An investigation of the emotional dimension in songs sung by Neşet Ertaş: an application of emotional index
Yükleniyor...
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ankara Haci Bayram Veli University
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
This article aims to highlight the emotional characteristics of the lyrics and compositions of the folk songs sung by Neşet Ertaş. For this purpose, the lyrics of 339 songs and the musical information of 264 compositions were crawled. There is also a speech among them. Three different sources have been used to obtain the lyrics and text of speech. Besides, an additional process on to them has been applied; finally, verse-based or sentence-based texts have been obtained. In this process, these texts have been removed from certain words that do not have a meaning on their own, such as unnecessary punctuations, stopwords, onomatopoeic words, question suffixes, and transformed into a plain form. After this stage, verses or sentences have been made processable. First of all, to find the Turkish sentiments of each lyric, state-of-the-art machine learning techniques have been applied to them, and the sentiment scores of each lyric have been computed. Three different machine learning models have been used to calculate sentiment scores. These three different models are re-trained for the Turkish sentiments, which are of the models developed by Google. Only a single sentiment score has been obtained for each verse or sentence. The average of this sentiment score obtained from three different models has been calculated and used to satisfy consistency. Afterward, a sentiment vector consisting of the verse of each song or each sentence of the speech text has been created. The average of this sentiment vector is the overall score of that text (song or speech). The variance of this sentiment vector has also been calculated, in which this variance has been used to measure the sentiment tides in the song or speech text. Later, some valuable variables from a widely used music listening platform have been obtained as a basis for composition information. Here, 10 variables named acousticness, danceability, energy, instrumentalness, liveness, loudness, speechiness, tempo, valence, popularity have been obtained. Three of them, danceability, energy, and valence variables have been taken into account to estimate the emotional score of the composition by getting the average of these three variables. These scores are going to be matched then with the musical information of compositions of each unique song which are 169 intersectional sets of them, and an emotional map has been drawn statistically, which can be modeled with the dimension of sentiments of lyrics and sentiments of composition showing Neşet Ertaş's emotional map. In the map of emotions, the axes have been set in the range of (-1, +1). Therefore, the scores obtained for both texts and compositions have been rescaled in the range of (-1, +1) with a formula generated for this purpose, which makes the scores of both texts and compositions are made comparable. After this stage, the sentiments of the texts are placed on the x-axis for the map of emotions while composition sentiments are placed on the y-axis. On the x-axis, which is called the lyrics scale, a score of -1 is indicated by feelings of "sorrow", and a score of +1 is indicated by feelings of "happy". The composition scale, on the other hand, shows -1 score as “melancholic” and +1 score as “cheerful” on the y-axis. According to the results obtained, it has been determined that the dominant characteristic of Neşet Ertaş's lyrics is based on sorrow words and that most of his folk songs are grouped in sorrowful lyrics and melancholic compositions. In addition, it has been found that his words are characterized by emotional changes and emotional tides; it has been also determined thanks to word cloud analysis that he often has given humane and moral advice in phrases in the lyrics.
