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:

01.jpg
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:

02.jpg
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。

03.jpg
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:

04.jpg
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。

05.jpg
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:

06.jpg
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!

07.jpg
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
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