ตัดคำภาษาไทยโดยใช้ Deep learning (AI)

วิธีที่ 1 ใช้ deepcut

หัวข้อนี้เราจะมาตัดคำภาษาไทย (word tokenization) โดยใช้ AI (Deep learning) ของบริษัท True กันดีกว่า ซึ่งทีมวิจัยเขาใช้โมเดลแบบ CNN (Convolutional Neural network แบบ 1 มิติ) มาทำนายด้วยวิธี binary classification (ทำนายว่าตัวอักษรตัวนี้ มันเป็นตัวเริ่มต้นของคำหรือไม่)

ที่มารูป https://pantip.com/topic/31786156

โดยทีมวิจัยเขาเทรนจากข้อมูลของ NECTEC (ประกอบด้วย บทความ, ข่าว, นิยาย และ encyclopedia) ใครสนใจก็ดาวน์โหลด Dataset ตามนี้ ซึ่งเขาจะแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกสอน 90% และ ชุดทดสอบ 10%

ประสิทธิภาพของโมเดล

  • f1 score: 98.8%
  • precision score: 98.6%
  • recall score: 99.1%

ทั้งนี้ทีมวิจัยจาก True เขาเตรียมมอดูลชื่อ deepcut ให้เราแล้ว โดยจะใช้ภาษา Python ในการพัฒนา ซึ่งวิธีติดตั้งใช้งานเท่าที่ผมลองดู ก็จะเป็นขั้นตอนแบบนี้

  • ติดตั้ง Anaconda
  • จากนั้นไปที่ command line แล้วติดตั้ง Tensorflow ด้วยคำสั่ง
pip install tensorflow
  • ติดตั้ง Keras ด้วยคำสั่ง
pip install keras
  • ติดตั้ง deepcut
pip install deepcut

ตัวอย่างวิธีเขียนโค้ด 3 บรรทัดแค่นี้แหละ ง่ายมากจุงเบย

import deepcut
list_word = deepcut.tokenize('ตัดคำได้ดีมาก')
print(list_word)

output ที่ควรจะออกทาง console ได้แก่

['ตัดคำ','ได้','ดี','มาก']

แต่เนื่องจาก console มันแสดงภาษาไทยไม่ได้ ผมเลยต้องให้ output เขียนลงไฟล์แทน ด้วยเหตุนี้จึงต้องเขียนโค้ดใหม่เป็น

import deepcut
list_word = deepcut.tokenize('ตัดคำได้ดีมาก')
file = open("ouput.txt","w") 
file.write('|'.join(list_word))

เมื่อไปเปิดไฟล์ output.txt ที่สร้างขึ้นมา ก็จะได้ประมาณเนี่ย

ลองดูประโยคปราบเซียน เช่น

'สาวตากลมมานั่งตากลมตากลมตากลม'

ก็สามารถแยกเป็น

สาวตา|กลม|มา|นั่ง|ตาก|ลม|ตากลม|ตากลม|

ลองสักอีกประโยคหนึ่ง

'สองสาวสุดแสนสวยใส่เสื้อสีแสดสวมสร้อยสี่แสนสามสิบเส้นส้นสูงสีส้มเสื้อสูทสีแสบสันสาดส่องแสงสีสดใส' (ที่มา)

ก็สามารถแยกเป็น

สองสาว|สุด|แสน|สวย|ใส่|เสื้อ|สี|แสด|สวมสร้อย|สี่|แสน|สาม|สิบ|เส้น|ส้น|สูง|สี|ส้ม|เสื้อ|สูท|สี|แสบ|สันสาดส่อง|แสง|สี|สดใส

2 ประโยคข้างต้นผมลองแกล้ง AI เล่นๆ อาจจะตัดคำไทยได้ไม่เนียนมาก ขนาดคนเองยังอ่านยากเลย

แต่ก็ขอปรบมือให้ทีมวิจัยในการคิดงานเพื่อคนไทย และคิดว่ามันพัฒนาต่อให้แม่นยำกว่านี้ได้อีกเยอะเลย

หลักการทำงานเท่าที่ผมแกะจากซอร์สโค้ดของไลบรารี่

สมมติว่ามีประโยคไทยดังนี้

'ตัดคำได้ดีมาก'

เมื่อ AI เห็นข้อความก็จะรู้ว่าประกอบด้วย

โดย AI จะมอง 1 ประโยค เป็นอาร์เรย์ของชุดตัวอักษร ในกรณีนี้ประโยค ‘ตัดคำได้ดีมาก’ จะเห็นเป็น 13 ตัวอักษร จากนั้น AI ก็จะบอกว่า ตัวอักษรไหนเป็นตัวเริ่มต้นของคำ ถ้าใช่ก็จะให้คำตอบว่า 1

