UniDic-COMBO

UniDic2UD + COMBO-pytorch wrapper for spaCy

Basic Usage

>>> import unidic_combo
>>> nlp=unidic_combo.load("kindai")
>>> doc=nlp("澤山居つた兄弟が一疋も見えぬ")
>>> print(unidic_combo.to_conllu(doc))
# text = 澤山居つた兄弟が一疋も見えぬ
1	澤山	沢山	ADV	副詞	_	2	advmod	_	SpaceAfter=No|Translit=タクサン
2	居つ	居る	VERB	動詞-非自立可能	_	4	acl	_	SpaceAfter=No|Translit=オッ
3	た	た	AUX	助動詞	_	2	aux	_	SpaceAfter=No|Translit=タ
4	兄弟	兄弟	NOUN	名詞-普通名詞-一般	_	9	nsubj	_	SpaceAfter=No|Translit=キョウダイ
5	が	が	ADP	助詞-格助詞	_	4	case	_	SpaceAfter=No|Translit=ガ
6	一	一	NUM	名詞-数詞	_	7	nummod	_	SpaceAfter=No|Translit=イチ
7	疋	匹	NOUN	接尾辞-名詞的-助数詞	_	9	obl	_	SpaceAfter=No|Translit=ピキ
8	も	も	ADP	助詞-係助詞	_	7	case	_	SpaceAfter=No|Translit=モ
9	見え	見える	VERB	動詞-一般	_	0	root	_	SpaceAfter=No|Translit=ミエ
10	ぬ	ず	AUX	助動詞	_	9	aux	_	SpaceAfter=No|Translit=ヌ

>>> import deplacy
>>> deplacy.render(doc,Japanese=True)
澤山 ADV  <══╗     advmod(連用修飾語)
居つ VERB ═╗═╝<╗   acl(連体修飾節)
た   AUX  <╝   ║   aux(動詞補助成分)
兄弟 NOUN ═╗═══╝<╗ nsubj(主語)
が   ADP  <╝     ║ case(格表示)
一   NUM  <╗     ║ nummod(数量による修飾語)
疋   NOUN ═╝═╗<╗ ║ obl(斜格補語)
も   ADP  <══╝ ║ ║ case(格表示)
見え VERB ═╗═══╝═╝ ROOT(親)
ぬ   AUX  <╝       aux(動詞補助成分)

>>> from deplacy.deprelja import deprelja
>>> for b in unidic_combo.bunsetu_spans(doc):
...   for t in b.lefts:
...     print(unidic_combo.bunsetu_span(t),"->",b,"("+deprelja[t.dep_]+")")
...
澤山 -> 居つた (連用修飾語)
居つた -> 兄弟が (連体修飾節)
兄弟が -> 見えぬ (主語)
一疋も -> 見えぬ (斜格補語)

unidic_combo.load(UniDic,BERT=True) loads spaCy Language pipeline for UniDic2UD + COMBO-pytorch. Available UniDic options are:

• UniDic="gendai": Use 現代書き言葉UniDic.
• UniDic="spoken": Use 現代話し言葉UniDic.
• UniDic="novel": Use 近現代口語小説UniDic.
• UniDic="qkana": Use 旧仮名口語UniDic.
• UniDic="kindai": Use 近代文語UniDic.
• UniDic="kinsei": Use 近世江戸口語UniDic.
• UniDic="kyogen": Use 中世口語UniDic.
• UniDic="wakan": Use 中世文語UniDic.
• UniDic="wabun": Use 中古和文UniDic.
• UniDic="manyo": Use 上代語UniDic.
• UniDic=None: Use unidic-lite (default).

BERT=True/BERT=False option enables/disables to use bert-base-japanese-whole-word-masking.

Installation for Linux

pip3 install 'transformers<4.31'
pip3 install allennlp@git+https://github.com/allenai/allennlp --no-build-isolation
pip3 install unidic_combo

Installation for Cygwin64

Make sure to get python37-devel python37-pip python37-cython python37-numpy python37-cffi gcc-g++ mingw64-x86_64-gcc-g++ gcc-fortran git curl make cmake libopenblas liblapack-devel libhdf5-devel libfreetype-devel libuv-devel packages, and then:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/KoichiYasuoka/UniDic-COMBO/master/cygwin64.sh | sh

Benchmarks

Results of 舞姬/雪國/荒野より-Benchmarks

Reference

• 安岡孝一: TransformersのBERTは共通テスト『国語』を係り受け解析する夢を見るか, 東洋学へのコンピュータ利用, 第33回研究セミナー (2021年3月5日), pp.3-34.