Terra Blevins, Hila Gonen, Luke Zettlemoyer『Prompting Language Models for Linguistic Structure』の手法をFugaku-LLM-13Bに適用して、国語研短単位でのUPOS (Universal Part-Of-Speech)品詞付与に挑戦してみた。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","Fugaku-LLM/Fugaku-LLM-13B",max_new_tokens=128,token="hf_this_token_is_dummy_use_your_own_one")
>>> 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_NOUN|トンネル_NOUN|を_ADP|抜ける_VERB|と_ADP|雪国_NOUN|で_ADP|あった_VERB|。_PUNCT
『雪国』の冒頭文に品詞付与させてみたところ、私(安岡孝一)の手元では、Fugaku-LLM-13Bは「長い_ADJ」と「で_AUX|あっ_AUX|た_AUX」にうまく品詞付与できなかった。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_NOUN|トンネル_NOUN|を_ADP|抜ける_VERB|と_ADP|雪国_NOUN|で_ADP|あった_VERB|。_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_ADV|に_ADP|反して_ADP|品詞_NOUN|付与_NOUN|の_ADP|精度_NOUN|が_ADP|イマイチ_NOUN|。_PUNCT
「予想_NOUN」と「反し_VERB|て_SCONJ」にうまく品詞付与できていない上、「。_PUNCT」が勝手に追加されている。3月31日の記事に較べると、精度の点で見劣りがするようだ。Few-Shot Promptingによる品詞付与の精度って、どうすれば上げられるんだろう。