รูปข้างบนตัวอักษรสีแดง เป็นผลลัพธ์จากการทำนายของ AI ที่ประกอบด้วยชุดของอาร์เรย์ 13 ตัว โดยที่เลข 1 บอกว่าคืออักษรเริ่มต้น (0 คือไม่ใช่)

แต่เพื่อความสะดวกตอนใช้คำสั่ง deepcut.tokenize(‘ตัดคำได้ดีมาก’) ฟังก์ชั่นก็จะตัดแบ่งคำออกมาให้เลยอัตโนมัติ โดยเบื้องหลังการทำงานจะใช้เทคนิคเลื่อนเลข 1 ในอาร์เรย์ไปทางซ้าย (ส่วนอักษรตัวสุดของประโยคก็จะระบุว่าเป็น 1 ไปเลย) ดังรูป

จากนั้นภายในไลบรารี่จะเริ่มไล่ตัวอักษร ตั้งแต่หมายเลข 0 กำกับ จนมาหยุดตรงตัวอักษรเลข 1 ก็จะถือว่าเป็น 1 คำไทย

ด้วยเหตุนี้เมื่อใช้คำสั่ง deepcut.tokenize(‘ตัดคำได้ดีมาก’) ก็จะให้ค่าออกมาเป็นอาร์เรย์ดังต่อไปนี้

['ตัด','คำ','ได้','ดี','มาก']

ผมลองสเก็ตรูปโมเดลของ Deep Learning ตัวนี้ใส่ในกระดาษ ปรากฏว่าซับซ้อนไม่ใช่เล่นเลยแฮะ (รายละเอียดไม่ลงลึกนะ ให้ดูเฉยๆ เป็นไอเดียเผื่ออนาคตเขาเปลี่ยนโมเดล )

ใครสนใจซอร์สโค้ดบน Github ก็ตามนี้นะ

https://github.com/rkcosmos/deepcut

ดูตัวอย่างการทำงานได้ที่

https://rkcosmos.github.io/deepcut/

วิธีที่ 2 ใช้ thainlplib

จากบทความนี้ https://sertiscorp.com/thai-word-segmentation-with-bi-directional_rnn/ ของทีม Data Science จาก SERTIS เขาได้นำเสนอวิธีตัดคำภาษาไทยด้วยวิธี Recurrent Neural Network แบบสองทาง (bi-directional RNN) และเตรียมมอดูลชื่อ thainlplib ให้เราใช้งาน โดยข้อมูลที่ใช้สอนโมเดลก็มาจาก  NECTEC

ประสิทธิภาพของโมเดล

  • precision: 98.94%
  • recall: 99.28%
  • F1 score: 99.11%.

1) ขั้นตอนการใช้งานก็ไปดาวน์โหลดโค้ดไฟล์ zip ที่ลิงค์นี้ https://github.com/sertiscorp/thai-word-segmentation  เสร็จแล้วก็แตกไฟล์ด้วย

ถ้าใครใช้ git เป็น ก็ใช้คำสั่งต่อไปนี้ เพื่อดาวน์โหลดโค้ดแทนก็ได้

git clone https://github.com/sertiscorp/thai-word-segmentation.git

อย่าลืมต่อเน็ตด้วยนะ พอทำเสร็จแล้วโค้ดจากโปรเจค ก็จะมาอยู่ใต้โฟลเดอร์ thai-word-segmentation ที่เครื่องของเรา

2) ก็ cd ไปที่โฟลเดอร์  thai-word-segmentation

cd thai-word-segmentation

3) มอดูลที่ต้องติดตั้งได้แก่

  • Python
  • TensorFlow
  • NumPy
  • scikit-learn

จริงๆ แล้วถ้าเราติดตั้งตามหัวข้อของ deepcut ก็ไม่ต้องลงอะไรเพิ่มเติม ใช้งานได้ทันที

4) จากนั้นก็เขียนโค้ดขึ้นมา จากตัวอย่างต่อไปนี้

from thainlplib import ThaiWordSegmentLabeller
 import tensorflow as tf

saved_model_path='saved_model'

text = """ประเทศไทยรวมเลือดเนื้อชาติเชื้อไทย
 เป็นประชารัฐไผทของไทยทุกส่วน
 อยู่ดำรงคงไว้ได้ทั้งมวล
 ด้วยไทยล้วนหมายรักสามัคคี
 ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด
 เอกราชจะไม่ให้ใครข่มขี่
 สละเลือดทุกหยาดเป็นชาติพลี
 เถลิงประเทศชาติไทยทวีมีชัยชโย"""
 inputs = [ThaiWordSegmentLabeller.get_input_labels(text)]
 lengths = [len(text)]

