8月19日の記事の続きだが、ModernBERT-base-portugueseをもとに、ポルトガル語品詞付与・係り受け解析モデルmodernbert-base-portuguese-ud-embedsを作ってみた。Google Colaboratoryで動かしてみよう。

!pip install transformers deplacy
from transformers import pipeline
nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/modernbert-base-portuguese-ud-embeds",trust_remote_code=True)
doc=nlp("Foi quebrado pelo pelo do gato")
import deplacy
deplacy.serve(doc,port=None)

「Foi quebrado pelo pelo do gato」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。

# text = Foi quebrado pelo pelo do gato
1	Foi	_	AUX	_	Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin	2	aux:pass	_	_
2	quebrado	_	VERB	_	Gender=Masc|Number=Sing|VerbForm=Part|Voice=Pass	0	root	_	_
3-4	pelo	_	_	_	_	_	_	_	_
3	por	_	ADP	_	_	5	case	_	_
4	o	_	DET	_	Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|PronType=Art	5	det	_	_
5	pelo	_	NOUN	_	Gender=Masc|Number=Sing	2	obl:agent	_	_
6-7	do	_	_	_	_	_	_	_	_
6	de	_	ADP	_	_	8	case	_	_
7	o	_	DET	_	Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|PronType=Art	8	det	_	_
8	gato	_	NOUN	_	Gender=Masc|Number=Sing	5	nmod	_	SpaceAfter=No

1つ目の「pelo」は縮約冠詞として「por」「o」に分けて処理されている。一方、2つ目の「pelo」は名詞だと判断されている。その次の「do」は縮約冠詞として「de」「o」に分けて処理されている。このあたりのチューニングに注力したとはいえ、非常に満足できる出来ばえだ。ModernBERTの面目躍如ということだろう。