本研究では，歌手の性差による歌詞の違いに注目し，その違いを明らかにするためにニューラルネットワークモデルで日本語の歌詞を学習、歌詞から歌手の性別予測を行うテキスト分類を行い，その性能から性別による差異の実態を明らかにした．また，性別予測の際に算出される予測値を観察することで，性差による特徴や歌手ごとの違いが明らかになった．さらに，英語詞の楽曲でも同様に性差によるテキスト分類を行い，日本語歌詞での結果と比較すると違いが見られた．

コーパスを対象とした特徴分析，テキストの分類や生成の研究は，言語資源の整備と自然言語処理技法の発展にともない盛んに行われている．本研究では音楽の歌詞を対象に研究を行う．音楽における歌詞には，言語圏ごとの言葉の使われ方，歌手やジャンルの違いによる構造の違いが反映されていると考えられるからである．歌詞研究の代表的なものとして伊藤の研究が挙げられる．伊藤は松任谷由実をはじめとするJポップ歌手の楽曲を対象に，対象語彙表や構造語彙表を用いた語彙分析やテーマ分析を行い，男女でのテーマや語彙の違いを明らかにしている[1]．また，社会心理学の分野における古典的な歌詞研究として見田の研究が挙げられる．見田はモチーフ分析や歌の主題の分析、用語分析などを行っており，モチーフ分析では『日本歌謡集』巻末の流行歌年表記載の楽曲を対象に，モチーフの比率の年代変化やその歌詞に注目しながら時代背景と照らし合わせて考察している[2]．このようにこれまでも歌詞研究は様々に行われているが，流行歌や数名の歌手の楽曲など特定の楽曲のみを対象としたものがほとんどであった．そこで，木田の研究ではより全般的な特徴を明らかにすることを目的として，大規模な歌詞コーパスを対象に，性差によるテキスト分類を行っている[3]．しかし，この研究のテキスト分類では，コーパスに性別情報がないために性別情報を付加したデータを確保することが難しく，学習データとテストデータに同じ歌手の楽曲を用いている．そのため，性差分類だけでなく歌手分類になっている部分があるという問題点があった．そこで，本研究では，歌詞コンテンツデータ集[4]を用いた全般的な分析に加え，新たに取得した歌手の性別情報と組み合わせてデータセットを作成することで，学習データとテストデータで異なる歌手の楽曲を用いることができ，性別分類と歌手分類が混ざってしまう問題を解消した．また，歌詞コンテンツデータ集に含まれる英語の歌詞にも着目し，日本語の歌詞と同様に性差によるテキスト分類行い，結果を比較した．