日本語係り受け解析モジュールGiNZA 5.1.3には、ja-ginza-bert-largeのβ版が付いてきている。β版とはいえ、かなりの解析精度らしいので、Google Colaboratoryで動かしてみることにした。

!pip install deplacy https://github.com/megagonlabs/ginza/releases/download/v5.1.3/ja_ginza_bert_large-5.1.3b1-py3-none-any.whl
import spacy
nlp=spacy.load("ja_ginza_bert_large")
doc=nlp("吾輩はここで始めて人間というものを見た")
import deplacy
deplacy.serve(doc,port=None)
from ginza import bunsetu_span,bunsetu_spans
from deplacy.deprelja import deprelja
d=bunsetu_spans(doc)
g="digraph{"+";".join([f'x{b.start}[label="{b.text}"]' for b in d]+[f'x{bunsetu_span(t).start}->x{b.start}[label="{deprelja[t.dep_]}",fontsize=9]' for b in d for t in b.lefts])+"}"
import graphviz
graphviz.Source(g)

「吾輩はここで始めて人間というものを見た」を係り受け解析してみたところ、私(安岡孝一)の手元では以下の結果が得られた。

1	吾輩	吾輩	PRON	代名詞	Reading=ワガハイ	12	nsubj	_	SpaceAfter=No|Translit=我が輩
2	は	は	ADP	助詞-係助詞	Reading=ハ	1	case	_	SpaceAfter=No
3	ここ	ここ	PRON	代名詞	Reading=ココ	5	obl	_	SpaceAfter=No|Translit=此処
4	で	で	ADP	助詞-格助詞	Reading=デ	3	case	_	SpaceAfter=No
5	始め	始める	VERB	動詞-非自立可能	Inflection=下一段-マ行;連用形-一般|Reading=ハジメ	12	advcl	_	SpaceAfter=No|Translit=始める
6	て	て	SCONJ	助詞-接続助詞	Reading=テ	5	mark	_	SpaceAfter=No
7	人間	人間	NOUN	名詞-普通名詞-一般	Reading=ニンゲン	10	nmod	_	NE=B-Mammal|SpaceAfter=No
8	と	と	ADP	助詞-格助詞	Reading=ト	7	case	_	SpaceAfter=No
9	いう	いう	VERB	動詞-一般	Inflection=五段-ワア行;連体形-一般|Reading=イウ	8	fixed	_	SpaceAfter=No|Translit=言う
10	もの	もの	NOUN	名詞-普通名詞-サ変可能	Reading=モノ	12	obj	_	SpaceAfter=No|Translit=物
11	を	を	ADP	助詞-格助詞	Reading=ヲ	10	case	_	SpaceAfter=No
12	見	見る	VERB	動詞-非自立可能	Inflection=上一段-マ行;連用形-一般|Reading=ミ	0	ROOT	_	SpaceAfter=No|Translit=見る
13	た	た	AUX	助動詞	Inflection=助動詞-タ;終止形-一般|Reading=タ	12	aux	_	SpaceAfter=No

単語間係り受けも二文節間係り受けも、ちゃんと解析できている。この文は、CaboChaが解析できないタイプの文なので、素直にうれしい。ja-ginza-bert-largeが、早く正式リリースされるといいな。