KoichiYasuoka's picture
base_model
301e5f9
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raw
history blame
1.46 kB
metadata
language:
  - ja
tags:
  - japanese
  - token-classification
  - pos
base_model: ku-nlp/gpt2-large-japanese-char
datasets:
  - universal_dependencies
license: cc-by-sa-4.0
pipeline_tag: token-classification
widget:
  - text: 国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。

gpt2-large-japanese-upos

Model Description

This is a GPT-2 model for POS-tagging and dependency-parsing, derived from gpt2-large-japanese-char. Every short-unit-word is tagged by UPOS (Universal Part-Of-Speech) and FEATS.

How to Use

from transformers import pipeline
nlp=pipeline("upos","KoichiYasuoka/gpt2-large-japanese-upos",trust_remote_code=True,aggregation_strategy="simple")
print(nlp("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。"))

or

import esupar
nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/gpt2-large-japanese-upos")
print(nlp("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。"))

Reference

安岡孝一: GPT系モデルの系列ラベリングによる品詞付与, 東洋学へのコンピュータ利用, 第38回研究セミナー (2024年7月26日), pp.3-10.

See Also

esupar: Tokenizer POS-tagger and Dependency-parser with BERT/RoBERTa/DeBERTa models