[自然语言处理|NLP]NLP在音乐和创意产业的应用：从原理到实践

# 示例代码：使用GPT模型生成歌词
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载预训练模型和分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 输入歌手的风格和主题
prompt = "在雨中的爱情"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

# 生成歌词
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2, top_k=50, top_p=0.95)
generated_lyrics = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print("生成的歌词:", generated_lyrics)

# 示例代码：情感分析在音乐创作中的应用
from transformers import pipeline

# 加载情感分析模型
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")

# 输入音乐评论
music_review = "这首歌曲真是太动听了！"

# 进行情感分析
sentiment_result = sentiment_analyzer(music_review)

print("情感分析结果:", sentiment_result)

# 示例代码：社交媒体文本挖掘在音乐推广中的应用
from transformers import pipeline

# 加载文本分类模型
text_classifier = pipeline("text-classification")

# 输入社交媒体评论
social_media_comment = "新歌太好听了，一直循环播放！"

# 进行文本分类
classification_result = text_classifier(social_media_comment)

print("文本分类结果:", classification_result)

# 示例代码：用户画像构建在音乐推广中的应用
from transformers import pipeline

# 加载命名实体识别模型
ner_analyzer = pipeline("ner")

# 输入用户社交媒体文本
user_social_text = "最近迷上了摇滚乐，特别喜欢Queen的歌曲！"

# 进行命名实体识别
ner_result = ner_analyzer(user_social_text)

print("命名实体识别结果:", ner_result)

# 示例代码：文本相似度匹配在音乐版权保护中的应用
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 歌曲歌词
lyrics_song1 = "你是我心中的一首歌"
lyrics_song2 = "心中有首歌，唱不尽的思念"

# 使用TF-IDF向量化歌词
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([lyrics_song1, lyrics_song2])

# 计算余弦相似度
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

print("相似度矩阵:", cosine_sim)

# 示例代码：情感分析辅助版权保护
from transformers import pipeline

# 加载情感分析模型
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")

# 输入社交媒体评论
music_review = "这首歌是我的最爱！"

# 进行情感分析
sentiment_result = sentiment_analyzer(music_review)

if sentiment_result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
    print("可能存在版权问题，需要进一步调查！")
else:
    print("用户对歌曲的情感反馈良好。")