一昨日の記事の続きだが、RakutenAI-7BはSwallow-MS-7b-v0.1と同様のMistralモデルなのだが、トークナイザの出来がかなり違う。これがどういう問題を引き起こすか、国語研短単位でのUPOS (Universal Part-Of-Speech)品詞付与をFew-Shot Promptingで挑戦してみよう。5つの例文は、この記事と全く同じものを選んだ。
>>> class TextUPOSList(list):
... __str__=lambda self:"\n".join("###text:"+"".join(t for t,u in s)+"\n###UPOS:"+"|".join(t+"_"+u for t,u in s) for s in self)+"\n"
...
>>> ex=TextUPOSList()
>>> ex.append([("一","NUM"),("直線","NOUN"),("に","ADP"),("伸びる","VERB"),("電撃","NOUN"),("を","ADP"),("放ち","VERB"),("、","PUNCT"),("電撃","NOUN"),("ダメージ","NOUN"),("を","ADP"),("与える","VERB"),("。","PUNCT")])
>>> ex.append([("色々","ADV"),("と","ADP"),("面白い","ADJ"),("メニュー","NOUN"),("の","ADP"),("ある","VERB"),("店","NOUN"),("。","PUNCT")])
>>> ex.append([("しかも","CCONJ"),("、","PUNCT"),("ここ","PRON"),("は","ADP"),("コース","NOUN"),("が","ADP"),("リーズナブル","ADJ"),("な","AUX"),("の","SCONJ"),("です","AUX"),("。","PUNCT")])
>>> ex.append([("彼","PRON"),("は","ADP"),("コンピュータ","NOUN"),("を","ADP"),("個人","NOUN"),("の","ADP"),("持ち物","NOUN"),("に","ADP"),("し","VERB"),("まし","AUX"),("た","AUX"),("。","PUNCT")])
>>> ex.append([("2007","NUM"),("年","NOUN"),("9","NUM"),("月","NOUN"),("現在","ADV"),("、","PUNCT"),("以下","NOUN"),("の","ADP"),("メーカー","NOUN"),("から","ADP"),("対応","NOUN"),("製品","NOUN"),("が","ADP"),("発売","VERB"),("さ","AUX"),("れ","AUX"),("て","SCONJ"),("いる","VERB"),("。","PUNCT")])
>>> from transformers import pipeline
>>> tgn=pipeline("text-generation","Rakuten/RakutenAI-7B",max_new_tokens=128)
>>> print("\n".join(tgn(str(ex)+"###text:国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。\n###UPOS:")[0]["generated_text"].split("\n")[len(ex)*2:len(ex)*2+2]))
###text:国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。
###UPOS:国境_NOUN|の_ADP|長い_ADJ|トンネル_NOUN|を_ADP|抜け_VERB|ると_ADP|雪国_NOUN|であった_AUX|。_PUNCT
『雪国』の冒頭文に品詞付与させてみたところ、RakutenAI-7Bは「抜ける_VERB|と_ADP|雪国_NOUN|で_AUX|あっ_AUX|た_AUX」が正しくトークナイズできなかった。この結果「ると_ADP」という怪しい単語が現れたり「であった_AUX」が1語になってしまったりしている。もう一度やってみよう。
>>> print("\n".join(tgn(str(ex)+"###text:国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。\n###UPOS:")[0]["generated_text"].split("\n")[len(ex)*2:len(ex)*2+2]))
###text:国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。
###UPOS:国境_NOUN|の_ADP|長い_ADJ|トンネル_NOUN|を_ADP|抜け_VERB|ると_ADP|雪国_NOUN|であった_AUX|。_PUNCT
どうやら同じ結果だ。ならば「予想に反して品詞付与の精度がイマイチ」という文はどうだろう。
>>> print("\n".join(tgn(str(ex)+"###text:予想に反して品詞付与の精度がイマイチ\n###UPOS:")[0]["generated_text"].split("\n")[len(ex)*2:len(ex)*2+2]))
###text:予想に反して品詞付与の精度がイマイチ
###UPOS:予想_NOUN|に反_ADP|して_ADP|品詞_NOUN|付与_VERB|の精度_NOUN|がイマイチ_ADV|。_PUNCT
残念ながら「予想_NOUN」と「品詞_NOUN」以外は全て間違っている。単語の切れ目を完全に無視していて、日本語における言語処理としては話にならない。形態素解析というものを、ちゃんと学ばずにトークナイザを作ってしまったのだろう。残念だ。