在开始本文之前,先简要介绍一下实现思路(非技术人员可以跳过此小节)。我分析了2837首歌曲,并构建了一个信息检索与信息抽取系统。

接下来是流程图的展示。
实现环境(非技术人员可以跳过此小节)。现在,让我们进入正题。我将目标定位于网易云音乐的热门华语男歌手、女歌手以及组合/乐队,从每类中爬取20位热门歌手,共计60位歌手的信息。
网易云歌手
爬取的歌手个人信息
有了这些歌手的信息,我便开始爬取他们的歌曲,每位歌手大约有50首歌,最终收集了2837首歌曲。
爬取歌词过程
结果1
结果2
以周杰伦的歌曲为例,我们来看一下爬取的结果。
周杰伦歌曲
告白气球
有了这些数据,按照实现思路,我们就可以搭建信息检索与信息抽取系统了(非技术人员可以跳过此小节)。接下来展示网易云热门歌手歌词信息检索与信息抽取系统,虽然系统设计得有些简单,但欢迎大家提出意见。
首先,进入主界面:
主界面
在检索框中输入你想查找的内容。比如,输入“确认过眼神,才能够遇到对的人”,点击检索,你将得到以下结果:
检索结果
如图所示,检索时间为2.4秒,下面列出了按相似度得分从高到低排序的前10首歌曲,包括排名、歌曲名、演唱歌手以及相似度得分。每个歌曲名都是一个可点击的链接。
以点击排名第一的歌词文档《醉赤壁》链接为例,跳转到:
醉赤壁
左侧显示的是《醉赤壁》的歌词内容,右侧显示的是抽取的结构化信息。
观察左侧的歌词:
醉赤壁歌词
这些红色框中的歌词“确认过眼神 我遇上对的人”与我们的输入“确认过眼神,才能够遇到对的人”不完全相同,但仍然被检索出来,说明与我们想要检索的内容相关性较高。
观察右侧抽取的结构化信息:
醉赤壁抽取的结构化信息
我们发现,歌词中并没有提到“秋天”,但系统仍然提取出了季节为秋天的信息。《醉赤壁》确实描述了秋天的景象,这表明我们的系统具有较强的信息抽取能力。同时,我们为这首歌计算了一个情绪值,为-4,表示这首歌带有一定的负面情绪。通过对歌词的分析,发现这首歌的气氛确实比较凄凉,所以我们的抽取是准确的。然而,在抽取个性化标签时,第一个标签“情极”可能不是一个词。这取决于“jieba”中文分词库,它将“情极”视为一个词。因为它在这首歌中出现频率较高,所以被用作个性化标签。如果分词结果更准确,我们的提取也会更加精确。
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以上就是我分析了2837首歌曲,做了个信息检索与信息抽取系统的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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