O documento discute o uso de machine learning para classificar músicas por gênero musical a partir da letra. Ele explica os passos necessários: 1) definir o problema claramente, 2) escolher uma métrica de avaliação, 3) coletar dados de treinamento, 4) transformar o texto em dados quantificáveis e 5) treinar um classificador usando esses dados. O objetivo é classificar músicas como funk, bossa nova, gospel ou sertanejo com base na frequência de palavras em suas letras.

1. Funk ou Bossa Nova?
Rafael Fantini da Costa | Data Scientist
Usando Machine Learning para
descobrir o gênero de uma
música

2. Ideia:
Startup para
classificar gênero
de músicas

3. 1. Defina (bem)
o problema
Do contrário você pode
encontrar a resposta certa
para o problema errado
Dada a letra de uma
música, classificar o
gênero musical
como Funk, Gospel,
Bossa Nova ou
Sertanejo

4. 2. Escolha a
métrica de
avaliação
% de acertos é um bom
começo, mas muitas vezes
não reflete a necessidade
(fraudes, por exemplo)
% de acertos
(número de acertos
/ número total)
200 acertos em 250 letras
= 80%

5. 3. Colete dados
de treinamento
Quanto mais difícil o
problema, mais dados
você vai precisar.
1000 letras para
cada gênero
Obtido por meio de
web scraping no site
letras.mus.br

6. É a flauta envolvente que mexe com...
De quem tá presente
As novinha saliente
Fica loucona e se joga pra gente
Aí eu falei assim pra ela
(Aí eu falei assim pra ela)
Vai com o bum bum, tam tam
Vem com o bum bum, tam tam tam
Vai, mexe o bum bum, tam tam
Vem, desce o bum bum, tam tam tam
Por céus e mares eu andei
Vi um poeta e vi um rei
Na esperança de saber o que é o amor
Ninguém sabia me dizer
E eu já queria até morrer
Quando um velhinho com uma flor...
O amor é o carinho
É o espinho que não se vê em cada...
É a vida quando
Chega sangrando
Aberta em pétalas de amor
X

7. 4a. Transformar
texto em algo
calculável:
Bag of Words
Quebramos as letras em
termos (tokenização) e
calculamos as frequências
Termo Frequência
ô 1
tu 1
tão 2
... ...
rabetão 1
"Ô tu tá tão, tão
Linda com esse rabetão"
- MC Lan

8. rabetão louvor ... termo[n]
letra1 19 0 ... 3
letra2 0 8 ... 2
letra3 0 0 ... 4
... ... ... ... ...
letra[m] 9 0 ... 1
gênero
Funk
Gospel
Sertanejo
...
?
X y

9. 4b. Treinar um
classificador
utilizando X e y
Naive Bayes,
Regressão Logística,
Support Vector Machine,
etc
Extração de características
-> Treinar classificador
Letras categorizadas
Pré-processamento[*]
[*] tokenizar, lowercase,
remover pontuação, etc

10. Obrigado! Python
scikit-learn machine learning
nltk proc. de linguagem natural
www.continuum.io/downloads
Java
Spark ML machine learning
Mallet proc. de linguagem natural
github.com/fanta-mnix
@fanta em thetechcafe.slack.com

11. tu 6.47
tá 5.99
baile 5.34
novinha 5.14
2x 5.06
bonde 4.61
mc 4.54
favela 4.49
bunda 4.40
então 4.35
garota 4.16
funk 4.12
hoje 4.11
elas 4.10
ta 3.93
pro 3.88
nós 3.83
vários 3.70
vai 3.68
quando eu 3.64
ela 3.54
mina 3.50
maldade 3.49
mano 3.44
caô 3.42
desce 3.40
eles 3.33
louco 3.32
na 3.32
joga 3.31
puta 3.27
moleque 3.26
senta 3.23
rebola 3.18
geral 3.13
bumbum 3.12
pra mim 3.05
pega 3.03
pau 3.03
mente 3.03
nóis 2.97
com 2.94

12. deus 11.75
senhor 9.76
jesus 9.70
ele 6.35
mãe 4.57
de deus 4.50
tua 4.41
ti 4.40
glória 4.35
teu 3.77
graça 3.57
pai 3.52
mim 3.44
cruz 3.26
presença 3.24
não há 3.21
estou 3.20
tu és 3.08
adorar 3.05
de jesus 3.02
do senhor 2.84
lugar 2.81
espírito 2.80
teu amor 2.80
impossível 2.77
está 2.77
céu 2.72
com amor 2.67
obra 2.63
benção 2.61
fé 2.60
minha mãe 2.58
caminhar 2.58
por mim 2.57
que deus 2.55
santo 2.54
sobre 2.48
feridas 2.47
és 2.47
espírito santo 2.46
cristo 2.44
milagre 2.43

13. você 7.49
saudade 5.57
seu 5.48
aqui 5.18
gente 5.15
paixão 5.07
que gente 4.47
tô 4.39
eu 4.27
pra 4.15
destino 4.08
sorriso 3.97
cê 3.97
ai ai 3.96
te 3.90
boca 3.74
nosso 3.73
viola 3.72
te esquecer 3.64
estrada 3.59
apaixonado 3.50
trem 3.49
beijo 3.45
cerveja 3.41
jeito 3.37
eu mais 3.30
amor 3.29
tempo 3.28
fora 3.24
pessoa 3.20
chorei 3.18
amar 3.18
de tudo 3.15
solidão 3.10
ex 3.09
frio 3.08
não vai 3.05
anos 3.03
chorando 3.02
meu corpo 3.00
galera 2.99
sertão 2.92

14. samba 7.51
mar 5.66
de 4.90
que 4.84
meu amor 4.44
sol 4.28
lá 3.63
beleza 3.59
tristeza 3.54
xangô 3.50
há 3.47
prá 3.41
rosa 3.40
cantar 3.35
ninguém 3.29
tarde 3.08
adeus 3.08
ah 3.06
triste 3.00
coisa 2.98
isto 2.95
carnaval 2.92
lhe 2.91
poesia 2.88
ni 2.86
do mar 2.83
num 2.76
ilusão 2.75
la 2.74
gente que 2.72
feliz 2.69
all 2.62
luar 2.60
inda 2.59
moço 2.56
ouve 2.55
porém 2.54
depois 2.49
bahia 2.48
oi 2.47
que vou 2.45
escuro 2.45