В последние годы термин «Gomme Mode» приобрел популярность в музыкальной индустрии. Происходя от французского выражения, означающего «резиновый режим», Gomme Mode относится к практике извлечения и анализа текстов песен, чтобы получить представление об их значении, настроении и языковых моделях. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы, сопровождаемые примерами кода, которые помогут использовать возможности режима Gomme Mode и открыть новые перспективы для ваших любимых песен.
- Скапливание текстов песен из Интернета.
Чтобы начать путешествие в режиме Gomme Mode, мы можем извлечь тексты песен с таких веб-сайтов, как Genius, AZLyrics или MetroLyrics. Python предоставляет мощные библиотеки, такие как BeautifulSoup, и запросы на очистку веб-страниц. Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий, как извлечь тексты песен из Genius с помощью BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_lyrics(song_url):
response = requests.get(song_url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
lyrics_div = soup.find('div', class_='lyrics')
lyrics = lyrics_div.get_text().strip()
return lyrics
song_url = 'https://genius.com/Artist-Song-title-lyrics'
lyrics = scrape_lyrics(song_url)
print(lyrics)- Анализ настроений.
После того, как у нас есть текст, мы можем выполнить анализ настроений, чтобы оценить эмоциональный тон песни. Библиотеки обработки естественного языка (NLP), такие как NLTK или TextBlob, могут помочь нам в этой задаче. Вот пример использования TextBlob:
from textblob import TextBlob
def analyze_sentiment(lyrics):
blob = TextBlob(lyrics)
sentiment_score = blob.sentiment.polarity
if sentiment_score > 0:
sentiment = 'Positive'
elif sentiment_score < 0:
sentiment = 'Negative'
else:
sentiment = 'Neutral'
return sentiment
lyrics = "I'm feeling good, like I should"
sentiment = analyze_sentiment(lyrics)
print(sentiment)- Извлечение ключевых слов.
Извлечение ключевых слов из текста песни может дать ценную информацию об основных темах и темах песни. Библиотека Python под названием RAKE (Rapid Auto Keyword Extraction) является отличным инструментом для этой цели. Вот пример:
from rake_nltk import Rake
def extract_keywords(lyrics):
r = Rake()
r.extract_keywords_from_text(lyrics)
keywords = r.get_ranked_phrases()
return keywords
lyrics = "I want to hold your hand"
keywords = extract_keywords(lyrics)
print(keywords)- Анализ частоты слов.
Анализ частоты слов в текстах песен может помочь выявить повторяющиеся темы или важные слова в песне. Библиотека NLTK в Python предоставляет полезные функции для этой задачи. Вот пример:
import nltk
from nltk import FreqDist
def analyze_word_frequency(lyrics):
words = nltk.tokenize.word_tokenize(lyrics)
word_freq = FreqDist(words)
return word_freq
lyrics = "Imagine all the people living life in peace"
word_freq = analyze_word_frequency(lyrics)
print(word_freq.most_common(5))Используя возможности режима Gomme Mode, мы можем глубже погрузиться в тексты песен и раскрыть скрытые смыслы, настроения, ключевые слова и частоту слов. Мы надеемся, что эта статья, содержащая примеры кода для парсинга веб-страниц, анализа настроений, извлечения ключевых слов и анализа частоты слов, предоставит вам прочную основу для изучения мира Gomme Mode и нового взгляда на ваши любимые песни.