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人工知能

yasuokaの日記: deberta-base-japanese-wikipedia-ud-goeswithとUDPipe 2の精度比較

日記 by yasuoka

Universal Dependencies 2.11がリリースされたので、国語研長単位モデルdeberta-base-japanese-wikipedia-ud-goeswithのLAS/MLAS/BLEXを見てみた。Google Colaboratoryだとこんな感じ。

!pip install transformers
import os
url="https://github.com/UniversalDependencies/UD_Japanese-GSDLUW"
d=os.path.basename(url)
!test -d {d} || git clone --depth=1 {url}
!for F in train dev test ; do cp {d}/*-$$F.conllu $$F.conllu ; done
url="https://universaldependencies.org/conll18/conll18_ud_eval.py"
c=os.path.basename(url)
!test -f {c} || curl -LO {url}
from transformers import pipeline
nlp=pipeline(task="universal-dependencies",model="KoichiYasuoka/deberta-base-japanese-wikipedia-ud-goeswith",aggregation_strategy="simple",trust_remote_code=True)
with open("test.conllu","r",encoding="utf-8") as r:
  s=r.read()
with open("result-test.conllu","w",encoding="utf-8") as w:
  for t in s.split("\n"):
    if t.startswith("# text = "):
      w.write(nlp(t[9:]))
!python {c} test.conllu result-test.conllu

私(安岡孝一)の手元では、以下の結果になった。

LAS F1 Score: 88.06
MLAS Score: 77.79
BLEX Score: 0.00

LEMMAを出力していないので、BLEXが0.00になってしまう。同様のテストをUDPipe 2のjapanese-gsdluw-ud-2.10-220711モデルで試したところ、以下の結果になった。

LAS F1 Score: 85.15
MLAS Score: 75.91
BLEX Score: 76.57

deberta-base-japanese-wikipedia-ud-goeswithの方が多少いい結果なのだが、やはりBLEX 0.00はツライ。さて、LEMMAを出力するには、どうしたらいいかな。

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身近な人の偉大さは半減する -- あるアレゲ人

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