 )v∈V Γ(N1v + γ)∝Γ(2ρ + Na )
Γ(N1 + γ|V |)a∈AK ∏∏∏ ∏K Γ(Rak + α)v∈V Γ(Nkv + β)
k=1. (1)×Γ(Nk + β|V |)Γ(Ra + αK)
a∈A

k=1

Na0 ，Na1 はそれぞれ，アーティスト a の全ての歌詞の中 で x = 0，x = 1 が 割 り 当 て ら れ た 単 語 数 を 表 す（Na = Na0 + Na1 ）．N1v は単語 v に x = 1 が割り当てられた回数である（N1 =∑．V は D 内の語彙集v∈V N1v ）合を表す．Nkv は単語 v が x = 0 の下でトピック k から生成された回数である（Nk =∑．Rak はアーティv∈V Nkv ）スト a の歌詞の中でトピック k が割り当てられた歌詞の数を表す（Ra =∑K．式（1）に基づき，zar および
k=1 Rak ）xarj をサンプリングする．十分な回数のイテレーションの後，サンプリングされた値を用いてパラメータの値を求める．紙面の都合上，詳細は割愛する．

図 2

LDA と提案モデルの perplexity の比較結果．

詞のモデル化を行う際に有用か．

[データセット] 本実験では，商用的に歌詞の配信を行っている企業から提供された歌詞データを使用した．データ
セットには，歌詞ごとの曲名とアーティスト名も含まれる．評価には，2016 年 12 月末時点における楽曲数の上位1,000 アーティストの歌詞，計 93,716 件を使用した．形態
素解析エンジン MeCab [20] を用いて，各歌詞から日本語の名詞を抽出した．ただし，出現する歌詞の数が 10 未満の名詞は除いた．提案モデルは言語に非依存であるが，5章で述べる Lyric Jumper のユーザにとって，抽出されたトピックの理解しやすさを考慮して，日本語のみを使用した．各歌詞から 80%の名詞を学習データとしてランダムに選択し，残りの 20%の名詞をテストデータに使用した．

[実験設定] LDA および提案モデルでは，既存研究に倣い，150ハイパーパラメータの値を α = K，β = |V| とした．これ50に加えて，提案モデルでは γ = |V| ，ρ = 0.5 とした．LDAと提案モデルの精度を比較するため，トピックモデルの精度を評価する際の指標として広く使用されている perplexityを使用した [6]．モデルの精度が高いほど perplexity の値

4. 評価実験
本章では，次の疑問に答えるために定量的な評価を行った：アーティストの歌詞に対する好みを考慮することは歌ⓒ 2017 Information Processing Society of Japanは小さくなる．トピック数は K = 2，4，6，8，10，20，30，40，50 とし，各値に対する perplexity を比較した．
[結果] 結果を図 2 に示す．トピック数に関わらず，提案

3

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A 20トピック

E 類似アーティスト

B トピック「センチメンタル」に対するアーティストランキング

C 「奥田民生」の上位５トピック

D 「奥田民生」のトピックの傾向を表したドーナツチャート「トピック別アーティスト」をクリック
図 3

Lyric Jumper の概観．

モデルは LDA を上回った．いずれのモデルでも，トピッをラベル付けした．トピック名には「センチメンタル」「青ク数が 8 のときに perplexity の値は最小となった．トピッ春」「自分探し」などが含まれる．５つのトピックは「恋ク数が大きくなるほど，２モデル間の perplexity の差も大愛」に関するものであったが，Lyric Jumper ではそれらをきくなる傾向が見られた．これらの結果から，提案モデル「永遠の愛」「一途な愛」「ラブソング」「大人の恋愛（女性は LDA よりも優れたモデルであり，アーティストのトピッ編）」「大人の恋愛（男性編）」と表現している．

クに対する好みを考慮することは歌詞のモデル化を行う際に有用であるといえる．

5. Lyric Jumper
提案モデルを用いて，誰もが web ブラウザ上で利用可能な歌詞探索サービス「Lyric Jumper」を実装し公開した．
本章では Lyric Jumper の実装および機能について述べた
あと，web サービス上のユーザのログ分析結果を述べる．

5.2 機能5.2.1 アーティストランキング機能
A のように 20 個のトピック名を
Lyric Jumper では図 3 ⃝表示する．トピックを選択することで，そのトピックと関B）連の強いアーティストが最大 100 件表示される（図 3 ⃝．