Bu çalışmada, Neşet Ertaş’ın seslendirdiği türkülerdeki söz ve bestelerin taşıdığı duyguların ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda 339 adet eserin sözü, 264 adet de bestenin bilgisi elde edilmiştir. Sözlerin arasında bir adet konuşma da bulunmaktadır. Sözlerin ve konuşma metninin elde edilmesinde üç farklı kaynaktan yararlanılmıştır. Ayrıca sözler ve konuşma metni için bir dönüştürme işlemi uygulanmıştır, böylece mısra veya cümle tabanlı metinler elde edilmiştir. Bu dönüştürme işleminde, metinlerdeki gereksiz işaretleme, duraksama, yansıma, soru ekleri gibi kendi başına bir anlamı olmayan kısımlar çıkarılmış, yalın bir hale dönüştürülmüştür. Bu aşamadan sonra mısra veya cümleler işlenebilir hale getirilmiştir. Öncelikle tüm sözler için yapay öğrenme teknikleri ile teknoloji harikası Türkçe duygu analizi yöntemi uygulanmış ve sözlerin duygu skorları hesaplanmıştır. Duygu skorlarının hesaplanmasında üç farklı yapay öğrenme modelinden yararlanılmıştır. Bu üç farklı model, Google tarafından geliştirilen modellerin Türkçe için uyarlanmış halidir. Sadece mısra veya cümle boyutunda tek bir duygu değeri elde edilmiştir. Tutarlılığın sağlanması amacıyla üç farklı modelden elde edilen bu duygu skorunun ortalaması hesaplanmıştır. Daha sonra her bir türkünün mısraı veya konuşma metninin cümlelerinden oluşan bir duygu vektörü oluşturulmuştur. Bu duygu vektörünün ortalaması, o metnin ortalama duygu skorudur. Ayrıca bu duygu vektörünün varyansı da hesaplanmıştır. Bu varyans ise türkü veya konuşma metni içindeki duygusal gelgitleri ölçmekte kullanılmıştır. Sonrasında, beste bilgileri için ise yaygın olarak kullanılan bir müzik dinleme platformundaki bilgiler esas alınmıştır. Burada yer alan akustiklik, dans edilebilirlik, enerji, enstrümantallik, canlılık, ses yüksekliği, konuşma, tempo, değerlik, popülerlik gibi 10 adet değişken elde edilmiştir. Bu değişkenlerden üç tanesi, dans-edilebilirlik, enerji ve değerlik değişkenleri dikkate alınmıştır. Bu üç değişkenin ortalaması hesaplanarak bestenin duygu skoru hesaplanmıştır. Bu skorlar, daha sonrasında beste bilgileri ile eşleştirilerek 169 tekil eser verisi işlenmiş, Neşet Ertaş’ın duygu haritasını gösteren söz ve beste boyutu ile modellenebilecek bir duygular atlası çıkarılmıştır. Duygular atlasında eksenler (-1, +1) aralığında hesaplanmaktadır. Bu nedenle hem metinler hem de besteler için elde edilen duygu skorları, geliştirilen bir yöntem ile (-1, +1) aralığında yeniden ölçeklendirilmiştir. Böylece hem metinlerin hem de bestelerin duygu skorları karşılaştırılabilir hale getirilmiştir. Bu aşamadan sonra duygular atlası için, metinler x-eksenine yerleştirilmiştir. Besteler ise y-eksenine konulmuştur. Söz ölçeği olarak adlandırılan x-ekseninde -1 skoru “efkârlı”, +1 skoru ise “mutlu” duyguları ile belirtilmiştir. Beste ölçeği ise y-ekseninde -1 skoru “melankolik”, +1 skoru ise “eğlenceli” duyguları ile gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre Neşet Ertaş’ın seslendirdiği türkülerin baskın karakteristiğinin efkârlı sözler üzerine kurulu olduğu, eserlerin büyük bir bölümümün de sözleri efkârlı ve bestesi melankolik bir yapıda öbeklendiği tespit edilmiştir. Ayrıca sözlerinde duygu değişimlerinin karakteristik olarak fazla olduğu, duygusal gelgitler içerdiği bulunmuştur; kelime bulutu analizleri sayesinde de sözlerinde öbekler halinde ise sıklıkla insancıl, ahlaki öğütlerde bulunduğu belirlenmiştir.
