ku-nlp/deberta-v3-base-japaneseをファインチューニングして、日本語(国語研長単位)係り受け解析モデルdeberta-v3-base-japanese-ud-goeswithを試作してみた。しかし、ku-nlp/deberta-v3-base-japaneseのトークナイザ設計がモロに出てしまい、解析精度を上げることができなかった。Google Colaboratoryで試してみよう。

!pip install transformers deplacy
from transformers import pipeline
nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/deberta-v3-base-japanese-ud-goeswith",trust_remote_code=True,aggregation_strategy="simple")
doc=nlp("てこの原理を思い出した")
import deplacy
deplacy.serve(doc,port=None)

「てこの原理を思い出した」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出力された。

# text = てこの原理を思い出した
1	て	_	CCONJ	_	_	5	cc	_	SpaceAfter=No
2	この	_	DET	_	_	3	det	_	SpaceAfter=No
3	原理	_	NOUN	_	_	5	obj	_	SpaceAfter=No
4	を	_	ADP	_	_	3	case	_	SpaceAfter=No
5	思い出	_	VERB	_	_	0	root	_	SpaceAfter=No
6	した	_	AUX	_	_	5	aux	_	SpaceAfter=No

「てこ」という単語を1語にできず、いきなり崩壊している。「思い出」「した」も切れ目がおかしい。「てこの原理を思い出した」を「テコの原理をおもいだした」にしたら、どうなるだろう。

# text = テコの原理をおもいだした
1	テコ	_	NOUN	_	_	3	nmod	_	SpaceAfter=No
2	の	_	ADP	_	_	1	case	_	SpaceAfter=No
3	原理	_	NOUN	_	_	5	obj	_	SpaceAfter=No
4	を	_	ADP	_	_	3	case	_	SpaceAfter=No
5	おもい	_	VERB	_	_	0	root	_	SpaceAfter=No
6	だ	_	AUX	_	_	5	aux	_	SpaceAfter=No
7	した	_	AUX	_	_	5	aux	_	SpaceAfter=No

「テコ」はうまくいったが、「おもいだした」の方はやっぱり変だ。どうやらku-nlp/deberta-v3-base-japaneseのトークナイザでは、「し」「た」の間に切れ目が来ないようだ。それだと係り受け解析どころか、品詞付与も難しいなあ。