これによりユーザは，興味のあるトピックと関連のある多くのアーティストを見ることができ，また意外なアーティストの選択トピックとの関連性も知ることができる．

5.1 実装Lyric Jumper を実装するにあたり，歌詞データは 4 章で述べた企業から提供されたものを使用した．2016 年 12月末時点で利用可能な全ての歌詞を使用し，各歌詞から日本語の名詞を抽出した．トピックの質を保障するため，登録されている楽曲が 10 曲未満のアーティストおよび，10件未満の歌詞にしか出現しない名詞は除いた．最終的に，

3,722 アーティストの 147,990 曲の歌詞データを使用した．
トピック数に関しては，トピック数が少なすぎると，ユー
ザは Lyric Jumper の使用にすぐに飽きると考えられ，多すぎると，類似したトピックが多数生成され，ユーザがトピック間の差異を把握するのが難しくなると考えられる．
このような理由から，様々なトピック数の結果を比較した
うえで，Lyric Jumper のトピック数は 20 とした．提案モデルで 20 個のトピックを求めた後，ユーザが各トピックの特徴を容易に理解できるよう，人手で各トピックの名前ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan

トピック k が選択されたとき，トピック k とより強く関連したアーティストほど上位に表示されるように，アーティスト a のトピック分布 θa におけるトピック k の順位を第一キー（小さいほど良い），トピック k に割り当てられた楽曲数 Rak を第二キー（大きいほど良い）として全アーティストをランキングし，上位 100 アーティストをユーザに表示する．5.2.2 項で述べるように，Lyric Jumper では各アーティストの上位 5 トピックを表示するため，θa におけるトピック k の順位が 5 位より下のアーティストはランキングに含まない．

5.2.2 トピック傾向表示機能
ユーザがアーティスト a を選択すると，a のトピックの傾向を表示する．具体的には，θa において生起確率の上位C）
5 トピックの名前が表示される（図 3 ⃝．トピックの生起確率が高いほどトピック名は大きく表示される．これにより，ユーザは選択したアーティストのトピックの傾向を4

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楽曲「Shine」の歌詞推薦されたフレーズ
A トピック「永遠の愛」に関する楽曲ランキング
図 4

図 5 フレーズ推薦．

歌詞フレーズの強調表示．

把握できるだけでなく，意外なトピックも関連しているこトピックと関連が強い」のように，歌詞の特徴を容易に理とを把握できる．ユーザがトピックの意味をより容易に理解できるようになる．「YouTube 検索」ボタンを押すと，解できるように，各トピックの単語生起確率分布 ϕ からトYouTube *3 でアーティスト名と楽曲名を AND 検索した検ピックに特徴的な４つの単語を人手で選択し，トピック名索結果が表示され，Lyric Jumper 上で動画を視聴できる．の下に表示している．さらに Lyric Jumper では，円周が歌詞の各行とトピック k の関連度を求めるために，まず ϕk

上位５トピックの割合に応じて分割されたドーナツチャーを用いて，各名詞のスコアを計算する．rank(k, v) を ϕk 内でD）
トも用いてトピックの傾向を表示している（図 3 ⃝．の名詞 v の生起確率の高さの順位とする．rank(k, v) ≤ 100

5.2.3 類似アーティスト推薦機能であれば w rel(k, v) = 101 − rank(k, v)，それ以外であれ

音楽情報検索において，類似アーティストは重要な情報

ば w rel(k, v) = 0 とする．行 l は n(≥ 0) 個の名詞を含のひとつであることから [2]，Lyric Jumper ではユーザがみ，l = (v1 , · · · , vn ) と表せ，行 l とトピック k の関連度を選択したアーティストとのトピック類似度に基づいて 10l rel(k, l) =E）
アーティストを推薦する（図 3 ⃝．10 アーティストは，ポの行のスコアを計算したら，各行のスコアが [0, 1] に収まピュラーな 8 アーティストとマイナーな 2 アーティストかるよう min-max 正規化を行う．文字サイズと文字の色はら構成される．ポピュラーなアーティストだけでなくマイスコアが 0 の行の 16pt・#FFFFFF からスコアが 1 の行

