基于位置因素的特征词，音乐情感智能分类算法。

简介：
为了探究歌词文本中特征词位置对音乐情感分类产生的具体影响，本文采用层次分析法，系统地评估了特征词在歌词不同位置所拥有的权重。此外，针对歌词文本中提取的特征向量，进行了精细的调整和优化。同时，本文还开展了多模态数据融合研究，将歌词提取得到的特征向量与音频信号所提取到的特征向量相结合，并利用深度置信网络进行监督训练，从而深入分析混合融合后的特征向量与音乐情感之间的关联性。在此基础上，构建了一个基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法。通过对该算法进行的测试和实验验证，结果表明，该算法在五种不同的音乐情感样本上均表现出卓越的性能：最低准确率高达80.1%，平均准确率达到83.5%，显著优于未考虑特征词位置因素修正的传统算法，充分证明了其高效性和实用价值。