Bu çalışmada, Neşet Ertaş’ın seslendirdiği türkülerdeki söz ve bestelerin taşıdığı duyguların ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda 339 adet eserin sözü, 264 adet de bestenin bilgisi elde edilmiştir. Sözlerin arasında bir adet konuşma da bulunmaktadır. Sözlerin ve konuşma metninin elde edilmesinde üç farklı kaynaktan yararlanılmıştır. Ayrıca sözler ve konuşma metni için bir dönüştürme işlemi uygulanmıştır, böylece mısra veya cümle tabanlı metinler elde edilmiştir. Bu dönüştürme işleminde, metinlerdeki gereksiz işaretleme, duraksama, yansıma, soru ekleri gibi kendi başına bir anlamı olmayan kısımlar çıkarılmış, yalın bir hale dönüştürülmüştür. Bu aşamadan sonra mısra veya cümleler işlenebilir hale getirilmiştir. Öncelikle tüm sözler için yapay öğrenme teknikleri ile teknoloji harikası Türkçe duygu analizi yöntemi uygulanmış ve sözlerin duygu skorları hesaplanmıştır. Duygu skorlarının hesaplanmasında üç farklı yapay öğrenme modelinden yararlanılmıştır. Bu üç farklı model, Google tarafından geliştirilen modellerin Türkçe için uyarlanmış halidir. Sadece mısra veya cümle boyutunda tek bir duygu değeri elde edilmiştir. Tutarlılığın sağlanması amacıyla üç farklı modelden elde edilen bu duygu skorunun ortalaması hesaplanmıştır. Daha sonra her bir türkünün mısraı veya konuşma metninin cümlelerinden oluşan bir duygu vektörü oluşturulmuştur. Bu duygu vektörünün ortalaması, o metnin ortalama duygu skorudur. Ayrıca bu duygu vektörünün varyansı da hesaplanmıştır. Bu varyans ise türkü veya konuşma metni içindeki duygusal gelgitleri ölçmekte kullanılmıştır. Sonrasında, beste bilgileri için ise yaygın olarak kullanılan bir müzik dinleme platformundaki bilgiler esas alınmıştır. Burada yer alan akustiklik, dans edilebilirlik, enerji, enstrümantallik, canlılık, ses yüksekliği, konuşma, tempo, değerlik, popülerlik gibi 10 adet değişken elde edilmiştir. Bu değişkenlerden üç tanesi, dans-edilebilirlik, enerji ve değerlik değişkenleri dikkate alınmıştır. Bu üç değişkenin ortalaması hesaplanarak bestenin duygu skoru hesaplanmıştır. Bu skorlar, daha sonrasında beste bilgileri ile eşleştirilerek 169 tekil eser verisi işlenmiş, Neşet Ertaş’ın duygu haritasını gösteren söz ve beste boyutu ile modellenebilecek bir duygular atlası çıkarılmıştır. Duygular atlasında eksenler (-1, +1) aralığında hesaplanmaktadır. Bu nedenle hem metinler hem de besteler için elde edilen duygu skorları, geliştirilen bir yöntem ile (-1, +1) aralığında yeniden ölçeklendirilmiştir. Böylece hem metinlerin hem de bestelerin duygu skorları karşılaştırılabilir hale getirilmiştir. Bu aşamadan sonra duygular atlası için, metinler x-eksenine yerleştirilmiştir. Besteler ise y-eksenine konulmuştur. Söz ölçeği olarak adlandırılan x-ekseninde -1 skoru “efkârlı”, +1 skoru ise “mutlu” duyguları ile belirtilmiştir. Beste ölçeği ise y-ekseninde -1 skoru “melankolik”, +1 skoru ise “eğlenceli” duyguları ile gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre Neşet Ertaş’ın seslendirdiği türkülerin baskın karakteristiğinin efkârlı sözler üzerine kurulu olduğu, eserlerin büyük bir bölümümün de sözleri efkârlı ve bestesi melankolik bir yapıda öbeklendiği tespit edilmiştir. Ayrıca sözlerinde duygu değişimlerinin karakteristik olarak fazla olduğu, duygusal gelgitler içerdiği bulunmuştur; kelime bulutu analizleri sayesinde de sözlerinde öbekler halinde ise sıklıkla insancıl, ahlaki öğütlerde bulunduğu belirlenmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Deep Learning, Machine Learning, Neşet Ertaş, Sentiment Analysis, Sentiment Index, Duygu Analizi, Duygu Endeksi, Yapay Öğrenme, Derin Öğrenme
Kaynak
Turk Kulturu ve Haci Bektas Veli - Arastirma Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Q3
Cilt
104
Sayı
Künye
Kütük, Y. (2022). An investigation of the emotional dimension in songs sung by Neşet Ertaş: an application of emotional index/ Neşet Ertaş türkülerinde duygulanım boyutunun incelenmesi: bir duygular endeksi uygulaması . Türk Kültürü ve Hacı Bektaş Veli Araştırma Dergisi, (104), 329-348.