ナーなアーティストも表示することで，ユーザにとって馴の 36pt・トピックの色まで線形に変化させる．

染みはないが，興味のあるアーティストと関連のあるアー

5.2.5 アーティストの楽曲ランキング機能∑ni=1 w rel(k, vi ) により求める．歌詞内の全てティストの曲を聴いてもらうことを狙っている．推薦され5.2.4 項で述べたように，ユーザがアーティストのトピッたアーティストのグラフを選択することで，そのアーティクを選択すると，そのトピックに割り当てられた楽曲のラストのドーナツチャートが中心となった画面に遷移する．

A）
ンキングが表示される（図 4 ⃝．トピックと関連の強いユーザが選択したアーティスト a が与えられると，a と曲にユーザが容易にアクセスできるよう，トピックとの関′a ∈ A \ {a} の類似度を θa と θa′ の JS ダイバージェンス

連度が高い順に楽曲が順位付けされる．
楽 曲 s と ト ピ ッ ク k の 関 連 度 は s rel(k, s)の逆数により求める．アーティスト a と各アーティストの∑=類似度を求めた後，データセット内の楽曲数が 100 曲以上

1|Ls |のアーティストの中から類似度の上位 8 組をポピュラーな内の全ての行のリストである．つまり，s と k の関連度はアーティスト，100 曲未満の中から類似度の上位 2 組をマs の歌詞の各行と k の関連度の平均値により求められる．

イナーなアーティストとして選択し，計 10 アーティスト

5.2.6 フレーズ推薦機能
アーティストのトピックを選択後，「フレーズ」ボタンをユーザに推薦する．

5.2.4 歌詞フレーズの強調表示機能l∈Ls l rel(k, l) により求める．Ls は楽曲 s の歌詞をクリックすると，アーティストの楽曲の歌詞の中でそのユーザがアーティストのトピックを選択すると，アートピックと関連のあるフレーズが推薦される（図 5）．さら

ティストの楽曲の中でそのトピックに割り当てられた楽に，「PUSH!」ボタンを押すたびに新しいフレーズが推薦曲のリストが表示される（楽曲のランキング方法についてされる．これによりユーザは，同じトピックに関する様々は 5.2.5 項で述べる）．楽曲のタイトルを選択すると，そな表現に触れることができる．フレーズを選択すると，その楽曲の歌詞が表示される（図 4）．歌詞の中でトピックのフレーズを含む歌詞が 5.2.4 項と同様に表示される．と関連の強い行 *2 ほど，大きなフォントかつ濃い色で表

アーティスト a とトピック k が与えられると，以下の方法示される．これによりユーザは，「歌詞のサビ部分が特にで推薦フレーズを選択する．i 番目のループ（i = 1, 2, · · · ）*2

本稿では「フレーズ」と「行」を同じ意味で用いる．

ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan*3

https://www.youtube.com/

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表 1
機能

各機能の使用回数．
PC スマートフォン

アーティストランキング機能

2,092

30,295

類似アーティスト推薦機能

1,706

4,016

アーティスト楽曲ランキング機能

5,399

14,665

フレーズ推薦機能

4,997

253,430

では，アーティスト a の楽曲で s rel(k, s) の値が高い順に，謝辞 歌詞データを提供していただいた株式会社シンクパワーに感謝する．本研究の一部は JST ACCEL (JPM-JAC1602) の支援を受けた．
参考文献
[1]

[2]

各楽曲の歌詞の i 番目に l rel(k, l) の値が高い行を抽出する．抽出された行数が 100 件になるまで，このループを繰り返す．ユーザが Lyric Jumper を使用するたびに異なる[3]フレーズに触れられるようにするため，抽出した 100 件のフレーズをランダムな順番で推薦する．

5.3 ログ解析
我々は Lyric Jumper を無料で使用可能な web サービス

[4]

[5]

として 2017 年 2 月 21 日に公開した．Lyric Jumper 上でのユーザの行動を分析するため，2 月 21 日から 3 月 22 日

[6]の 30 日間に渡る全ユーザの操作ログを収集した．PC とスマートフォンのユニークユーザ数はそれぞれ 1,288 と[7]11,065 であった．各機能の使用頻度を表 1 に示す．まず，アーティストランキング機能とアーティスト楽曲ランキング機能の使用頻度が高いことがわかる．この結果は，トピックに基づくアーティストや楽曲の探索がユーザの興味[8][9]を喚起した可能性を示している．また，特にスマートフォンユーザの間では，フレーズ推薦機能が頻繁に使用されており，「PUSH!」ボタンは 253,430 回押された．このこと[10]から，トピックに関するフレーズを基に歌詞を探したいというニーズの高さがうかがえる．上記の機能に比べ，類似[11]

