artist-prediction-xai

概要

歌詞を入力すると、どのアーティストの歌詞っぽいかを判定します。

また、モデル説明手法「LIME」を用いて判定根拠を示します。

動かし方

今すぐ動かす方法

• ./demo.ipynb のColabリンクからデモを実行することができます。
  • 各自のGoogle Driveにコピーを作成して実行してください。
• 判定理由なしver.であれば、こちらからデモを実行することができます。

自分でモデルを学習させて動かす方法

1. ./scrape.py を実行して歌詞データを収集します。
   • /data に収集データが保存されます。
   • url_dict を編集/追加することで、収集データをご自分でカスタマイズできます。
2. ./pretrain.py を実行してモデルの事前学習を行います。
   • /pretrain に学習済みモデルが保存されます。
   • n_epochs, batch_size, learning_rate などをカスタマイズできます。
   • Trainer クラスは utils.py に実装されています。
3. ./train.pyを実行して、ファインチューニングを行います。
   • 各アーティストに対して「歌詞がそのアーティストかどうか」を分類する二値分類器を学習します。
   • /models に学習済みモデルが保存されます。
   • n_epochs, batch_size, learning_rate などをカスタマイズできます。
4. ./demo.ipynb でデモを実行することができます。
   • !git clone https://github.com/...の部分は適宜ご自身のリポジトリに変更してください。

Requirement

Google Colaboratoryで動かす場合は、以下のライブラリのインストールが必要です。

!pip install japanize-matplotlib
!pip install lime
!pip install janome