昨日の人文科学とコンピュータでも話したとおり、現時点で青空文庫ModernBERTは、以下の6つがリリースにこぎつけている。

国語研長単位UDによる係り受け解析という視点から見た場合、これら6つのモデルのうちいちばん精度が高いのは、🄻 modernbert-large-japanese-wikipediaである。上三角行列アルゴリズムによる係り受け解析モデルの精度を比較してみよう。Google Colaboratory (GPU版)だと、こんな感じ。

!pip install transformers triton
models=[
  "KoichiYasuoka/modernbert-small-japanese-aozora-ud-triangular",
  "KoichiYasuoka/modernbert-base-japanese-aozora-ud-triangular",
  "KoichiYasuoka/modernbert-large-japanese-aozora-ud-triangular",
  "KoichiYasuoka/modernbert-small-japanese-wikipedia-ud-triangular",
  "KoichiYasuoka/modernbert-base-japanese-wikipedia-ud-triangular",
  "KoichiYasuoka/modernbert-large-japanese-wikipedia-ud-triangular"
]
import os,sys,subprocess
url="https://github.com/UniversalDependencies/UD_Japanese-GSDLUW"
f=os.path.join(os.path.basename(url),"ja_gsdluw-ud-test.conllu")
os.system(f"test -f {f} || git clone --depth=1 {url}")
url="https://universaldependencies.org/conll18/conll18_ud_eval.py"
c=os.path.basename(url)
os.system(f"test -f {c} || curl -LO {url}")
with open(f,"r",encoding="utf-8") as r:
  s=[t[8:].strip() for t in r if t.startswith("# text =")]
for mdl in models:
  from transformers import pipeline
  nlp=pipeline("universal-dependencies",mdl,trust_remote_code=True,
    aggregation_strategy="simple",device=0)
  with open("result.conllu","w",encoding="utf-8") as w:
    for t in s:
      w.write(nlp(t))
  p=subprocess.run([sys.executable,c,"-v",f,"result.conllu"],
    encoding="utf-8",stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.STDOUT)
  os.system(f"mkdir -p result/{mdl}")
  with open(f"result/{mdl}/result.txt","w",encoding="utf-8") as w:
    print(f"\n*** {mdl}",p.stdout,sep="\n",file=w)
!( cd result && cat `find {" ".join(models)} -name result.txt` )

私(安岡孝一)の手元では、以下の結果が出力された。

*** KoichiYasuoka/modernbert-small-japanese-aozora-ud-triangular
Metric     | Precision |    Recall |  F1 Score | AligndAcc
-----------+-----------+-----------+-----------+-----------
Tokens     |     96.60 |     96.55 |     96.58 |
Sentences  |    100.00 |    100.00 |    100.00 |
Words      |     96.60 |     96.55 |     96.58 |
UPOS       |     92.40 |     92.35 |     92.37 |     95.65
XPOS       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UFeats     |     96.56 |     96.51 |     96.54 |     99.96
AllTags    |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
Lemmas     |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UAS        |     85.74 |     85.69 |     85.72 |     88.76
LAS        |     83.66 |     83.61 |     83.64 |     86.60
CLAS       |     74.31 |     74.06 |     74.18 |     78.02
MLAS       |     68.58 |     68.35 |     68.46 |     72.00
BLEX       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00

*** KoichiYasuoka/modernbert-base-japanese-aozora-ud-triangular
Metric     | Precision |    Recall |  F1 Score | AligndAcc
-----------+-----------+-----------+-----------+-----------
Tokens     |     97.11 |     97.28 |     97.19 |
Sentences  |    100.00 |    100.00 |    100.00 |
Words      |     97.11 |     97.28 |     97.19 |
UPOS       |     94.46 |     94.62 |     94.54 |     97.27
XPOS       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UFeats     |     97.09 |     97.26 |     97.17 |     99.98
AllTags    |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
Lemmas     |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UAS        |     87.56 |     87.71 |     87.63 |     90.16
LAS        |     86.12 |     86.27 |     86.19 |     88.68
CLAS       |     77.98 |     78.34 |     78.16 |     81.70
MLAS       |     74.14 |     74.48 |     74.31 |     77.67
BLEX       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00

