Коллектив ученых из Финляндии создал алгоритм DeepBeat, пишущий текст для рэп-композиций. Авторы используют выборку из 10.980 реальных текстов англоязычных MC, комбинируя строчки из разных «старых» песен для написания одной «новой», сообщает nplus1.ru. При этом можно задавать тематику композиции, тогда программа будет стараться подбирать строчки соответствующего содержания. Основой работы стало использования нескольких алгоритмов машинного обучения для определения «подходящей» строки на основании рифмы и заданной тематики. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org.

Выбор рэпа в качестве объекта исследования авторы объясняют тем, что этот жанр легче всего поддается параметризации. Это объясняется тем, что рэп-музыка очень сильно полагается на «ритм текста» — правильно подобранные и расставленные рифмы, создающие уникальный, «раскачивающий» характер композиции. Именно на рифмы и делали упор ученые, когда создавали модель будущей программы. Из строчек убирали все согласные, а оставшиеся последовательности гласных сравнивали между собой, чтобы найти подходящую рифму.

Одним из побочных, но любопытных результатов работы стало определение степени «зарифмованности» текста. Авторы даже построили список известных рэп-исполнителей, ранжированный по этому показателю. Первое место в нем занял Inspektah Deck с показателем «плотности рифм» 1.187. Ники Минаж, например, оказалась на 31-м месте, Тупак Шакур — на 33-м, Эминем — на 39-м, Джей Зи — на 50-м.