Na batida do funk: modelagem de tópicos combinando LLM, Engenharia de Prompt e BERTopic - Yepez, Jesus; Tavares, Bruno; Peres, Fabíola; Becker, Karin (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2024)
Letras de músicas impõem desafios à modelagem de tópicos, já que o discurso nem sempre é explícito, devendo ser compreendido dentro de seu contexto, sua linguagem figurativa e poética, gírias, etc. Este artigo propõe o LLMusic, uma nova abordagem de modelagem de tópicos que explora o potencial de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para analisar letras de música, utilizando o funk brasileiro como estudo de caso. O Funk, muito popular no país, é um rico retrato social da periferia. LLMs e prompting são usados para resumir trechos de músicas em temas centrais, em um processo iterativo e não supervisionado aplicado a um corpus representativo do gênero. Esses temas são agrupados em um conjunto enxuto e coerente de tópicos usando BERTopic. Novos trechos de música são classificados nesses tópicos usando prompts zero-shot. Usamos LLMusic para analisar o discurso dos 100 funks mais populares, mostrando seu potencial para análise em larga escala.