Kristina Si - Хочу (премьера клипа, 2016)
IBM Watson Watson là siêu máy tính của thời điểm này giống như cách Fetty Wap và Omi là những nhạc sĩ của mùa hè. Nhưng máy làm gì cho đàn ông? Vâng, nhờ có Trình phân tích giai điệu mới, tiện ích mới nhất trong đám mây điện toán nhận thức của họ, cũng có ý kiến về thực phẩm và mua sắm, chúng tôi có thể hỏi. Watson có thể phân tích một giai điệu chưa, nhưng nó có thể chứng minh rằng mùa hè này, những bài hát nổi tiếng nhất của Aren rất có tinh thần.
Bộ phân tích giai điệu chia văn bản thành ba phần khác nhau, Giai điệu cảm xúc, Giai điệu xã hội và Giai điệu viết. Phân đoạn Giai điệu cảm xúc được xác định chủ yếu bởi sự lựa chọn từ ngữ và tần suất của các từ có tính biểu thị cao. Giai điệu xã hội là một sản phẩm toàn diện, nhưng nó được xác định bởi những cách mà nhà văn nhắm đến đối tượng. Viết giai điệu phải làm với cách tiếp cận bản thể học của tác giả. Nó không phải là một trợ giúp lớn khi nhìn vào rap.
Điều đáng chú ý về các bài hát rap đưa vào phân tích là giai điệu xã hội của họ. Omi (Phần mềm cổ vũ trực tuyến và Fetty Wap Thời điểm Bẫy Nữ hoàng là các bản nhạc xã hội, cho thấy cả hai bản nhạc đều thể hiện sự cởi mở và mật độ cao của ngôn ngữ có ý nghĩa xã hội. Nhưng không có điểm nào đặc biệt cao về Nhận thức của mười mươi, hạng mục thứ ba sau Sự cởi mở và Đồng thuận. Điều này minh họa rằng các bài hát, trong khi vui vẻ và mùa hè, không quyết tâm mở một cuộc đối thoại với khán giả.
Điều thú vị của người Viking là Nữ hoàng bẫy bẫy, người ít lương tâm trong hai bài hát, có ngôn ngữ văn chương hơn và thực sự được Watson xem là khá phân tích. Đây là một loại công bằng, nó là một bài hát về mối quan hệ được hát bởi một người dường như được đầu tư về mặt cảm xúc. Nhạc Cheerleader không phải là loại bài hát đó. Đặt trong bối cảnh đó, Watson xem xét Wiz Khalifa Giạn Xem bạn một lần nữa, cảm thấy có chút chu đáo hơn so với hai bài hát khác khi nghe lần đầu, ít hơn đáng kể so với Nữ hoàng bẫy.
Điều này nói gì về những bài hát của mùa hè? Rằng nó trả tiền để viết một cái gì đó mà mọi người muốn hát theo thay vì nghĩ về, chắc chắn. Nhưng nó có thể nói nhiều hơn về Watson, điều này chứng tỏ là một sự phê phán khá hiệu quả đối với tài liệu bất ngờ. Có một mật độ ở đây rằng một chương trình nhỏ hơn có thể gây nhầm lẫn, tốt, nhầm lẫn, nhưng phân tích Watson quá toán học để bị lạc hướng bởi một cái gì đó rất thứ yếu (không bị mỉa mai) như thông điệp được truyền tải. Watson chứng minh giá trị của nó bằng cách phân tích ấn tượng tổng thể thay vì chỉnh sửa dòng, đây là một công cụ tốt để có nếu bạn đang cố gắng viết một email kinh doanh - hoặc một cú đánh.