*** KoichiYasuoka/modernbert-large-japanese-aozora-ud-triangular
Metric     | Precision |    Recall |  F1 Score | AligndAcc
-----------+-----------+-----------+-----------+-----------
Tokens     |     96.89 |     97.15 |     97.02 |
Sentences  |    100.00 |    100.00 |    100.00 |
Words      |     96.89 |     97.15 |     97.02 |
UPOS       |     94.48 |     94.74 |     94.61 |     97.51
XPOS       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UFeats     |     96.88 |     97.14 |     97.01 |     99.99
AllTags    |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
Lemmas     |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UAS        |     87.34 |     87.57 |     87.45 |     90.14
LAS        |     86.02 |     86.25 |     86.13 |     88.78
CLAS       |     77.16 |     77.71 |     77.43 |     81.33
MLAS       |     73.46 |     73.97 |     73.71 |     77.43
BLEX       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00

*** KoichiYasuoka/modernbert-small-japanese-wikipedia-ud-triangular
Metric     | Precision |    Recall |  F1 Score | AligndAcc
-----------+-----------+-----------+-----------+-----------
Tokens     |     97.55 |     97.71 |     97.63 |
Sentences  |    100.00 |    100.00 |    100.00 |
Words      |     97.55 |     97.71 |     97.63 |
UPOS       |     95.16 |     95.31 |     95.23 |     97.55
XPOS       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UFeats     |     97.53 |     97.69 |     97.61 |     99.98
AllTags    |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
Lemmas     |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UAS        |     88.76 |     88.90 |     88.83 |     90.99
LAS        |     87.24 |     87.38 |     87.31 |     89.43
CLAS       |     79.34 |     79.62 |     79.48 |     82.41
MLAS       |     75.66 |     75.93 |     75.79 |     78.59
BLEX       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00

*** KoichiYasuoka/modernbert-base-japanese-wikipedia-ud-triangular
Metric     | Precision |    Recall |  F1 Score | AligndAcc
-----------+-----------+-----------+-----------+-----------
Tokens     |     97.67 |     97.88 |     97.78 |
Sentences  |    100.00 |    100.00 |    100.00 |
Words      |     97.67 |     97.88 |     97.78 |
UPOS       |     96.00 |     96.20 |     96.10 |     98.29
XPOS       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UFeats     |     97.67 |     97.88 |     97.78 |    100.00
AllTags    |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
Lemmas     |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UAS        |     89.93 |     90.12 |     90.03 |     92.07
LAS        |     88.82 |     89.01 |     88.92 |     90.94
CLAS       |     81.57 |     82.06 |     81.81 |     84.79
MLAS       |     78.54 |     79.00 |     78.77 |     81.64
BLEX       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00

*** KoichiYasuoka/modernbert-large-japanese-wikipedia-ud-triangular
Metric     | Precision |    Recall |  F1 Score | AligndAcc
-----------+-----------+-----------+-----------+-----------
Tokens     |     98.22 |     98.27 |     98.25 |
Sentences  |    100.00 |    100.00 |    100.00 |
Words      |     98.22 |     98.27 |     98.25 |
UPOS       |     96.92 |     96.98 |     96.95 |     98.68
XPOS       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UFeats     |     98.21 |     98.26 |     98.24 |     99.99
AllTags    |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
Lemmas     |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00
UAS        |     91.53 |     91.58 |     91.55 |     93.19
LAS        |     90.69 |     90.75 |     90.72 |     92.34
CLAS       |     84.15 |     84.52 |     84.33 |     86.76
MLAS       |     81.76 |     82.12 |     81.94 |     84.31
BLEX       |      0.00 |      0.00 |      0.00 |      0.00

UPOS/LAS/MLASを表の形にしてみよう。

	青空文庫モデル		+Wikipediaモデル
Ⓢ	92.37/83.64/68.46	🅂	95.23/87.31/75.79
Ⓑ	94.54/86.19/74.31	🄱	96.10/88.92/78.77
Ⓛ	94.61/86.13/73.71	🄻	96.95/90.72/81.94

ちなみに、ja_gsdluw-ud-test.conlluでいちばん長い文は「一方、東海地方北陸地方以東の東日本は、比較的広い沖積平野に恵まれていた上に、太平洋側を中心に低開発状態の洪積台地や河岸段丘面の農地開発の余地が大きく、日本海側を中心に扇状地でも開発の余地が広く存在したため、江戸時代に至っても、急峻な山地の傾斜面を切り開いて棚田をつくるまでに至らなかったところが多く、棚田はあまりつくられないか、つくられた場合でも畔や土手は傾斜が緩やかな土盛りとなり、西日本とは対照的な棚田風景となった。」だが、goeswithによる単語組み上げだと126×126の上三角行列に乗りきらず、解析が崩壊してしまう。Google Colaboratoryで試してみよう。

