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。

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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