Resumen de LyricSIM: Un nuevo dataset y benchmark para la detección de similitud en letras de canciones en español

Alejandro Benito Santos, Adrián Ghajari Espinosa, Pedro Hernández, Víctor Fresno Fernández , Salvador Ros Muñoz, Elena González-Blanco García

• Multiple

  En este trabajo presentamos un nuevo conjunto de datos y benchmark orientados a la tarea de similitud semántica en letras de canciones. Nuestro conjunto de datos, originalmente formado por 2775 pares de canciones en Español, fue anotado en un experimento de anotación colectivo por 63 anotadores nativos. Después de recoger y refinar los datos para asegurar un alto grado de consenso e integridad en los datos, obtuvimos 676 pares anotados de alta calidad que fueron empleados para evaluar el rendimiento de diferentes modelos del lenguaje monolingües y multilingües pertenecientes al estado del arte. En consecuencia, obtuvimos unos resultados base que esperamos sean de utilidad a la comunidad en todas aquellas aplicaciones académicas e industriales futuras que se realicen en este contexto.

• English

  In this paper, we present a new dataset and benchmark tailored to the task of semantic similarity in song lyrics. Our dataset, originally consisting of 2775 pairs of Spanish songs, was annotated in a collective annotation experiment by 63 native annotators. After collecting and refining the data to ensure a high degree of consensus and data integrity, we obtained 676 high-quality annotated pairs that were used to evaluate the performance of various state-of-the-art monolingual and multilingual language models. Consequently, we established baseline results that we hope will be useful to the community in all future academic and industrial applications conducted in this context.