Русский рэп любит классику: нейросеть выяснила предпочтения музыкантов в литературе

В треках русских рэперов есть цитаты из Чехова, Киплинга и Стругацких. Связь музыки с произведениями классической, и не только, литературы теперь можно узнать при помощи специальной нейросети.

Совместный проект «Яндекса», «Билайна» и агентства Contrapunto представлен на сайте интернет-компании. При помощи нейронной сети они изучили связь популярных треков с литературными произведениями.

Оказалось, что в своих текстах рэп-исполнители цитируют самых разных авторов — начиная от писателей античных времен и заканчивая современными. Нужно только ввести имя интересующего музыканта — и нейросеть покажет, какие фразы он предпочитает использовать и откуда их берет.

У Оксимирона, например, чего только нет. Тут вам и Есенин, и мифы разных стран, и Карлос Кастанеда. Сэлинджер соседствует с Палаником, а Гайдар и Носов — с Лавкрафтом. Начитанность музыканта впечатляет.

У Славы КПСС скандинавский эпос перемежается с творчеством Шолохова и Булгакова. Рэпер, как выяснилось, не прочь почитать Толкина и Роулинг, приправив их Карлом Марксом и протопопом Аввакумом.

Древнегреческую мифологию, как оказалось, любит Noize MC. У него же в предпочтениях — Пушкин, Бродский и Мандельштам. Не обошлось и без бунтарского духа Маяковского и Есенина.

На творчество Хаски влияние, видимо, оказали стихи Агнии Барто вместе с романами Чака Паланика. Рядом стоят Хэмингуэй, Гумилев и Булгаков, где-то встречается тот же Есенин, слышны тексты Юкио Мисимы.

Достаточно просто все складывается у Тимати. Однако если Ильфа и Петрова знают все, то творчество Гесиода и Эврипида придется погуглить. Музыкант вдохновляется Тютчевым, Антуаном де Сент-Экзюпери, гансом Христианом Андерсоном и еще несколькими авторами.

А у Скриптонита все очень просто. В его треках, считает нейросеть, есть цитаты лишь из Вильгельма Гауфа и Льюиса Кэролла.

Нейросеть «Яндекса» позволяет выяснить, «как все переплетено» в русском рэпе.

    Пока ничего не найдено

    Задизайнено в Студии Артемия Лебедева Информация о проекте