Kịch bản thực nghiệm

Một phần của tài liệu (Luận văn thạc sĩ) truy hồi chéo mô hình cho nhạc và lời bài hát luận văn ths máy tính 84801 (Trang 34)

2 .3 Một số phƣơng pháp khác

4.3Kịch bản thực nghiệm

Luận văn thực hiện 3 kịch bản thực nghiệm: thực nghiệm phƣơng pháp đề xuất, thực nghiệm so sánh với RCCA, thực nghiệm so sánh với các phƣơng pháp khác trong [20] trên cùng một bộ dữ liệu và đánh giá các kết quả thực nghiệm trên các độ đo.

- Thực nghiệm phƣơng pháp đề xuất: thực nghiệm kiểm thử chéo 5 tập (cross-validation) truy hồi chéo mô hình cho nhạc và lời bài hát với các độ đo. Đánh giá kết quả các độ đo trung bình trên 5 tập kiểm tra. - Thực nghiệm với RCCA: so sánh kết quả thực nghiệm truy hồi chéo

mô hình cho nhạc và lời bài hát với CCA. Kiểm thử chéo trên 5 tập và đánh giá kết quả trung bình các độ đo.

- Thực nghiệm so sánh với các phƣơng pháp [20]: PretrainCNN-CCA, DCCA, PretrainCNN-DCCA, JointTrainDCCA cùng bộ dữ liệu để đánh giá. So sánh và đánh giá thực nghiệm với phƣơng pháp đề xuất trong [20] JointTrainDCCA-là phƣơng pháp đề xuất của tác giả Yu và cộng sự [20] đạt kết quả tốt nhất. Mục đích của thực nghiệm so sánh hiệu quả của phƣơng pháp đề xuất với các phƣơng pháp khác.

Thực nghiệm đánh giá thực hiện độ đo MRR trên mức độ thực thể và mức độ nhãn. MRR mức độ thực thể đƣợc tính theo công thức (20) dựa trên độ tƣơng tự co-sin mà không quan tâm tới nhãn của nhạc và lời bài hát, kí hiệu là I-MRR-A, I-MRR-L với A, L là sử dụng nhạc, lời bài hát là đầu vào truy vấn tƣơng ứng. MRR mức độ nhãn đƣợc tính theo công thức (20) dựa trên nhãn của nhạc và lời bài hát. Thực nghiệm đánh giá với độ đo R@1-A, R@1-L, R@5-A và R@5-L.

Một phần của tài liệu (Luận văn thạc sĩ) truy hồi chéo mô hình cho nhạc và lời bài hát luận văn ths máy tính 84801 (Trang 34)