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。
./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。
./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。
./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。
./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。
./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。
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