SuPar-UniDicで日本語係り受け解析

日本語係り受け解析モジュールSuPar-UniDicは、単語間係り受けと二文節間係り受けの両方をサポートしている。Google Colaboratoryで動かしてみよう。

!pip install suparunidic
import suparunidic
nlp=suparunidic.load()
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 suparunidic 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	我が輩	PRON	代名詞	_	12	nsubj	_	SpaceAfter=No|Translit=ワガハイ
2	は	は	ADP	助詞-係助詞	_	1	case	_	SpaceAfter=No|Translit=ワ
3	ここ	此処	PRON	代名詞	_	5	obl	_	SpaceAfter=No|Translit=ココ
4	で	で	ADP	助詞-格助詞	_	3	case	_	SpaceAfter=No|Translit=デ
5	始め	始める	VERB	動詞-非自立可能	_	12	advcl	_	SpaceAfter=No|Translit=ハジメ
6	て	て	SCONJ	助詞-接続助詞	_	5	mark	_	SpaceAfter=No|Translit=テ
7	人間	人間	NOUN	名詞-普通名詞-一般	_	9	obl	_	SpaceAfter=No|Translit=ニンゲン
8	と	と	ADP	助詞-格助詞	_	7	case	_	SpaceAfter=No|Translit=ト
9	いう	言う	VERB	動詞-一般	_	10	acl	_	SpaceAfter=No|Translit=ユー
10	もの	物	NOUN	名詞-普通名詞-サ変可能	_	12	obj	_	SpaceAfter=No|Translit=モノ
11	を	を	ADP	助詞-格助詞	_	10	case	_	SpaceAfter=No|Translit=オ
12	見	見る	VERB	動詞-非自立可能	_	0	ROOT	_	SpaceAfter=No|Translit=ミ
13	た	た	AUX	助動詞	_	12	aux	_	SpaceAfter=No|Translit=タ

ja-ginza-bert-largeと較べた場合、「人間という」の部分の解析結果が異なっており、二文節間係り受けについてはjdepp-pythonの解析結果に近い。このあたりを、ぜひ色々な文で較べてみてほしい。