Playlists have become a significant part of our listening experience because of the digital cloud-based services such as Spotify, Pandora, Apple Music. Owing to the meteoric rise in the usage of playlists, recommending playlists is crucial to music services today. Although there has been a lot of work done in playlist prediction, the area of playlist representation hasn't received that level of attention. Over the last few years, sequence-to-sequence models, especially in the field of natural language processing, have shown the effectiveness of learned embeddings in capturing the semantic characteristics of sequences. We can apply similar concepts to music to learn fixed length representations for playlists and use those representations for downstream tasks such as playlist discovery, browsing, and recommendation. In this work, we formulate the problem of learning a fixed-length playlist representation in an unsupervised manner, using Sequence-to-sequence (Seq2seq) models, interpreting playlists as sentences and songs as words. We compare our model with two other encoding architectures for baseline comparison. We evaluate our work using the suite of tasks commonly used for assessing sentence embeddings, along with a few additional tasks pertaining to music, and a recommendation task to study the traits captured by the playlist embeddings and their effectiveness for the purpose of music recommendation.


翻译:由于基于数字云的服务,例如Spotify、Pandora、Apple Music等,播放列表已经成为我们监听经历的一个重要部分。由于播放列表的使用率的暴增,建议播放列表对今天的音乐服务至关重要。虽然在播放列表预测方面做了大量工作,但播放列表的展示领域没有受到如此关注。过去几年来,顺序到顺序模型,特别是在自然语言处理领域,展示了在捕捉序列的语义特征方面学到的嵌入器的有效性。我们可以对音乐应用类似的概念来学习播放列表的固定长度表达方式,并将这些表达方式用于下游任务,例如播放列表的发现、浏览和建议。在这项工作中,我们以不受监督的方式设计学习固定长度播放列表的问题,使用序列到顺序(Seq2seq)模型,将播放列表作为句子和歌曲词词句解释。我们将我们的模式与其他两个基本编码结构进行比较。我们用一个套式任务来评估我们的工作,用一个套式任务来评估其常规任务 — 套式任务,用一个套式任务来评估游戏任务,用一个套式任务来评估常用的任务。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
【MIT深度学习课程】深度序列建模,Deep Sequence Modeling
专知会员服务
77+阅读 · 2020年2月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Next Item Recommendation with Self-Attention
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月25日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
VIP会员
相关资讯
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员