#
การสร้าง tokenizer ทีละขั้นตอน

จากบทก่อนๆ คุณจะเห็นว่า การตัดคำ ประกอบไปด้วยหลายขั้นตอน :

- Normalization (หรือ การปรับข้อความให้เป็นมาตรฐาน หมายถึงการทำความสะอาดข้อความ เช่น ลบช่องว่างหรือเครื่องหมายเน้นเสียง รวมถึงการทำ Unicode normalization และอื่นๆ)
- Pre-tokenization (ขั้นตอนก่อนตัดคำ หมายถึง การแยกข้อความออกเป็นคำๆ)
- ส่ง input เข้าไปในโมเดล (แยกคำที่ได้จากขั้นตอน pre-tokenization ออกเป็นคำย่อยหลายๆคำ)
- Post-processing (ขั้นตอนปรับแต่งผลลัพธ์ เช่น การใส่ token พิเศษของ tokenizer เข้าไปในผลลัพธ์, การสร้าง attention mask และ token type IDs)

เพื่อเป็นการเตือนความจำ มาดูกระบวนการโดยรวมอีกครั้ง :

🤗 Tokenizers library เป็นเครื่องมือสำหรับช่วยดำเนินการขั้นตอนพวกนี้ โดยคุณสามารถผสมผสานเครื่องมือพวกนี้ตามความต้องการได้ ในบทนี้เราจะมาเรียนวิธีสร้าง tokenizer ขึ้นมาตั้งแต่ต้น แทนที่จะเทรนจากตัวที่ถูก implement แล้วด้วยข้อมูลใหม่เท่านั้น อย่างที่เราได้ลองทำกันในบทที่ 2 เมื่อจบบทนี้ คุณจะสามารถสร้าง tokenizer แบบใดก็ได้ตามที่คุณต้องการ

library นี้ ประกอบด้วยส่วนหลักคือ `Tokenizer` class ที่มีส่วนประกอบย่อยสำคัญอื่นๆ แบ่งเป็นหลาย submodules

- `normalizers` ประกอบไปด้วย `Normalizer` หลายประเภทที่คุณสามารถใช้ได้ (รายชื่อทั้งหมดดูได้ที่นี่).
- `pre_tokenizers` ประกอบไปด้วย `PreTokenizer` หลายประเภทที่คุณสามารถใช้ได้ (รายชื่อทั้งหมดดูได้ที่นี่).
- `models` ประกอบไปด้วย `Model` หลายประเภทที่คุณสามารถใช้ได้ เช่น `BPE`, `WordPiece`, และ `Unigram` (รายชื่อทั้งหมดดูได้ที่นี่).
- `trainers` ประกอบไปด้วย `Trainer` หลายประเภทที่คุณสามารถใช้เพื่อเทรนโมเดลด้วย corpus ที่มีได้ (แต่ละโมเดลจะมีเทรนเนอร์อย่างละตัว; รายชื่อทั้งหมดดูได้ที่นี่).
- `post_processors` ประกอบไปด้วย `PostProcessor` หลายประเภทที่คุณสามารถใช้ได้ (รายชื่อทั้งหมดดูได้ที่นี่)
- `decoders` ประกอบไปด้วย `Decoder` หลายประเภทที่ใช้เพื่อ decode ผลลัพธ์จากการ tokenization (รายชื่อทั้งหมดดูได้ที่นี่)

คุณสามารถดูรายชื่อของส่วนประกอบสำคัญๆต่างๆได้ที่นี่

##
การโหลด corpus

ในการเทรน tokenizer ตัวใหม่ เราจะใช้ corpus เล็กๆ เพื่อที่การคำนวณจะได้รวดเร็ว การเรียกใช้งาน corpus จะทำคล้ายๆกับวิธีที่เราใช้ในตอนต้นของบทนี้ แต่ครั้งนี้เราจะใช้ชุดข้อมูลชื่อ WikiText-2

    from datasets import load_dataset

    dataset = load_dataset("wikitext", name="wikitext-2-raw-v1", split="train")

    def get_training_corpus():
        for i in range(0, len(dataset), 1000):
            yield dataset[i : i + 1000]["text"]

`get_training_corpus()` เป็น generator ที่จะ yield ข้อมูลในรูปแบบ batch โดยแต่ละ batch ประกอบไปด้วย 1,000 ข้อความ 🤗 Tokenizers สามารถเทรนได้จากไฟล์ข้อความโดยตรง ดังนั้นเราจะสร้างไฟล์ข้อความ ที่ประกอบไปด้วย ข้อความทั้งหมดจาก WikiText-2

    with open("wikitext-2.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
        for i in range(len(dataset)):
            f.write(dataset[i]["text"] + "\n")

ต่อไปเราจะพาคุณสร้าง tokenizer แบบ BERT, GPT-2, and XLNet ของคุณเอง ทีละขั้นตอน ซึ่งคุณก็จะได้ลองใช้งาน tokenization algorithm ต่างๆที่ได้เรียนมาแล้ว เช่น WordPiece, BPE, and Unigram มาเริ่มจาก BERT กัน

