我用Python做了600萬字歌詞分析,告訴你中國Rapper都在唱些什麼
我用Python做了600萬字歌詞分析,告訴你中國Rapper都在唱些什麼

更正啟示:原文刊載於《摩登天空雜誌》,本文授權轉載自《摩登天空雜誌》,原文標題〈我做了六百萬字的歌詞分析,告訴你中國Rapper都在唱些啥〉。

《中國有嘻哈》紅了,作為一名對中國HipHop毫無瞭解的吃瓜群眾,我開始好奇以下三個問題:

  • HipHop到底在唱些什麼?

  • 各個國家和地區的Rapper們想要說的唱的都有哪些特色?

  • 如果想當一個Rapper,我應該怎樣寫詞才能緊跟潮流又不會離題太遠?

為了解答這個疑問,我用Python抓取了美英、台灣、香港、中國四個地區,總共6000萬字的歌詞,其中包括中國600萬字歌詞,做了一些資料分析的工作,目的就是給我以及像我一樣的吃瓜群眾們一個有理有據的答案。

我的資料來源選了蝦米音樂,寫了好一會程式碼,抓取歌詞的爬蟲開始蹭蹭工作了⇣

爬蟲一般會面對兩個問題——

1. 代理問題

頻繁地抓取網站的頁面,IP很容易被封。於是寫了個抓免費代理的爬蟲,抓了八百多個代理IP,夠用了。

2. 效率問題

10萬首歌,即使是1秒一個請求,那得27個小時,我可等不了27個小時。

於是我決定開10個執行緒(thread),三小時程式就能跑完。

然後在三小時之後,我收穫一個約100M、49,419首歌的資料庫。

接下來,就是一些資料清洗、處理、分析的工作。

蝦米的歌詞都是用戶編輯上傳的,格式不適用資料分析,所以我得把無用的符號、編曲、作詞之類的資訊除去(格式統一有多麼重要啊!朋友們),然後中英文各自分詞。英文需要去停詞(對資料分析無用的詞,一般沒有實際含義,如is、on、at、which),大小寫變換,以及詞形變換。英語中詞彙有單複數、各種時態,為了易於分析,需要還原為詞幹。另外不管是中文還是英文都需要詞性標注,一般來說分析也就分析名詞和形容詞,這些現成的開源庫使用(此處省去1,000萬字)。

總之,我都搞定了,以下就是分析結果。我們先看看中國地區的rapper歌詞裡有都寫了甚麼關鍵字:

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圖/ 虎嗅網

「世界」和「時間」佔據首位,「老子」、「兄弟」、「baby」、「money」、「bitch」、「real」等詞倒是讓rapper的形象呼之欲出。rapper的詞裡頻繁提到「音樂」、「歌詞」、「旋律」、「歌曲」,可見他們對自己的音樂非常在乎。嘻哈音樂由於有freestyle的文化,對親自寫詞有要求,否則就不「real」,從節目中他們對偶像rapper的diss(英式英語,俚語,意指羞辱某人,或藉由使用羞辱性的言語或粗暴、輕率的行為讓某人感受不被尊重)也能看出來。

接著,我們來看看與其他幾個地區的關鍵字對比:

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圖/ 虎嗅網

看起來rapper的生活差不多,無論中國還是臺灣,都喜歡喊「baby」,身邊都有一群「兄弟」和「朋友」,有「夢想」,平時都在唱「hip hop」,有「煩惱」了就罵罵街。

亮點是美國的關鍵字top1是「nigga」,這個和帶有種族歧視意味的「nigger」還不是一個詞。關於這個Tupac有過一個有意思的定義。

nigger : a black man with a slavery chain around his neck.(黑奴)
nigga : a black man with a gold chain on his neck.(金鏈黑漢子)

接下來,為了瞭解rapper的生活狀況,我開始分析一些常見詞彙在歌詞中出現的頻率。饒舌歌手們的生活想必少不了豪車,出門騎摩拜可能有被開除rap籍的風險。

感謝維琪提供汽車品牌頁面,並且很貼心的分了英語名稱、中國譯名,於是我又寫了個爬蟲把品牌名稱抓下來,然後統計資料庫中每個品牌出現的頻率。

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圖/ 虎嗅網

這是各汽車品牌在中國16,284首嘻哈歌曲中出現的情況,在一首歌的歌詞中出現算一次,總共約有400多首歌中出現至少一次汽車的品牌名字。可以看出,饒舌歌手喜歡寶馬(BMW)和賓士的很多,特點只有一個,就是貴!其實夏利、桑塔納等車也有不少歌提到,但一般表達的是消極情緒。

然後我又統計了一下rapper們都喝什麼:

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紅色是中國饒舌歌手的資料,黃色是總數據。
圖/ 虎嗅網

看來饒舌歌手不那麼喜歡喝威士卡,排在威士卡前面的還分別有龍舌蘭、白蘭地、朗姆酒,限於圖表大小我沒將這幾個列入圖表。香檳作為富有的象徵,遙遙領先,不過中國的饒舌歌手似乎處於消費尚未升級的水準,啤酒排在首位。外國人比較喜歡金酒,中國的饒舌歌手幾乎沒提到,雖然金酒一般用來調雞尾酒,但是雞尾酒提到的次數也是少得可憐。

饒舌歌手喜歡互相diss(懟),所以他們diss時會罵些啥?讓我們來看看他們都罵了什麼髒話。

這個統計有個小插曲,第一次統計發現一個中文髒話都沒有,還以為淨網運動成功了,結果發現分詞的詞庫裡壓根就沒髒話的詞彙,重新手動加入詞庫後就好了。

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左邊是所有資料的出現次數,右邊是中國說唱的出現次數。
圖/ 虎嗅網

中國16,284首歌有2,496首出現髒話,髒話率約為15%,而非中國的資料中,33,134首歌有13,217首出現髒話,髒話率約為40%。

總的來看,我國歌手比較符合社會主義核心價值觀。我試著把「damn」和「shit」這兩個不那麼「髒」並且口語常見的詞在國外的統計中去掉,最後髒話率還有33%,比例遠遠高於中國。一個推測是,英文髒話詞彙在歌詞中更容易押韻,或者唱起來flow更好把握。另一個可能是審查原因,早有「in3」這樣的樂隊因為歌詞原因被禁,中國的rapper創作起來可不能太奔放。

最後我們來探討一下rap裡的押韻。

在《中國有嘻哈》中我們看到有單押、雙押、三押,各種層出不窮的押韻。旋律、押韻、節奏是說唱歌曲三個很重要的評判標準,一個好的押韻,能讓歌曲的flow更加流暢。

那麼我們怎麼才能唱出酷酷的押韻呢?我從歌詞庫中取出所有歌詞,分詞,然後根據韻母、聲調分類,然後得到了一個押韻詞彙檔。

韻腳的分佈挺有趣的,我統計了一下出現前十的兩字詞語韻腳:

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圖/ 虎嗅網

可以看出,i i這個韻腳是最容易押韻的。下圖的這個韻腳的部分詞彙。「勢利」,「世紀」,「日誌」,「秘密」……

看著這些詞彙,我就情不自禁rap起來了,drop the beat!

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圖/ 虎嗅網

雙押x9 達成!

以上應該能告訴你中國到底有什麼樣的嘻哈了。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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