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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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