!pip install transformers triton deplacy
from transformers import pipeline
nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/modernbert-large-japanese-wikipedia-ud-triangular",trust_remote_code=True)
doc=nlp("一方、東海地方北陸地方以東の東日本は、比較的広い沖積平野に恵まれていた上に、太平洋側を中心に低開発状態の洪積台地や河岸段丘面の農地開発の余地が大きく、日本海側を中心に扇状地でも開発の余地が広く存在したため、江戸時代に至っても、急峻な山地の傾斜面を切り開いて棚田をつくるまでに至らなかったところが多く、棚田はあまりつくられないか、つくられた場合でも畔や土手は傾斜が緩やかな土盛りとなり、西日本とは対照的な棚田風景となった。")
import deplacy
deplacy.serve(doc,port=None)

私の手元では、以下の結果が出力された。

# text = 一方、東海地方北陸地方以東の東日本は、比較的広い沖積平野に恵まれていた上に、太平洋側を中心に低開発状態の洪積台地や河岸段丘面の農地開発の余地が大きく、日本海側を中心に扇状地でも開発の余地が広く存在したため、江戸時代に至っても、急峻な山地の傾斜面を切り開いて棚田をつくるまでに至らなかったところが多く、棚田はあまりつくられないか、つくられた場合でも畔や土手は傾斜が緩やかな土盛りとなり、西日本とは対照的な棚田風景となった。
1	一	_	CCONJ	_	_	28	cc	_	SpaceAfter=No
2	方	_	X	_	_	1	goeswith	_	SpaceAfter=No
3	、	_	PUNCT	_	_	1	punct	_	SpaceAfter=No
4	東海	_	NOUN	_	_	14	nmod	_	SpaceAfter=No
5	地	_	X	_	_	4	goeswith	_	SpaceAfter=No
6	方	_	X	_	_	4	goeswith	_	SpaceAfter=No
7	北	_	X	_	_	4	goeswith	_	SpaceAfter=No
8	陸	_	X	_	_	4	goeswith	_	SpaceAfter=No
9	地	_	X	_	_	4	goeswith	_	SpaceAfter=No
10	方	_	SYM	_	_	4	compound	_	SpaceAfter=No
11	以	_	NOUN	_	_	91	obl	_	SpaceAfter=No
12	東	_	X	_	_	11	goeswith	_	SpaceAfter=No
13	の	_	ADP	_	_	7	case	_	SpaceAfter=No
14	東	_	PROPN	_	_	28	nsubj	_	SpaceAfter=No
15	日本	_	X	_	_	14	goeswith	_	SpaceAfter=No
16	は	_	ADP	_	_	14	case	_	SpaceAfter=No
17	、	_	PUNCT	_	_	14	punct	_	SpaceAfter=No
18	比	_	ADV	_	_	21	advmod	_	SpaceAfter=No
19	較	_	X	_	_	18	goeswith	_	SpaceAfter=No
20	的	_	X	_	_	18	goeswith	_	SpaceAfter=No
21	広	_	ADJ	_	_	23	acl	_	SpaceAfter=No
22	い	_	X	_	_	21	goeswith	_	SpaceAfter=No
23	沖	_	NOUN	_	_	28	obl	_	SpaceAfter=No
24	積	_	X	_	_	23	goeswith	_	SpaceAfter=No
25	平	_	X	_	_	23	goeswith	_	SpaceAfter=No
26	野	_	X	_	_	23	goeswith	_	SpaceAfter=No
27	に	_	ADP	_	_	23	case	_	SpaceAfter=No
28	恵まれ	_	VERB	_	_	67	advcl	_	SpaceAfter=No
29	て	_	AUX	_	_	28	aux	_	SpaceAfter=No
30	い	_	X	_	_	29	goeswith	_	SpaceAfter=No
31	た	_	AUX	_	_	28	aux	_	SpaceAfter=No
32	上	_	SCONJ	_	_	28	mark	_	SpaceAfter=No
33	に	_	X	_	_	32	goeswith	_	SpaceAfter=No
34	、	_	PUNCT	_	_	28	punct	_	SpaceAfter=No
35	太	_	NOUN	_	_	40	obj	_	SpaceAfter=No
36	平	_	X	_	_	35	goeswith	_	SpaceAfter=No
37	洋	_	X	_	_	35	goeswith	_	SpaceAfter=No
38	側	_	X	_	_	35	goeswith	_	SpaceAfter=No
39	を	_	ADP	_	_	35	case	_	SpaceAfter=No
