近年来，随着人工智能技术的发展，越来越多的AI工具被应用于音乐创作领域。这些工具可以帮助作曲家、词作者以及其他音乐爱好者更高效地完成音乐创作任务。然而，“根据歌词作曲”的AI工具仍然处于探索阶段，并且存在一定的局限性。

当前技术现状：
1、基于深度学习的音乐生成：
许多AI模型（如Google的Magenta项目、Amper Music等）已经能够生成旋律或和声，但它们通常需要大量的训练数据和复杂的算法。
这些系统可以通过分析现有的音乐作品来学习风格和结构，然后根据给定的输入生成新的内容。

2、结合文本与音乐：
一些研究团队正在尝试开发能够理解自然语言并据此生成音乐的AI系统。例如，通过输入一段歌词，AI可以尝试匹配相应的旋律、节奏甚至编曲。
这类系统可能利用自然语言处理(NLP)技术和音乐信息检索(MIR)技术相结合的方法实现。

3、挑战与限制：
文本到音乐转换是一个跨领域的难题，涉及到对情感、语义以及文化背景的理解。
目前大多数此类AI仍无法完全捕捉人类创作者所特有的创造力和灵感。

未来发展潜力：
随着大数据、云计算以及更先进的机器学习算法的应用，未来可能会出现更加智能且实用的“根据歌词作曲”的AI工具。
这些工具或许不仅能帮助初学者快速入门音乐创作，也可能为专业音乐人提供新的创意来源。

如果您对这一领域感兴趣，可以关注相关领域的最新进展和技术应用案例。同时，也可以尝试使用现有的音乐创作软件或在线服务，体验AI辅助下的音乐制作过程。