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Pop und Kultur

Frederik Fischer
Sub-, Pop- und Netzkulturkorrespondent
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piqer: Frederik Fischer
Montag, 04.07.2016

Ex-Physiker analysiert Texte von 222.623 Metal Songs und ermittelt den Metalness-Faktor von Worten.

Auch 2016 tun sich Computer noch schwer damit, menschliche Sprache zu entschlüsseln. Jeder, der einmal die Sprachsteuerung im Auto oder Google Translate benutzt hat, weiß, wovon ich spreche. 

Aber die automatische Spracherkennung macht große Fortschritte — dank Natural Language Processing (NLP), einem Forschungsbereich, der künstliche Intelligenz und Linguistik verbindet. 

Klingt trocken? Ist es auch. Grundsätzlich. Iain der nachnamenlose Ex-Physiker sorgt jedoch für einen maximal unterhaltsamen Einstieg in die Materie, indem er einige Anwendungsbereiche von NLP am Beispiel von Metalsongs aufzeigt. 

Dabei lernen wir die Formel für Metalness (Mw=log Nmetalw/Nbrownw) kennen und, dass die Metalness besonders stark im Wort „burn" ist. „Particularly" dagegen, ist ziemlich metalnessless. Weitere Erkenntnisse: 

  • Max Cavallera wird mit dem Alter immer ausfälliger. Während er mit Soulfly beim Kraftausdrücken den zweiten Platz macht, hat er sich bei seiner Vorgängerband Sepultura brav zurückgehalten. Die fluchen wie Flanders.  
  • "Life's a bitch" ist textlich gesehen, der typischste Motorhead-Song. Einer der stereotypischen Diamondhead-Songs ("Wrathchild") dagegen, ist  ein Cover des gleichnamigen Tracks von Iron Maiden. Hol's der Teufel!
  • Alleine durch die Textanalyse lassen sich Genres grob bestimmen. Jedes Genre hat besonders typische Wörter. Hohe Ähnlichkeit auf dem Papier = hohe Ähnlichkeit im Ohr. 

Das klingt jetzt albern und ist natürlich auch mit einem evil Augenzwinkern of death geschrieben. Gerade deshalb eignet sich der Text aber fantastisch als Einstieg in die hochkomplexe Welt des NLP. Lachen und Lernen zu gleichen Teilen. Mehr davon! In Teil 2.

Ex-Physiker analysiert Texte von 222.623 Metal Songs und ermittelt den Metalness-Faktor von Worten.
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