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國立高雄師範大學 人力與知識管理研究所 林裕森所指導 陳羿君的 應用文字探勘技術探討華語流行音樂歌詞關鍵詞研究 （2020），提出中文歌詞產生器關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、R語言、詞頻分析、情感正負向分析。
而第二篇論文國立交通大學 工學院聲音與音樂創意科技碩士學位學程 黃志方、成維華所指導 姚書寰的 基於歌詞情緒的華語流行歌曲自動作曲系統 （2016），提出因為有 二維情緒平面、自動作曲、情感詞彙、華語流行歌曲、馬可夫鏈的重點而找出了 中文歌詞產生器的解答。
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NLP大神RNN網路：Python原始程式碼手把手帶你寫
為了解決中文歌詞產生器 的問題，作者李永華,曲宗峰,李紅偉 這樣論述：
NLP大神RNN網路► ► ►Python原始程式碼手把手帶你寫！ 在神經網路的世界中，NLP（自然語言處裡）已逐漸成為AI領域中的主流！因此在IT抑或是各大產業有愈來愈多的人投入在文字與語音的研究中，有愈來愈多的資訊系統應用與產品出現在現代人類的生活中，產生十分巨大的影響。 ．．． [ 最精實的專案實作！ ] 本書包含20個與NLP相關的主題＋大型專案實作，透過專案的實作講解原理，需要有一定的Python及神經網路基本概念，是已經了解AI基本入門的讀者再進階深入的一本絕妙好書。快跟著本書各大主題累積自己的NLP專案實作能力，成為一個能夠開發各種NLP資訊系統的大神吧
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應用文字探勘技術探討華語流行音樂歌詞關鍵詞研究
為了解決中文歌詞產生器 的問題，作者陳羿君 這樣論述：
隨著網路、科技的進步，許多產業也跟上時代的演進，音樂產業也不例外。音樂串流平台的興起，不但改變了整個音樂產業結構，也影響了閱聽人的消費習慣。音樂人除了求新求變地抓住閱聽人的耳朵外，若能得到金曲獎的肯定，更是錦上添花的榮耀。但金曲獎曲高和寡的現象已不是新聞，往往得獎作品都不是串流平台榜上有名之流行歌曲，而能讓大眾琅琅上口之歌曲，甚至連金曲獎入圍的門票都拿不到。本研究使用詞頻分析及情感正負向分析，嘗試探究華語流行歌詞之特徵，分析熱門歌曲及入圍歌曲歌詞關鍵詞彙之異同。研究結果指出：串流平台熱門歌曲及金曲入圍歌曲皆習慣以第一人稱敘事。金曲獎得獎作品使用較新穎、特別之詞彙組成歌詞。串流平台熱門歌曲及金
曲入圍歌曲皆是以負向歌詞為主。串流平台冠軍歌曲較無明顯情感傾向；金曲得獎歌曲以負向歌詞居多。
基於歌詞情緒的華語流行歌曲自動作曲系統
為了解決中文歌詞產生器 的問題，作者姚書寰 這樣論述：
本論文目標為實作一個能依據使用者所輸入的歌詞，分析歌詞情緒並按使用者所指定的情緒進行自動作曲的系統。歌詞分析會先對使用者輸入的歌詞進行自動斷詞，再經由情感詞彙計算出各種特徵值，最後以專家標定的歌詞情緒訓練資料進行SVM分類。自動作曲則會依照使用者輸入的歌詞做二維情緒平面正向度的辨識，提供界面推薦使用者選擇情緒，再依其情緒參數產生相對應的和弦進行、歌曲速度、音域範圍，由上述條件透過以訓練資料產生的一階馬可夫鏈表，進行自動作曲並產生Midi檔。此研究依目前已發行的歌詞進行自動作曲，經回饋問卷得知，滿分5分，情緒歌曲相關程度為3.33分。本系統特以Swift程式語言為開發語言，在iOS系統實作，以
期未來能更方便的被使用及擴充。本研究的主要用途有二，第一是希望能降低音樂創作的門檻，讓文字創作者也有作曲的機會。第二是希望能提供創作者更多的選擇性和靈感，提升創作的效率。