如果不太连贯的钢琴旋律和假日歌曲也算是音乐的话，那么人工智能已经可以相当熟练地创作它们了。除了伴奏之外，一些研究人员还在试图让人工智能写歌词，可是到现在为止效果并不算好。
　　研究人员最近发布了一个分步骤的指南，展示神经网络实质上是多层数学函数，它们松散地模仿大脑中神经元的行为，可用于生成任何艺术家风格的原创歌词，从表面上看是这样。他们选择的算法是长短期记忆（LSTM）网络。总体而言，训练数据集越大，结果越好。为了进行演示，研究人员为该神经网络提供了10，000首歌曲的歌词文本文件。
　　你不能将原始韵脚送入人工智能系统，需要进行一些预处理。正如这一教程的作者所解释的那样，歌词数据用于构建词汇表映射，它通过单热编码进一步转换即分类变量（在本例中为单词）转换为整数数据的过程。
　　在Keras（一个用Python编写的开源神经网络库）和谷歌的TensorFlow机器学习框架中制作机器学习模型，并存储权重和偏差值，随着时间的推移调整网络突触连接的强度，研究人员为其提供歌词并开始训练。一旦模型达到了预期的准确度，它们就会产生新的歌词。毫无疑问，人工智能在解析自然语言方面越来越好。但是现在还可以肯定的是，歌曲作者们暂时不会失业。

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