DiaParserの日本語係り受け解析をGoogle Colaboratoryで動かす | yasuokaの日記 | スラド
ネットサーフィンしていたところ、DiaParserという係り受け解析ツールを見つけた。Transformers上で、22の言語の係り受け解析をおこなえるらしいが、品詞付与をおこなわずに、元の文に対してダイレクトに係り受け解析をおこなうようだ。とりあえず、DiaParserの日本語モデルを、Google Colaboratory上でdeplacyに繋いでみよう。 !pip install deplacy diaparser fugashi unidic-lite ipadic from transformers.tokenization_bert_japanese import MecabTokenizer tokenizer=MecabTokenizer(mecab_dic="unidic_lite") from diaparser.parsers import Parser parser
古典中国語(漢文)の形態素解析・係り受け解析のためのudkanbun | yasuokaの日記 | スラド
思うところあって、古典中国語(漢文)の形態素解析・係り受け解析をUniversal Dependenciesでおこなうpython3モジュールudkanbunを、PyPIからリリースした。UDPipe・MeCab用の言語モデルを、モジュールに含めておいたので % python3 >>> import udkanbun >>> lzh=udkanbun.load() >>> s=lzh("不入虎穴不得虎子") >>> print(s) # text = 不入虎穴不得虎子 1 不 不 ADV v,副詞,否定,無界 Polarity=Neg 2 advmod _ Gloss=not|SpaceAfter=No 2 入 入 VERB v,動詞,行為,移動 _ 0 root _ Gloss=e
現代・古典日本語の形態素解析・係り受け解析のためのunidic2ud | yasuokaの日記 | スラド
私(安岡孝一)の8月21日の日記で公開したudkanbunを改造して、UniDicのMeCab辞書と、UDPipeのjapanese-gsdモデルが読めるようにした。これをさらに「Chamame2UD.py」と機能統合して、手元に辞書がある場合はローカルで高速に、ない場合はWeb APIを叩くことで低速に、動作するよう書き直してみた。unidic2udというpython3モジュールとして、PyPIからリリースしたので、ぜひ使ってみてほしい。インストールは、とりあえずは % python3 >>> import unidic2ud >>> ja=unidic2ud.load("gendai") >>> s=ja("笑顔で彼は座った") >>> print(s) # text = 笑顔で彼は座った 1 笑顔 笑顔 NOUN 名詞-普通名詞-一般 _ 5
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