##
สร้าง WordPiece tokenizer ตั้งแต่เริ่มต้น

ในการสร้าง tokenizer โดยใช้ 🤗 Tokenizers library เราจะเริ่มจากการสร้าง `Tokenizer` object จาก `model` และตั้งค่า attribute ต่างๆ ได้แก่ `normalizer`, `pre_tokenizer`, `post_processor`, และ `decoder` ด้วยค่าที่เราต้องการ

ในตัวอย่างนี้ เราจะสร้าง `Tokenizer` ด้วย WordPiece :

    from tokenizers import (
        decoders,
        models,
        normalizers,
        pre_tokenizers,
        processors,
        trainers,
        Tokenizer,
    )

    tokenizer = Tokenizer(models.WordPiece(unk_token="[UNK]"))

จากนั้นเราจะตั้งค่า `unk_token` เพื่อบอกโมเดลว่าให้มัน return ค่าอะไรหากมันเจอตัวอักษรที่มันไม่รู้จัก ส่วน argument อื่นๆที่เราสามารถตั้งค่าได้ก็คือ `vocab` (แต่เนื่องจากเราจะเทรนโมเดล ทำให้ตอนนี้เรายังไม่ต้องตั้งค่านี้) และ `max_input_chars_per_word` ซึ่งหมายถึง ความยาวสูงสุดของแต่ละคำ (คำที่ยาวกว่าค่านี้จะถูกแบ่งเป็นหลายๆส่วน)

ขั้นตอนแรกคือ normalization เนื่องจาก BERT เป็นโมเดลที่ได้รับความนิยมมาก เราจึงมี `BertNormalizer` เฉพาะ ซึ่งมี option ต่างๆดังนี้: `lowercase`, `strip_accents`, `clean_text` (ลบ control characters และแทนที่ช่องว่างที่อยู่ต่อกันหลายๆอันด้วยช่องว่างเดียว), และ `handle_chinese_chars` (เพิ่มช่องว่างในตัวอักษรจีน)

เราจะมาเลียนแบบ `bert-base-uncased` tokenizer โดยตั้งค่า normalizer ดังนี้ :

    tokenizer.normalizer = normalizers.BertNormalizer(lowercase=True)

แต่ปกติแล้ว สำหรับ tokenizer ใหม่ คุณอาจจะไม่สามารถใช้ normalizer ที่จาก 🤗 Tokenizers library ได้ ดังนั้นเราจะมาเรียนวิธีการสร้าง BERT normalizer เองกัน

library นี้ มี normalizer เพื่อ `Lowercase` และเพื่อ `StripAccents` ซึ่งคุณสามารถรวมทั้งสองตัวได้โดยใช้ `Sequence` :

    tokenizer.normalizer = normalizers.Sequence(
        [normalizers.NFD(), normalizers.Lowercase(), normalizers.StripAccents()]
    )

เราจะใช้ `NFD` Unicode normalizer ด้วย เพื่อที่จะให้ `StripAccents` สามารถหาสัญลักษณ์ accents ได้ และจะได้ลบพวกมันออก

เพื่อเช็คผลลัพธ์ของ normalizer เราจะใช้ `normalize_str()` method จาก `normalizer` :

    print(tokenizer.normalizer.normalize_str("Héllò hôw are ü?"))

    hello how are u?

> รายละเอียดเพิ่มเติม ถ้าคุณทดลองใช้งาน normalizer ทั้งสองเวอร์ชันกับข้อความที่มีตัวอักษร unicode `u"\u0085"` คุณจะได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม เราไม่อยากทำให้เวอร์ชันที่สร้างจาก `normalizers.Sequence` ของเรานั้นซับซ้อนเกินไป เราจึงไม่ใช้ Regex ที่ `BertNormalizer` ใช้เวลาที่ `clean_text` ถูกตั้งค่าเป็น `True` ซึ่งเป็นค่าตั้งต้น แต่คุณไม่ต้องกังวลไป เพราะมันยังมีวิธีที่จะทำให้ผลลัพธ์ออกมาเป็นเหมือนกันโดยที่ไม่ต้องใช้ `BertNormalizer` นั่นคือโดยการเพิ่ม `normalizers.Replace` สองครั้ง เข้าไปใน `normalizers.Sequence`

ขั้นตอนต่อไปคือ การ pre-tokenization เราจะใช้ `BertPreTokenizer` ที่ถูกสร้างมาแล้ว :

    tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizers.BertPreTokenizer()

หรือจะใช้ตัวที่เราสร้างขึ้นมาเองก็ได้ :

    tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizers.Whitespace()

โปรดทราบว่า `Whitespace` pre-tokenizer จะตัดข้อความตรงที่มีช่องว่าง และ รวมถึงตัวสัญลักษณ์ที่ไม่ใช้ตัวอักษร ตัวเลข หรือ underscore หรือพูดอีกแบบก็คือ มันจะแบ่งข้อความตรงที่มีช่องว่างและเครื่องหมายวรรคตอน นั่นเอง

    tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str("Let's test my pre-tokenizer.")

