音乐元本体论介绍了一种丰富而灵活的语义模型，用于描述与艺术家、作曲、演奏、录音和链接相关的音乐元数据，并通过数据工程的最佳实践来考虑各个利益相关者的需求和角度，从而支持数据对齐、转化和检索。

Nov, 2023

本文介绍了 MOSA（Music mOtion with Semantic Annotation）数据集，它包含由 23 位专业音乐家演奏的 742 个专业音乐表演的高质量三维运动捕捉数据，与音频录音及音高、节拍、乐句、动态、演奏和和谐等音符级的语义注释，是迄今为止最大的音乐领域的交互式数据集。数据集的用途在于交叉模态音乐信息检索（MIR）和音乐内容生成任务，包括从音频、视频和运动数据中检测节拍、下拍、乐句和表现内容，并根据给定的音乐音频生成音乐家的身体动作。数据集和代码可在本文所附网址中获取。

Jun, 2024

通过提出基于本体论的建议，该研究聚焦于医疗诊断陈述，解决电子健康记录的语义互操作性问题，包括使用具有语义方面的 EHR 相关术语的标准本体论和路径映射来解决异构系统之间的结构差异问题。

Jan, 2024

该研究提出了用于描述计算分子工程中使用的模拟工作流、各种数据来源和平台的元数据的共同表示系统，引入了两个本体论来提供对实体和它们之间关系的正式规范，以实现语义互操作性。作为概念证明，使用 OSMO 来描述了 TaLPas 工作流管理系统的用例。

Jul, 2019

使用多模态深度学习技术匹配自由形式的文本与音乐在音乐信息检索领域显示出有希望的结果。本研究提出了一个包含音乐丰富语义描述的新开放数据集 WikiMuTe，数据源于维基百科的音乐作品文章目录。使用专门的文本挖掘流程提取覆盖音乐内容各种主题的长短句描述，例如流派、风格、情感、乐器和节奏。展示了利用该数据集训练了一个联合学习文本和音频表示的模型，并进行跨模态检索。该模型在两个任务上进行评估：基于标签的音乐检索和音乐自动标注。结果表明，尽管我们的方法在多个任务上具有最先进的性能，但仍然观察到性能差异取决于用于训练的数据。

Dec, 2023

本文提出了音乐符号本体论，用于建模音乐笔记和其实现。本本体论解决了分析抽象符号特征与音频信号对应物理特征之间的关系时出现的建模和表示问题。本体论由三种不同的本体论设计模式组成，分别模拟乐谱结构，符号符号符号符号和其实现。

Mar, 2023

本文描述了在计算机科学高等教育课程中采用众包技术作为作业的方法和经验教训。通过音乐的相关元数据，采用一种支持文化遗产领域众包的平台并使用语义网技术分析了众包结果。结果为机器学习模型提供了一个公开可用的标注数据集，并且在线调查的反馈得出了将众包技术纳入计算机科学课程的好处和挑战。

Jun, 2023

本论文研究了语义 Web 机器学习（SWeML）系统，评估了其特征和趋势，并提出了一个本体分类系统。结果表明，SWeML 系统应用广泛，特别是在深度学习和知识图谱技术的推动下，呈快速增长趋势。

Mar, 2023

本研究旨在开发一种可解释的音乐相似性分类系统，通过结合符号和音频内容，提高音乐检索、推荐和分析的效率和精度。

Jun, 2023

本研究评估语义技术在基于传感器的个人健康监测系统中的应用。通过系统分析，确定了 6 个关键挑战，并评估了这些系统在应对这些挑战方面采用语义技术的情况。

Jun, 2023