歌词条件下的神经旋律生成（在演示）。 2020年9月19日，@@@：可以从下载完整的歌词旋律源。 2020年9月17日，@@@：更新了读者的答案，并发布了此工作的更新版本在多媒体计算中ACM交易接受了共享通信与应用（TOMCCAP），2021年。@ 2020年2月14日：发布了用于歌词生成的常规LSTM-GAN编码， 为 如果您使用我们的歌词旋律数据集和歌词嵌入（包括在我们的歌词数据集中经过专门训练的跳码mdoel和BERT模型），请引用我们的论文“用于从歌词生成旋律的有条件LSTM-GAN”，网址为 ，在2021年被ACM多媒体计算通信和应用交易记录（TOMCCAP）接受。您可以找到我们在本文的主观评估中使用的12种旋律（melodies_experiment.zip）。 这12种旋律分别通过基线方法，LSTM-GAN和基本事实生成。 -基线方法：bas1-4--; --LSTM-GA

歌词 :musical_score: 适用于Java的可扩展歌词抓取API 例子 LyricsClient client = new LyricsClient (); Lyrics lyrics = client . getLyrics( " smooth criminal " ) . get(); System . out . println(lyrics . getContent()); // As he came into the window ... 特征 异步或阻止（使用 ） 内置缓存以防止重复刮擦 高度可定制的（请参见和 ） 可以轻松扩展到许多歌词网站 包含的歌词网站 AZ歌词 天才 MusixMatch [您在这里的贡献] Maven设置 < repository> < id>central < name>bintray < url

歌曲歌词数据集 数据： ： 使用LSTM并使用Word2vec进行分析的阿姆歌词 RNN（带反馈的神经网络）在NLP和语言建模中非常有用 递归神经网络也可以用作生成模型。 这意味着，除了用于预测模型（进行预测）之外，他们还可以学习问题的序列，然后为问题域生成全新的合理序列。 这样的生成模型不仅对研究模型学习问题的能力有用，而且对问题域本身也有更多的了解。 参考： : 埃德·希兰（Ed Sheeran）歌词参考（N Gram） n-gram模型广泛用于统计自然语言处理中。 在语音识别中，使用n元语法分布对音素和音素序列进行建模。 为了解析，对单词建模，以使每个n-gram由n个单词组成。 n-gram模型经常受到批评，因为它们缺乏任何对远程依赖的明确表示。 这是因为对于n元语法模型，唯一的显式依赖性范围是（n − 1）个标记，并且由于自然语言包含许多无界依赖性的情况（例如w

ts歌词 分析所有Taylor Swift歌曲的歌词（按专辑）+可视化数据发现 API： ：

脚本描述 每个脚本都可以从其主要脚本单独执行。 如果您希望运行从数据提取到最后分析的代码，请运行main.py文件。 WAAT项目 分析歌曲的歌词，流行度和预测。 数据提取 提取具有流派|年|流行度的具有统计意义的歌曲样本。 进行分析 按主题进行主题建模（使用LDA），按主题进行主题演化|年 情感分析，以验证情感|受欢迎程度和情感|性别和情感|年之间的关系 通过体裁和情感文本进行预测 ``

目的 这是一个帮助获取歌曲元数据和歌词的工具。 它有两个方面： 获取用户选择的流派和时间段的广告牌播放列表中的热门歌曲 根据来自的标题和艺术家信息获取歌曲的歌词。 用法 create_corpus.sh将这两个功能结合在一起，将歌词语料库构建到您的本地文件系统中。 它具有一些不同的参数： 您想要从中获取歌曲的广告牌图表。 这个图表信息可以通过浏览找到感兴趣的图表，通过查看 URL 的后缀，例如 URL 中的后缀 'rb-hip-hip-songs' 。 您要从给定 Billboard 的每一年下载的歌曲数量 您要从中获取歌曲的年份。 这被烘焙到 for 循环seq 2000 2015 ，这意味着从 2000 年到 2015 年，下载rb-hip-hop-songs的前 300 首rb-hip-hop-songs 。 运行： ./create_corpus.sh 依赖关系 为了提高

用Java写一个小游戏，奔跑吧，小恐龙，按空格键跳跃，躲避障碍，可调整速度，可关闭背景音乐，可查看成绩。

BERT歌词生成 使用预训练的BERT模型生成English Rock歌词（Devlin，J. et al。，2018）。 数据是从Kaggle 380,000+歌词数据集中获得的。 使用langdetect Python库来过滤除英语以外的其他语言的歌曲。 用于发音的Python库用于搜索诸如电话，音节和押韵单词之类的单词的属性。 使用预训练的BERT MLM进行掩码预测，使用预训练的BERT NextSentence进行连续性预测。 很少有结果： 使用BERT MLM仅在目标歌词中预测最后一个字- 编号 歌词 预测词 真话 1个 我必须清空脑袋 我想把这个地方变成我的[面具]

抒情诗 它从转换为.txt的.DOCX中选择一首歌集文件，并通过拆分文件来标识标题指导者和歌词本身的通用结构，从而为每首歌曲的歌词赋予结构 最后将数据导出为.Json文件。