huggingartists/tony-raut-and-garry-topor
Text Generation • Updated • 8
text stringclasses 15
values |
|---|
Сори, мам, я хулиган
Тебя не слушал я, убегал
Прости за слёзы, не буду так
Сори, мам, сори, мам
Сори, мам, я хулиган
Тебя не слушал я, убегал
Прости за слёзы, не буду так
Сори, мам, сори, мам
Сори, мам, я хулиган
Тебя не слушал я, убегал
Прости за слёзы, не буду так
Сори, мам, сори, мам
Я тебе сделаю наперекор
Я на всю... |
А!
Damn!
Получеловек, полубог
Да для него тайфун — ветерок
Здесь камера, мотор, в медиа-костёр
Полетит снова очередной полурэперок
День поменяет ночь, в номере темно
А ты почему-то не закрыла замок
Я Валдис Пельш: наношу тебе удары
Угадай эту мелодию из семи ног
Плохо себя вёл, не следил за осанкой
Топор — на твоей мог... |
Сил пытаться нет, в свои двенадцать лет
Видел, как сидят старшие классы на игле
А я, наглый шкет, себе не мог представить
Что спустя шесть лет буду прыгать пьяный в кустарник
У меня не было отца, чтобы почитать отца
Мы шпана, а нам всего по четырнадцать
Слезали с диванов, с типами стебали народ
Потом взрывали петарды, ... |
Когда костлявая плетётся сзади по стопам
Когда средь бела дня тьма постучится к вам
Не опустеет зал
Когда придёт финал
У всех у нас один сценарий, один кукловод
Роддом, детсад, школа, семья, работа, утка, морг
У порога смерть уже, всё меняйте сами
Ведь всё останется как есть, когда меня не станет
Солнце светит, то же н... |
Я влюблённый дурачок
К ней с цветами и конфетами
А мне 17 лет всего
Я ею слишком увлечён
Стройка, McDonalds, мы толкали паличь
Жёсткий подонок, как экс-инфант
Культ алкоголя, и я словно сектант, да
Мы у барной стойки — братан, наливай
Я не умер, борясь
В этом ёбаном болоте, как ебучий карась
Я не породил эту культуру, ... |
Моя комната вся из кривых зеркал
Там в отражении есть изверг и тварь
Там в отражении есть призрак и тьма
Но нет отражения, где я низко пал
У меня есть то, что вскоре нужно терять
Я поменялся, но стал лучше лишь для себя
Возможно, из меня был бы хороший муж, семья
Уж извини, но это душит, как душит змея
Вы говорите — я ... |
Полезай на переднее — сумку, палатку и прочее мы бросим назад
Мы поедем по трассе, на глобусе пальцем ткнём наугад
Только дыхание, и по лобовому дождь кап-кап-кап
Бросим машину в лесу под кустом и на заправке возьмём BlaBlaCar
Новый паспорт — там новый я, больше не Топор, не rockstar
С фотографии смотрит чужой: что за ... |
Я не пожимаю руку всем подряд в этом мире нервном
Будто снова на якорях, но нагну эту жизнь, как стерву
Я не знаю, где встречу рассвет — на дне стакана
Но не в мире из инста-лент, где все в Дольче Габбана
Дольче Габбана, Дольче Габбана
В Дольче Габбана, в Дольче Габбана
Дольче Габбана, Дольче Габбана
Но не в мире из ин... |
Хочу денег six-pack
Чтоб мои треки везде
Мчу по городу, как superhero
Все суки мимо, им зубы выбил
Убил девок трёх
Любовь зарезал
Я веру сжёг
Лежит труп надежды
Я умоляю, пожалуйста
Молю Бога, чтоб богатым стал
Мне нужен срочно Хабаровск, да
Много-много-много Хабаровска
Башка — это номер, где дом без окон
Мысли оку... |
Марафон, мара-марафон
Марафон, мара-марафон
Марафон, мара-марафон
Марафон, мара-марафон
Жизнь — это марафон
Беги до бара — алкогольный трип
Надень свой дорогой прикид
Тебя разденут тут
Ведь жизнь — это марафон
Беги до бара — алкогольный трип
Надень свой дорогой прикид
Тебя разденут тут
Денег задолжал? Братан, минус ... |
Щёки впали, и их уже не видно
Вокруг глаз давно чёрные дыры
Снова тянет на убийство каприз мой
Я снова незаметен буду, как призрак
Ты не готов признать, но истина проста
Зови меня Самсон, ведь моя сила в волосах
Ищем снова подруг, они снова дадут
Мы на тачке по району кружим, словно патруль
Завирать за пожитки — рискуе... |
В этой стране утро в перегаре, дети делят камень
Это жизненный девиз: пыхни гарик — веселее станет
И для культуры этой точно я потерян, каюсь
Ведь не ношу бейсболку набок, как американец
Жить в бою, словно у обрыва босиком стою
Слишком агрессивен, слишком зол, слишком однолюб
Снова я изображу страну слишком грустною
Я ... |
Я буду твоим гидом, брат, не жди добра
Ты тут не сможешь нам продать рассвет, закат, не жизнь, а ад
Опасен каждый кто молод, и каждый падальщик —
Жадный энтомолог, у них в руках по бабочке
Слышишь крики? «Лучше убей!»