def nonzero(a):
    return [i for i, e in enumerate(a) if e != 0]

def split(s, indices):
    return [s[i:j] for i,j in zip(indices, indices[1:]+[None])]

with tf.Session() as session:
     model = tf.saved_model.loader.load(session, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], saved_model_path)
     signature = model.signature_def[tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]
     graph = tf.get_default_graph()

     g_inputs = graph.get_tensor_by_name(signature.inputs['inputs'].name)
     g_lengths = graph.get_tensor_by_name(signature.inputs['lengths'].name)
     g_training = graph.get_tensor_by_name(signature.inputs['training'].name)
     g_outputs = graph.get_tensor_by_name(signature.outputs['outputs'].name)
     y = session.run(g_outputs, feed_dict = {g_inputs: inputs, g_lengths: lengths, g_training: False})

    for w in split(text, nonzero(y)): print(w, end='|')
    print()

ผลลัพธ์ก็จะได้ดังต่อไปนี้

ประเทศ|ไทย|รวม|เลือดเนื้อชาติ|เชื้อ|ไทย|
|เป็น|ประชารัฐไผท|ของ|ไทย|ทุก|ส่วน|
อยู่|ดำรง|คง|ไว้|ได้|ทั้ง|มวล|
|ด้วย|ไทย|ล้วนหมาย|รัก|สามัคคี|
|ไทย|นี้|รัก|สงบ|แต่|ถึง|รบ|ไม่ขลาด|
|เอก|ราช|จะ|ไม่|ให้|ใคร|ข่มขี่|
|สละ|เลือด|ทุก|หยาด|เป็น|ชาติพลี|
|เถลิง|ประเทศชาติ|ไทย|ทวีมี|ชัยชโย|

หมายเหตุ โค้ดชุดนี้ ได้มาจากตัวอย่าง predict_example.py ซึ่งอยู่ในโฟลเดอร์ thai-word-segmentation อยู่แล้วครับ

วิธีที่ 3 ใช้ cutkum

มอดูล cutkum จะใช้เทคนิคเป็น Recurrent Neural Network (RNN) โดยข้อมูลที่ใช้สอนโมเดลก็มาจาก  NECTEC

ประสิทธิภาพของโมเดล

วัดในระดับตัวอักษร

  • recall: 98.0% ,
  • precision: 96.3%
  • F-measure: 97.1%

วัดในระดับคำ

  • recall: 95%
  • precision:95%
  • F-measure: 95.0%

วิธีติดตั้ง ก็ใช้คำสั่งนี้

pip install cutkum

มอดูลที่ต้องติดตั้งเพิ่ม

  • python
  • tensorflow

ถ้าเราติดตั้งมาใน 2 หัวข้อก่อนหน้านี้ ก็ไม่ต้องลงอะไรเพิ่มแล้ว

ตัวอย่างการเรียกใช้งาน

import deepcut

text = """ประเทศไทยรวมเลือดเนื้อชาติเชื้อไทย
 เป็นประชารัฐไผทของไทยทุกส่วน
 อยู่ดำรงคงไว้ได้ทั้งมวล
 ด้วยไทยล้วนหมายรักสามัคคี
 ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด
 เอกราชจะไม่ให้ใครข่มขี่
 สละเลือดทุกหยาดเป็นชาติพลี
 เถลิงประเทศชาติไทยทวีมีชัยชโย"""

words = deepcut.tokenize(text)

ck = Cutkum()
words = ck.tokenize(text)
str1 = '|'.join(str(e) for e in words)
print(str1)

ผลการรันคำสั่ง

ประเทศไทย|รวม|เลือด|เนื้อชาติ|เชื้อ|ไทย|
|เป็น|ประชารัฐ|ไผท|ของ|ไทย|ทุก|ส่วน|
|อยู่|ดำรง|คง|ไว้|ได้|ทั้ง|มวล|
|ด้วย|ไทย|ล้วนหมาย|รัก|สามัคคี|
|ไทย|นี้|รัก|สงบ|แต่|ถึง|รบ|ไม่|ขลาด|
|เอกราช|จะ|ไม่|ให้|ใคร|ข่มขี่|
|สละ|เลือด|ทุก|หยาด|เป็น|ชาติ|พลี|
|เถลิง|ประเทศชาติ|ไทย|ทวีมี|ชัยชโย

ถ้าสนใจโปรเจคนี้ก็ดาวน์โหลดได้ที่นี้

https://github.com/pucktada/cutkum

เปรียบเทียบการทำงานทั้ง 3 ตัว

บทความ AI อื่นๆ ที่น่าสนใจ

เขียนโดย แอดมินโฮ โอน้อยออก

Please like Fanpage

ความเห็น