我分析了2837首歌曲，做了个信息检索与信息抽取系统

写在前面

首先，作者受到 《我分析了42万字的歌词，为了搞清楚民谣歌手们在唱些什么》 这篇文章的影响，加上自己也是一个音乐爱好者，所以决定做一个网易云热门歌手歌词信息检索与信息抽取系统。

通过爬取 网易云音乐 60位热门歌手，每位歌手50首左右的热门歌词。根据输入的关键字，检索出相关性最高的10首歌，并能够从歌曲中抽取出歌名、演唱、作词、作曲、季节、情绪、个性化标签等结构化信息。

实现思路（非技术人员可以跳过此小节）

（1） 爬取歌词信息，生成文档数据集；
（2） 对所有文档进行分词处理；
（3） 构造“词-文档流”倒排索引；
（4） 利用向量空间模型技术，检索出相关度排名前十的歌曲；
（5） 分析歌词数据，从歌词中抽取出有效的结构化信息；
（6） 搭建B/S系统，进行结果展示。

流程图

实现环境（非技术人员可以跳过此小节）

（1）操作系统：Windows10 x64
（2）后端：Anaconda3（64-bit），Python3.6，Flask框架
（3）前端：HTML，CSS，JavaScript，JQuery，BootStrasp，Chrome

好了，进入正题，预备，开始……

我把目标锁定在网易云音乐热门的华语男歌手、华语女歌手以及华语组合/乐队，每一类爬取20个热门歌手，这样我就有了60位歌手的信息。 网易云歌手 爬取的歌手个人信息 有了歌手信息，我就可以爬取歌手的歌曲了，每个歌手大概都可以爬取50首左右，因此最终我获得了2837首歌曲。 爬取歌词过程 结果1
结果2
我们以周杰伦的歌曲为例，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，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）

（1）使用“jieba”中文分词库对歌词数据进行分词处理；
（2）计算每首歌词中每个词的TF-IDF值，构建字典集；
（3）在用户输入后，构建查询向量，利用向量空间模型，计算查询向量和文档向量的相似度，取排序前十名的歌曲；
（4）进行结构化信息抽取，抽取出歌曲的歌名、演唱、作曲、作词、季节、情绪，个性化标签；
（5）搭建B/S展示系统，在web端接收用户输入，并将检索和抽取结果在web端显示，使用Flask进行前端和Python后端数据交互。

网易云热门歌手歌词信息检索与信息抽取系统

展示系统做的有些简单，欢迎各位吐槽。首先，进入主界面：

主界面

我们在检索框中输入想要检索的内容。比如，我们输入“确认过眼神，才能够遇到对的人”，点击检索一下，就可以得到检索结果：

检索结果 如图，检索框那一行显示的是检索时间为2.4秒，下面列出按相似度得分从大到小排序的前10篇歌词文档，包括排名、歌曲名、演唱歌手以及相似度得分。同时，每一个歌曲名是一个链接，可以点击。

以点击排名第一的歌词文档《醉赤壁》链接为例，跳转链接：

醉赤壁 左侧显示的是《醉赤壁》这首歌的歌词内容，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，但还是检索了出来，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，歌词中并没有出现有关“秋天”的字样，但是还是提取出了季节为秋天这个信息。而《醉赤壁》这首歌描述的正是秋天的景象，这说明我们系统有较强的信息抽取能力。同时，我们给这首歌计算了一个情绪值，为-4，表示这首歌是有点负面的。通过对歌词的分析，发现这首歌的气氛是比较凄凉的，所以我们的抽取还是很准确的。但是，在抽取个性化标签时，第一个标签“情极”貌似不是一个词。当然，这个取决于“jieba”中文分词库，它把“情极”作为了一个词。因为它在这首歌的出现率还是很高的，所以作为了个性化标签。如果分词的结果更准确一些，我们的提取也将更准确。

总结

本次分析使用了一些机器学习及自然语言处理（NLP）的知识。由于本人是研究图像处理的，对NLP也是初次尝试，加之时间有限，做得稍微粗糙了一些，如有错误欢迎指正。

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