Музыка всегда была средством самовыражения, часто раздвигая границы и бросая вызов социальным нормам. В некоторых случаях эта творческая свобода привела к созданию песен с откровенными и ненормативными текстами. Если вы когда-нибудь задумывались, в какой песне больше всего ругательств, пристегнитесь и отправьтесь в увлекательное путешествие по миру провокационной музыки. В этой статье мы рассмотрим различные методы выявления и количественной оценки ругательств в песнях, а также приведем примеры кода. Давайте погрузимся!

Метод 1: обработка естественного языка (NLP) с помощью Python
Python предоставляет мощные библиотеки для обработки и анализа текста. Используя методы НЛП, мы можем распознавать и подсчитывать ругательства в текстах песен. Вот фрагмент кода с использованием библиотеки Natural Language Toolkit (NLTK):

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
def count_curse_words_lyrics(lyrics):
    # Define a list of curse words
    curse_words = ['expletive1', 'expletive2', 'expletive3', ...]
    # Tokenize the lyrics
    tokens = word_tokenize(lyrics)
    # Count the curse words
    curse_word_count = sum(token in curse_words for token in tokens)
    return curse_word_count
# Example usage
lyrics = "Insert song lyrics here"
curse_word_count = count_curse_words_lyrics(lyrics)
print("Number of curse words:", curse_word_count)

Метод 2: регулярные выражения (регулярные выражения) в Python
Регулярные выражения — мощный инструмент для сопоставления с образцом в тексте. Мы можем использовать регулярное выражение для поиска и подсчета ругательств в текстах песен. Вот пример:

import re
def count_curse_words_regex(lyrics):
    # Define a regex pattern for curse words
    pattern = r'\b(expletive1|expletive2|expletive3)\b'
    # Count the curse words using regex
    curse_word_count = len(re.findall(pattern, lyrics, re.IGNORECASE))
    return curse_word_count
# Example usage
lyrics = "Insert song lyrics here"
curse_word_count = count_curse_words_regex(lyrics)
print("Number of curse words:", curse_word_count)

Метод 3. Внешние API-интерфейсы фильтрации ненормативной лексики.
Несколько сторонних API специализируются на обнаружении и фильтрации откровенного контента, включая нецензурные слова. Эти API предоставляют предварительно обученные модели, которые могут анализировать тексты песен и подсчитывать количество ненормативной лексики. Вот пример использования «API фильтра ненормативной лексики»:

import requests
def count_curse_words_api(lyrics):
    url = "https://api.example.com/profanity_filter"
    payload = {
        "text": lyrics
    }
    headers = {
        "API-Key": "your-api-key"
    }
    # Send a POST request to the API
    response = requests.post(url, data=payload, headers=headers)

    # Parse the response and extract the curse word count
    curse_word_count = response.json()["curse_word_count"]
    return curse_word_count
# Example usage
lyrics = "Insert song lyrics here"
curse_word_count = count_curse_words_api(lyrics)
print("Number of curse words:", curse_word_count)

В этой статье мы рассмотрели различные методы выявления и количественной оценки ругательств в песнях. Используя возможности обработки естественного языка (NLP) с помощью Python, регулярных выражений (regex) или внешних API-интерфейсов фильтрации ненормативной лексики, мы можем анализировать тексты песен и определять частоту использования ругательств. Важно отметить, что откровенное содержание музыки может быть спорным и подходить не для всей аудитории. Тем не менее, понимание творческого выбора, сделанного артистами, может пролить свет на разнообразие музыкального самовыражения.

Не забывайте использовать эти методы ответственно и учитывать контекст, в котором были созданы песни. Наслаждайтесь изучением увлекательного пересечения музыки и языка!