Toimetas Laur Kanger
Bristoli ülikooli teadlastele pakkus huvi, kas teadus suudaks ennustada hittlaule. Ülikooli intelligentsete süsteemide laboratooriumis töötava Tijl De Bie juhitud uuringust ilmnes, et kasutades õppimisvõimelisi algoritme, võib see isegi õnnestuda, teatab Bristoli ülikool.
Täpsemalt olid vaatluse all Briti Top 40 nimekirja pääsenud laulud viimase 50 aasta jooksul. Nende hulgast püüti eristada kõige menukamad (esimese viie hulka kuuluvad lood) vähempopulaarsetest (viimase 30-40 sekka jäänud laulud).
Analüüsil vaadeldi lähemalt lugude selliseid iseärasusi nagu näiteks tempo, laulu kestus, heli valjus, rütm ja taktimõõt. Samuti võeti arvesse lugude harmoonilist lihtsust, kui keeruline on duuride järgnevus või kui mürarikas ehk ebaharmooniline lugu on. Kokku 23 omaduse põhjal töötati välja hitimõõdik, mis annab tulemuse, kui on analüüsinud teatud aja jooksul hititabelis kõlavaid lugusid. Selle tulemusena valmis nimekiri, kus on antud punktisumma igale analüüsitud omadusele. Selle põhjal arvutati välja laulu keskmine punktisumma.
Ilmnes, et teadlaste koostatud mudel suudab ennustada 60protsendilise tõenäosusega, kas analüüsitud lugu jõuab viie parema hulka või ei jõua see tabelis kunagi 30. positsioonist kõrgemale.
Hittide tunnused
Tijl De Bie tõdes, et aja jooksul inimeste muusikaline maiste muutub. Seepärast peab ka töörühma koostatud hitimõõdik olema arenemisvõimeline. Uuringu käigus toodi välja teatud ajajärkudele iseloomulikud hittlugude tunnused.
Näiteks .
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 26 Jul 2024

<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Below is an extract from a web page. Evaluate whether the page has a high educational
value and could be useful in an educational setting for teaching from primary school to
grade school levels using the additive 5-point scoring system described below. Points are
accumulated based on the satisfaction of each criterion:
- Add 1 point if the extract provides some basic information relevant to educational top-
ics, even if it includes some irrelevant or non-academic content like advertisements and
promotional material.
- Add another point if the extract addresses certain elements pertinent to education but
does not align closely with educational standards. It might mix educational content with
non-educational material, offering a superficial overview of potentially useful topics, or
presenting information in a disorganized manner and incoherent writing style.
- Award a third point if the extract is appropriate for educational use and introduces key
concepts relevant to school curricula. It is coherent though it may not be comprehensive
or could include some extraneous information. It may resemble an introductory section of
a textbook or a basic tutorial that is suitable for learning but has notable limitations like
treating concepts that are too complex for grade school students.
- Grant a fourth point if the extract highly relevant and beneficial for educational purposes
for a level not higher than grade school, exhibiting a clear and consistent writing style. It
could be similar to a chapter from a textbook or a tutorial, offering substantial educational
content, including exercises and solutions, with minimal irrelevant information, and the
concepts aren’t too advanced for grade school students. The content is coherent, focused,
and valuable for structured learning.
- Bestow a fifth point if the extract is outstanding in its educational value, perfectly suited for
teaching either at primary school or grade school. It follows detailed reasoning, the writing
style is easy to follow and offers profound and thorough insights into the subject matter,
devoid of any non-educational or complex content.
The extract: Toimetas Laur Kanger
Bristoli ülikooli teadlastele pakkus huvi, kas teadus suudaks ennustada hittlaule. Ülikooli intelligentsete süsteemide laboratooriumis töötava Tijl De Bie juhitud uuringust ilmnes, et kasutades õppimisvõimelisi algoritme, võib see isegi õnnestuda, teatab Bristoli ülikool.
Täpsemalt olid vaatluse all Briti Top 40 nimekirja pääsenud laulud viimase 50 aasta jooksul. Nende hulgast püüti eristada kõige menukamad (esimese viie hulka kuuluvad lood) vähempopulaarsetest (viimase 30-40 sekka jäänud laulud).
Analüüsil vaadeldi lähemalt lugude selliseid iseärasusi nagu näiteks tempo, laulu kestus, heli valjus, rütm ja taktimõõt. Samuti võeti arvesse lugude harmoonilist lihtsust, kui keeruline on duuride järgnevus või kui mürarikas ehk ebaharmooniline lugu on. Kokku 23 omaduse põhjal töötati välja hitimõõdik, mis annab tulemuse, kui on analüüsinud teatud aja jooksul hititabelis kõlavaid lugusid. Selle tulemusena valmis nimekiri, kus on antud punktisumma igale analüüsitud omadusele. Selle põhjal arvutati välja laulu keskmine punktisumma.
Ilmnes, et teadlaste koostatud mudel suudab ennustada 60protsendilise tõenäosusega, kas analüüsitud lugu jõuab viie parema hulka või ei jõua see tabelis kunagi 30. positsioonist kõrgemale.
Hittide tunnused
Tijl De Bie tõdes, et aja jooksul inimeste muusikaline maiste muutub. Seepärast peab ka töörühma koostatud hitimõõdik olema arenemisvõimeline. Uuringu käigus toodi välja teatud ajajärkudele iseloomulikud hittlugude tunnused.
Näiteks .
After examining the extract:
- Briefly justify your total score, up to 100 words.
- Conclude with the score using the format: "Educational score: <total points>"<|eot_id|>
<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

The extract provides some basic information on a research study about predicting hit songs, which could be relevant to educational topics such as music, data analysis, or science. However, the content is not comprehensive, and the writing style is not consistently clear or focused on educational concepts. The extract lacks exercises, solutions, or profound insights, making it less suitable for structured learning.

Educational score: 2