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.
1from transformers import pipeline
2nlp=pipeline("upos","KoichiYasuoka/gpt2-large-japanese-upos",trust_remote_code=True,aggregation_strategy="simple")
3print(nlp("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。"))
1import esupar
2nlp=esupar.load("KoichiYasuoka/gpt2-large-japanese-upos")
3print(nlp("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。"))
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.
esupar: Tokenizer POS-tagger and Dependency-parser with BERT/RoBERTa/DeBERTa/GPT models
