Desenvolvimento de corpora e geração de letras de música utilizando modelos pré-treinados

• Autor(a) principal: Rodrigues, Matheus Augusto Gonzaga
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/29684; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2021.015
• topic: Processamento de linguagem natural (Computação); Transmissão textual; Composição musical por computador; Sistemas de coleta automática de dados; Ciência da Computação

O campo de geração de linguagem natural consiste na criação de textos que fornecem informações contidas em outros tipos de fontes (dados numéricos, gráficos, taxonomias e ontologias ou mesmo outros textos), com o objetivo de tornar esses textos indistinguíveis, na medida do possível, daqueles criados por humanos. A geração automática de texto possibilita o aumento da produção de material textual que pode ter diversas finalidades, tais como, produção de material didático, produção de manuais técnicos, auxílio na produção de material de divulgação científica, geração automática de propaganda etc. Dentro do escopo desta tarefa, destaca-se o gênero textual “letra de canção” que se caracteriza por sua estrutura (estruturada em versos que se agrupam em estrofes), por possuir rima e ritmo, e por ser capaz de despertar emoções, visto que o gênero pertence ao domínio artístico. Devido a essas características, a produção de texto musical apresenta desafios adicionais em relação à produção de textos em geral. A geração de letras de canções de forma automática pode auxiliar artistas em suas composições, reduzindo o tempo gasto na escrita de músicas e fomentando a produção musical. A proposta desta pesquisa é verificar a viabilidade da geração de texto musical por meio dos modelos mais recentes de aprendizado profundo. Para atingir esse objetivo a pesquisa foi realizada em duas etapas. A primeira consistiu no desenvolvimento de um corpus de letras de música para treinamento e/ou fine tuning de modelos de aprendizado. A segunda etapa consistiu no ajuste de um modelo pré-treinado para geração de letras de música. O resultado da pesquisa gerou evidências para a abordagem adotada, mostrando que é possível caminho promissor para este tipo de tarefa. Palavras-chave: Processamento de linguagem natural. Geração de texto. Letras de música.