Una propuesta para la clasificación emocional de un álbum a partir de la letra de sus canciones - Moreno Arboleda, Francisco Javier; Duitama Muñoz, John Freddy; Montoya Gómez, Luis Fernando (Tecnura, 2016)
Los grandes volúmenes de datos que se manejan actualmente demandan métodos automáticos para la extracción de conocimiento. En particular, la minería de texto se ocupa de la extracción de conocimiento a partir de textos. En este artículo se proponen dos algoritmos para determinar a partir de las letras de sus canciones, la tendencia emocional de un álbum. Se sigue un enfoque jerárquico: las categorías emocionales para clasificar los álbumes agrupan a las subcategorías emocionales de las canciones. Esto es razonable, porque una canción tiende a estar orientada a una (sub)categoría emocional específica. De esta forma la categoría emocional de un álbum es una ponderación de las subcategorías emocionales de sus canciones. Esta ponderación puede ser configurada por parte del analista musical, lo que permite incorporar un elemento de subjetividad en la propuesta. Mediante una serie de experimentos se evaluaron los algoritmos propuestos. Aunque es necesario experimentar con más datos, los resultados evidenciaron la conveniencia, consistencia y utilidad de los algoritmos propuestos