アーティスト推薦機能はそれほど頻繁には使用されなかっ[12]

た．類似アーティストに基づく歌詞探索を促進するためには，より洗練されたインタフェースの提案が必要であると考えている．

6. まとめ本稿ではアーティストの歌詞トピックに対する好みを

[13]

[14]
[15]考慮したモデルを提案した．実験により，トピックの数に関わらず，提案モデルが従来モデルの LDA を上回る精度であることを perplexity を用いて定量的に示した．また，[16]

3,722 アーティストの 147,990 件の歌詞に提案モデルを適用することで，歌詞探索サービス Lyric Jumper を実装し[17]公開した．ログ分析の結果，選択されたトピックと関連の強い歌詞のフレーズを推薦する機能が特に高い頻度で使用されていることを明らかにした．

[18]

提案モデルは言語に非依存であるため，提案モデルを英語歌詞に適用し，洋楽版の Lyric Jumper を公開する予定[19]である．また，提案モデルによって得られたトピックを，音響特徴量やタグなどと組み合わせることで，より柔軟にユーザの検索意図を反映した楽曲の探索システムの提案も行っていきたい．
ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan[20]

D. Bainbridge et al.: “How people describe their music
information needs: A grounded theory analysis of musicqueries”, ISMIR, pp. 221–222 (2003).
J. H. Lee and J. S. Downie: “Survey of music information needs, uses, and seeking behaviours: Preliminaryfindings”, ISMIR, pp. 989–992 (2004).
E. Brochu and N. de Freitas: “”Name that song!” a probabilistic approach to querying on music and text”, NIPS,
pp. 1505–1512 (2002).
M. Müller et al.: “Lyrics-based audio retrieval and multimodal navigation in music collections”, ECDL, pp. 112–123 (2007).
H. Fujihara et al.: “Hyperlinking lyrics: A method for
creating hyperlinks between phrases in song lyrics”, ISMIR, pp. 281–286 (2008).
E. M. Airoldi et al.: “Mixed membership stochasticblockmodels”, Journal of Machine Learning Research, 9,
pp. 1981–2014 (2008).
M. Baxter: “Voices of resistance, voices of transcendence: Musicians as models of the poetic - political imagination”, International Journal of Education & the Arts,11, pp. 1–24 (2010).
J. M. Toivanen et al.: “Automatical composition of lyrical songs”, ICCC, pp. 87–91 (2013).
T. Hosoya et al.: “Lyrics recognition from a singing voice
based on finite state automaton for music information retrieval”, ISMIR, pp. 532–535 (2005).
C. Wang et al.:“An improved query bysinging/humming system using melody and lyricsinformation”, ISMIR, pp. 45–50 (2010).
D. Baur et al.: “SongWords: Exploring music collections
through lyrics”, ISMIR, pp. 531–536 (2010).
W. Machida and T. Itoh: “Lyricon: A visual music selection interface featuring multiple icons”, IV, pp. 145–150(2011).
C. Johnson-Roberson and M. Johnson-Roberson: “Temporal and regional variation in rap lyrics”, NIPSW(2013).
J. Ren et al.: “What makes a music track popular in
online social networks?”, WWW, pp. 95–96 (2016).
G. Sharma and M. N. Murty: “Mining sentiments fromsongs using latent Dirichlet allocation”, IDA, pp. 328–339 (2011).
S. Sasaki et al.: “LyricsRadar: A lyrics retrieval system
based on latent topics of lyrics”, ISMIR, pp. 585–590(2014).
T. Nakano and M. Goto:“LyricListPlayer:A
consecutive-query-by-playback interface for retrieving
similar word sequences from diﬀerent song lyrics”, SMC,pp. 344–349 (2016).
F. Kleedorfer et al.: “Oh oh oh whoah! towards automatic topic detection in song lyrics”, ISMIR, pp. 287–292(2008).
T. L. Griﬃths and M. Steyvers: “Finding scientific topics”, Proceedings of the National Academy of Sciences,
101, Suppl. 1, pp. 5228–5235 (2004).
T. Kudo et al.: “Applying conditional random fields toJapanese morphological analysis”, EMNLP, pp. 230–237(2004).

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