Algoritme voor machinaal leren ontgonnen rapteksten en schrijft vervolgens zijn eigen

De oude vaardigheid om gesproken rijm te creëren en uit te voeren, bloeit tegenwoordig vanwege de onverbiddelijke stijging van de populariteit van rappen. Deze kunstvorm onderscheidt zich van gewone gesproken poëzie doordat ze op een beat wordt uitgevoerd, vaak met achtergrondmuziek.

En de artiesten hebben uitgeblonken. Adam Bradley, een professor Engels aan de Universiteit van Colorado, heeft het in gloeiende bewoordingen beschreven. Rappen, zegt hij, maakt ingewikkelde structuren van geluid en rijm, en creëert een aantal van de meest nauwgezette formele poëzie die tegenwoordig wordt gecomponeerd.

De sterk gestructureerde aard van rap maakt het bijzonder geschikt voor computeranalyse. En dat roept een interessante vraag op: als computers rapteksten kunnen analyseren, kunnen ze die dan ook genereren?

Vandaag krijgen we een bevestigend antwoord dankzij het werk van Eric Malmi aan de Universiteit van Aalto in Finland en enkele vrienden. Deze jongens hebben een machine learning-algoritme getraind om de meest opvallende kenmerken van een paar regels rap te herkennen en vervolgens een andere regel te kiezen die op dezelfde manier rijmt over hetzelfde onderwerp. Het resultaat is een algoritme dat rapteksten produceert die wedijveren met door mensen gegenereerde teksten vanwege hun complexiteit van rijm.

Verschillende vormen van rijm komen voor in rap, maar de meest voorkomende, en degene die het helpt te onderscheiden van andere vormen van poëzie, wordt assonantierijm genoemd. Dit is de herhaling van vergelijkbare klinkergeluiden, zoals in de woorden crazy en baby, die twee vergelijkbare klinkergeluiden delen. (Dat is anders dan consonantie, die vergelijkbare medeklinkers gebruikt, zoals in pitter-patter en anders dan perfect rijm waarbij woorden hetzelfde eindgeluid delen, zoals slang en bende.)

Vanwege de prevalentie in rap, richten Malmi en co zich uitsluitend op de manier waarop assonantie in rapteksten verschijnt. Maar ze nemen ook een sterk gestructureerde versvorm aan bestaande uit 16 regels, die elk gelijk zijn aan één maat en dus uit vier tellen moeten bestaan. De regels rijmen meestal, maar niet noodzakelijkerwijs, aan het einde.

Om hun machine learning-algoritme te trainen, beginnen ze met een database met meer dan 10.000 nummers van meer dan 100 rapartiesten.

Assonant rijmpjes spotten is niet moeilijk. De woorden moeten eerst worden omgezet in fonemen (uitgaande van een typisch Amerikaans-Engelse uitspraak). Het vinden van rijmpjes is dan gewoon een kwestie van het scannen van de fonemen op zoek naar soortgelijke klinkers, terwijl medeklinkers en spaties worden genegeerd.

Dat suggereert meteen een manier om de complexiteit van teksten te rangschikken. Malmi en co zoeken naar reeksen van overeenkomende klinkers in de vorige twee regels of zo. Vervolgens definiëren ze de rijmdichtheid als het gemiddelde van alle langste sequenties in de songtekst.

Dankzij deze maatregel konden ze alle rapartiesten in hun database rangschikken op basis van hun rijmdichtheid. De drie rappers die bovenaan de lijst staan, zijn Inspectah Deck, Rakim en Redrama. Vooral Rakim staat bekend om zijn meerlettergrepige rijmpjes.

Vreemd genoeg staat de rapper Eminem, die ook bekend staat om zijn meerlettergrepige rijmpjes, verrassend laag op de lijst. Dat komt waarschijnlijk omdat Eminem zijn rijmpjes vaak bereikt door woorden te buigen, een truc die deze techniek niet toestaat.

Desalniettemin is deze statistiek een interessante maatstaf voor de rijmvaardigheid van een rapper en een die het team kan gebruiken om hun geautomatiseerde raps te vergelijken met door mensen gegenereerde raps.

Vervolgens stelden ze hun machine learning-algoritme, DeepBeat genaamd, een taak in. Nadat de database is gedolven, is het doel om een ​​reeks regels uit een raptekst te analyseren en vervolgens de volgende regel te kiezen uit een lijst die willekeurig gekozen regels van andere nummers bevat, evenals de eigenlijke regel.

Dit kan het verrassend goed. Een nauwkeurigheid van 82% werd bereikt voor het scheiden van de echte volgende regel van een willekeurig gekozen regel, zeggen Malmi en co.

Dat is niet slecht en suggereert meteen een manier om automatisch songteksten te genereren. Malmi en co beginnen met een regel uit een raptekst en vragen de computer om in de database te zoeken naar een andere regel over hetzelfde onderwerp die het beste rijmt. Het herhaalt dit proces vervolgens voor de volgende regel, enzovoort.

De resultaten zijn een eye-opener. Hier is een DeepBeat gegenereerd over het onderwerp liefde

Voor een kans op romantiek zou ik graag willen verbeteren
Maar alles waar ik van hou is een vervelende taak geworden
Op een dag zullen we onze liefde in het verleden moeten achterlaten
Ik hou van mijn fans, maar niemand grijpt ooit
Ik hou van je mama Ik hou van mijn mama - ik hou van jou mama
En ik zou graag zoiets als jij in mijn team hebben, je zorgt ervoor
Ik hou ervan als het zonnig is Sonny girl, je zou mijn Cher kunnen zijn
Ik heb een liefdesaffaire, ik kan het niet delen, het is niet eerlijk
Haha ik speel gewoon dames, je weet dat ik van je hou.
Ik weet dat mijn liefde waar is en ik weet dat jij ook van mij houdt
Meisje, ik ben down voor wat voor reden dan ook, mijn liefde is waar
Deze gaat naar mijn man, oude vuile liefde, we gaan brouwen
Mijn broer ik hou van je Wees bemoedigd man En weet het gewoon
Als je klaar bent, laat het me weten, want mijn liefde laat je zijn zoals WHOA
Als ik het niet voor de liefde kan doen, doe het dan niet
Het enige wat ik weet is dat ik te veel van je hou om weg te lopen

Dat is indrukwekkend. Elk van deze regels is afkomstig uit een ander rapnummer, de laatste regel is bijvoorbeeld van Eminem's

Bovendien hebben deze en andere raps gegenereerd door DeepBeat een rijmdichtheid die aanzienlijk hoger is dan welke menselijke rapper dan ook. DeepBeat presteert 21% beter dan de beste menselijke rappers in termen van lengte en frequentie van de rijmpjes in de geproduceerde teksten, wijzen ze erop.

Waar DeepBeat naar beneden valt, is de samenhang van zijn verhalen, wat niet verwonderlijk is gezien het feit dat de nadruk grotendeels op rijm ligt. Dat is duidelijk werk voor de toekomst.

Ref:arxiv.org/abs/1505.04771: DopeLearning: een computationele benadering van het genereren van rapteksten

zich verstoppen