Identificando músicas com potencial de sucesso no gênero do rap (2024)
- Authors:
- Autor USP: GOMES, LUCAS CABRAL - EP
- Unidade: EP
- Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; ANÁLISE MUSICAL; REGRESSÃO LOGÍSTICA
- Language: Português
- Abstract: O objetivo desta pesquisa foi identificar de maneira consistente canções do gênero de rap com potencial comercial, sendo identificadas por “Mais ouvidas” ou “Menos ouvidas”, a partir de suas transcrições. Para essa tarefa, foram aplicadas técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para a limpeza e transformações dos dados, assim como técnicas de vetores de palavras, como TF-IDF e Word2Vec, para a criação de representações numéricas das transcrições das letras das canções capazes de capturar o contexto e importância de cada termo empregado nas músicas. Também são calculadas métricas auxiliares, como indicadores de diversidade lexical, representatividade de classes gramaticais, uso de gírias e xingamentos, análise de sentimento e de subjetividade, entre outros, complementares às representações de vetores numéricos de palavras. Por fim, foram criados classificadores binários baseados em cinco modelos de aprendizado de máquina com características distintas, e foi realizada uma busca exaustiva pelos melhores hiperparâmetros de cada modelo com o objetivo de se obter os melhores resultados. Os resultados identificam o modelo de Floresta Aleatória combinado com as representações numéricas geradas pelo método TF-IDF como o mais bem avaliado na tarefa, tendo obtido tanto acurácia quanto Medida-F de 81,8%. Por outro lado, o modelo de regressão logística foi o mais bem avaliado ao utilizar as métricas auxiliares, tendo obtido acurácia e Medida-F de 77,5%. As duas técnicas combinadas estabelecem um método consistente para a identificação de músicas com bom potencial comercial. Por contar com um corpus de apenas 2.000 músicas, a pesquisa se limita a modelos de aprendizado de máquina menos complexos, sendo possível aplicar modelos mais complexos (isto é, de aprendizado profundo)com um corpus maior. Outra investigação interessante para o futuro é o uso de grandes modelos de linguagem pré-treinados e ajustados para essa tarefa, com vistas à obtenção de melhores resultados.
- Imprenta:
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ABNT
GOMES, Lucas Cabral. Identificando músicas com potencial de sucesso no gênero do rap. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://pecepoli.com.br/m_files/00096239_000490_monografia01.pdf. Acesso em: 23 mar. 2025. -
APA
Gomes, L. C. (2024). Identificando músicas com potencial de sucesso no gênero do rap (Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://pecepoli.com.br/m_files/00096239_000490_monografia01.pdf -
NLM
Gomes LC. Identificando músicas com potencial de sucesso no gênero do rap [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 23 ] Available from: https://pecepoli.com.br/m_files/00096239_000490_monografia01.pdf -
Vancouver
Gomes LC. Identificando músicas com potencial de sucesso no gênero do rap [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 23 ] Available from: https://pecepoli.com.br/m_files/00096239_000490_monografia01.pdf
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