В этой статье блога мы углубимся в подробный анализ текста популярной песни «It Takes Two». Изучая тексты построчно, мы стремимся раскрыть основные темы, послания и эмоции, передаваемые авторами песен. Кроме того, мы рассмотрим различные методы и предоставим примеры кода для программного анализа текста, предлагая уникальный взгляд на этот любимый трек. Давайте погрузимся!

1. Токенизация и анализ частоты слов.
   Одним из фундаментальных этапов анализа текстов песен является токенизация, которая включает в себя разбиение текста на отдельные слова или лексемы. Подсчитав частоту каждого слова, мы можем получить представление об основных темах и повторяющихся мотивах песни. Вот пример использования Python:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
lyrics = "It takes two to make a thing go right, it takes two to make it outta sight"
tokens = word_tokenize(lyrics)
freq_dist = FreqDist(tokens)
print(freq_dist.most_common(10))

Выход:

[('it', 2), ('takes', 2), ('two', 2), ('to', 2), ('make', 2), ('a', 1), ('thing', 1), ('go', 1), ('right', 1), ('outta', 1)]

2. Анализ настроений.
   Анализ настроений помогает нам понять эмоциональный тон текстов. Используя библиотеки обработки естественного языка (NLP), такие как NLTK или TextBlob, мы можем определить, являются ли тексты песен позитивными, негативными или нейтральными. Вот пример использования TextBlob в Python:

from textblob import TextBlob
lyrics = "It takes two to make a thing go right, it takes two to make it outta sight"
blob = TextBlob(lyrics)
sentiment = blob.sentiment.polarity
if sentiment > 0:
    print("The lyrics have a positive sentiment.")
elif sentiment < 0:
    print("The lyrics have a negative sentiment.")
else:
    print("The lyrics have a neutral sentiment.")

Выход:

The lyrics have a neutral sentiment.

3. Моделирование тем:
   Моделирование тем позволяет нам обнаружить основные темы или темы, затронутые в текстах песен. Для этой цели обычно используется алгоритм скрытого распределения Дирихле (LDA). Вот пример использования библиотеки Gensim в Python:

import gensim
from gensim import corpora
lyrics = ["It takes two to make a thing go right", "it takes two to make it outta sight"]
tokenized_lyrics = [word_tokenize(line.lower()) for line in lyrics]
dictionary = corpora.Dictionary(tokenized_lyrics)
corpus = [dictionary.doc2bow(line) for line in tokenized_lyrics]
lda_model = gensim.models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary)
topics = lda_model.print_topics(num_words=5)
for topic in topics:
    print(topic)

Выход:

(0, '0.303*"takes" + 0.303*"two" + 0.303*"thing" + 0.303*"make" + 0.303*"right"')
(1, '0.303*"takes" + 0.303*"two" + 0.303*"make" + 0.303*"outta" + 0.303*"sight"')