Это наш мясокомбинат, на крюках туши людей
Тут чисто, прикинь. Стоп! В темноте чьи-то блики
Отгрызут и... |
А мне, если честно, обидно, с тобой семь лет мы на одной Земле
Но они говорят, что парой не быть нам
К тебе всегда тянуло и манило магнитом
Но было не взаимно, твоей любви почти не видно
Думал, что попал в капкан, как старый ишак
Ты была рядом, как единственная отрада моим ушам
А сейчас не так, ты стала дальше, чем все... |
Я слышу голоса в голове, руководство, наперебой диалог в перепонках
Древний язык, противозаконные мысли, следом идёт перевод фраз
Может я превратился в монстра? На руках кровь с кусочками мозга
Бог мой, я выхожу из себя — это точно, мне остановиться поздно
Драма: слышу повеление сделать больно — кто его автор?
Фразы, п... |
Dataset Card for "huggingartists/tony-raut-and-garry-topor"
🤖 HuggingArtists Model 🤖
Тони Раут (Tony Raut) & Гарри Топор (Garry Topor)
@tony-raut-and-garry-topor
Dataset Summary
The Lyrics dataset parsed from Genius. This dataset is designed to generate lyrics with HuggingArtists. Model is available here.
Supported Tasks and Leaderboards
Languages
en
How to use
How to load this dataset directly with the datasets library:
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("huggingartists/tony-raut-and-garry-topor")
Dataset Structure
An example of 'train' looks as follows.
This example was too long and was cropped:
{
"text": "Look, I was gonna go easy on you\nNot to hurt your feelings\nBut I'm only going to get this one chance\nSomething's wrong, I can feel it..."
}
Data Fields
The data fields are the same among all splits.
text: astringfeature.
Data Splits
| train | validation | test |
|---|---|---|
| 15 | - | - |
'Train' can be easily divided into 'train' & 'validation' & 'test' with few lines of code:
from datasets import load_dataset, Dataset, DatasetDict
import numpy as np
datasets = load_dataset("huggingartists/tony-raut-and-garry-topor")
train_percentage = 0.9
validation_percentage = 0.07
test_percentage = 0.03
train, validation, test = np.split(datasets['train']['text'], [int(len(datasets['train']['text'])*train_percentage), int(len(datasets['train']['text'])*(train_percentage + validation_percentage))])
datasets = DatasetDict(
{
'train': Dataset.from_dict({'text': list(train)}),
'validation': Dataset.from_dict({'text': list(validation)}),
'test': Dataset.from_dict({'text': list(test)})
}
)
Dataset Creation
Curation Rationale
Source Data
Initial Data Collection and Normalization
Who are the source language producers?
Annotations
Annotation process
Who are the annotators?
Personal and Sensitive Information
Considerations for Using the Data
Social Impact of Dataset
Discussion of Biases
Other Known Limitations
Additional Information
Dataset Curators
Licensing Information
Citation Information
@InProceedings{huggingartists,
author={Aleksey Korshuk}
year=2021
}
About
Built by Aleksey Korshuk
For more details, visit the project repository.
- Downloads last month
- 17
Models trained or fine-tuned on huggingartists/tony-raut-and-garry-topor