40	中	_	NOUN	_	_	67	obl	_	SpaceAfter=No
41	心	_	X	_	_	40	goeswith	_	SpaceAfter=No
42	に	_	ADP	_	_	40	case	_	SpaceAfter=No
43	低	_	NOUN	_	_	49	nmod	_	SpaceAfter=No
44	開	_	X	_	_	43	goeswith	_	SpaceAfter=No
45	発	_	X	_	_	43	goeswith	_	SpaceAfter=No
46	状	_	X	_	_	43	goeswith	_	SpaceAfter=No
47	態	_	X	_	_	43	goeswith	_	SpaceAfter=No
48	の	_	ADP	_	_	43	case	_	SpaceAfter=No
49	洪	_	NOUN	_	_	54	nmod	_	SpaceAfter=No
50	積	_	X	_	_	49	goeswith	_	SpaceAfter=No
51	台	_	X	_	_	49	goeswith	_	SpaceAfter=No
52	地	_	X	_	_	49	goeswith	_	SpaceAfter=No
53	や	_	ADP	_	_	49	case	_	SpaceAfter=No
54	河岸	_	NOUN	_	_	59	nmod	_	SpaceAfter=No
55	段	_	X	_	_	54	goeswith	_	SpaceAfter=No
56	丘	_	X	_	_	54	goeswith	_	SpaceAfter=No
57	面	_	X	_	_	54	goeswith	_	SpaceAfter=No
58	の	_	ADP	_	_	54	case	_	SpaceAfter=No
59	農	_	NOUN	_	_	64	nmod	_	SpaceAfter=No
60	地	_	X	_	_	59	goeswith	_	SpaceAfter=No
61	開	_	X	_	_	59	goeswith	_	SpaceAfter=No
62	発	_	X	_	_	59	goeswith	_	SpaceAfter=No
63	の	_	ADP	_	_	59	case	_	SpaceAfter=No
64	余	_	NOUN	_	_	67	nsubj	_	SpaceAfter=No
65	地	_	X	_	_	64	goeswith	_	SpaceAfter=No
66	が	_	ADP	_	_	64	case	_	SpaceAfter=No
67	大	_	ADJ	_	_	91	advcl	_	SpaceAfter=No
68	き	_	X	_	_	67	goeswith	_	SpaceAfter=No
69	く	_	X	_	_	67	goeswith	_	SpaceAfter=No
70	、	_	PUNCT	_	_	67	punct	_	SpaceAfter=No
71	日本	_	NOUN	_	_	75	obj	_	SpaceAfter=No
72	海	_	X	_	_	71	goeswith	_	SpaceAfter=No
73	側	_	X	_	_	71	goeswith	_	SpaceAfter=No
74	を	_	ADP	_	_	71	case	_	SpaceAfter=No
75	中	_	NOUN	_	_	91	obl	_	SpaceAfter=No
76	心	_	X	_	_	75	goeswith	_	SpaceAfter=No
77	に	_	ADP	_	_	75	case	_	SpaceAfter=No
78	扇	_	NOUN	_	_	91	obl	_	SpaceAfter=No
79	状	_	X	_	_	78	goeswith	_	SpaceAfter=No
80	地	_	X	_	_	78	goeswith	_	SpaceAfter=No
81	で	_	ADP	_	_	78	case	_	SpaceAfter=No
82	も	_	ADP	_	_	78	case	_	SpaceAfter=No
83	開	_	NOUN	_	_	86	nmod	_	SpaceAfter=No
84	発	_	X	_	_	83	goeswith	_	SpaceAfter=No
85	の	_	ADP	_	_	83	case	_	SpaceAfter=No
86	余	_	NOUN	_	_	91	nsubj	_	SpaceAfter=No
87	地	_	X	_	_	86	goeswith	_	SpaceAfter=No
88	が	_	ADP	_	_	86	case	_	SpaceAfter=No
89	広	_	ADJ	_	_	91	advcl	_	SpaceAfter=No
90	く	_	X	_	_	89	goeswith	_	SpaceAfter=No
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94	た	_	AUX	_	_	91	aux	_	SpaceAfter=No
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「東海地方北陸地方以東の東日本は」のあたりが完全に崩壊してしまっていて、痛々しい。まだまだアルゴリズムを工夫する必要があるのだけど、さて、どうしたらいいかな。