    [('Let', (0, 3)), ("'", (3, 4)), ('s', (4, 5)), ('test', (6, 10)), ('my', (11, 13)), ('pre', (14, 17)),
     ('-', (17, 18)), ('tokenizer', (18, 27)), ('.', (27, 28))]

แต่ถ้าคุณต้องการจะแบ่งข้อความตามช่องว่างเท่านั้น ให้ใช้ `WhitespaceSplit` pre-tokenizer :

    pre_tokenizer = pre_tokenizers.WhitespaceSplit()
    pre_tokenizer.pre_tokenize_str("Let's test my pre-tokenizer.")

    [("Let's", (0, 5)), ('test', (6, 10)), ('my', (11, 13)), ('pre-tokenizer.', (14, 28))]

เหมือนกับใน normalizer เราสามารถใช้ `Sequence` เพื่อรวมหลายๆ pre-tokenizers เข้าด้วยกัน :

    pre_tokenizer = pre_tokenizers.Sequence(
        [pre_tokenizers.WhitespaceSplit(), pre_tokenizers.Punctuation()]
    )
    pre_tokenizer.pre_tokenize_str("Let's test my pre-tokenizer.")

    [('Let', (0, 3)), ("'", (3, 4)), ('s', (4, 5)), ('test', (6, 10)), ('my', (11, 13)), ('pre', (14, 17)),
     ('-', (17, 18)), ('tokenizer', (18, 27)), ('.', (27, 28))]

ขั้นตอนต่อไปใน tokenization pipeline คือการใส่ input เข้าไปในโมเดล เราได้สร้างโมเดลขึ้นมาแล้ว แต่เรายังคงต้องเทรนมัน ซึ่งเราจะใช้ `WordPieceTrainer`

สิ่งสำคัญที่คุณต้องจำคือ เวลาสร้าง (instantiate) trainer ใน 🤗 Tokenizers คุณจะต้องเพิ่ม token พิเศษต่างๆ เข้าไปในเทรนเนอร์เอง ไม่เช่นนั้น มันจะไม่เพิ่ม token พวกนี้เข้าไปใน vocabulary เพราะว่า token พิเศษไม่ได้อยู่ใน training corpus :

    special_tokens = ["[UNK]", "[PAD]", "[CLS]", "[SEP]", "[MASK]"]
    trainer = trainers.WordPieceTrainer(vocab_size=25000, special_tokens=special_tokens)

นอกจากเราจะสามารถตั้งค่า `vocab_size` และ `special_tokens` แล้ว เรายังสามารถตั้งค่า `min_frequency` (ความถี่ขั้นต่ำของคำที่ต้องมี เพื่อที่จะได้ถูกเพิ่มลงไปใน vocabulary) หรือ `continuing_subword_prefix` (ถ้าหากเราต้องการใช้สัญลักษณ์อื่น ที่ไม่ใช่`##`) ได้อีกด้วย

เราจะเทรนโมเดลโดยรันคำสั่งต่อไปนี้ :

    tokenizer.train_from_iterator(get_training_corpus(), trainer=trainer)

คุณสามารถใช้ไฟล์ข้อความเพื่อเทรนได้ด้วย (แต่ก่อนอื่น คุณจะต้องสร้างโมเดลขึ้นมาใหม่โดยใช้ `WordPiece` ที่ยังว่างเปล่าอยู่) :

    tokenizer.model = models.WordPiece(unk_token="[UNK]")
    tokenizer.train(["wikitext-2.txt"], trainer=trainer)

สำหรับทั้งสองกรณี คุณสามารถทดลองใช้ tokenizer กับข้อความได้ โดยเรียกใช้ `encode()` method :

    encoding = tokenizer.encode("Let's test this tokenizer.")
    print(encoding.tokens)

    ['let', "'", 's', 'test', 'this', 'tok', '##eni', '##zer', '.']

`encoding` ที่เราได้คือ `Encoding` ที่ประกอบไปด้วยข้อมูลจำเป็นต่างๆสำหรับ tokenizer ได้แก่ `ids`, `type_ids`, `tokens`, `offsets`, `attention_mask`, `special_tokens_mask`, และ `overflowing`

ขั้นตอนสุดท้ายของ pipeline คือ post-processing เราจะเพิ่ม `[CLS]` ไว้ที่ตอนต้นของผลลัพธ์จากการ tokenize และ `[SEP]` ไว้ที่ตอนท้าย หรือหลังสิ้นสุดประโยค ถ้า input ของเรามีสองประโยค

เราจะใช้ `TemplateProcessor` เพื่อช่วยเราทำ แต่ก่อนอื่นเราต้องหา ID ของ `[CLS]` และ `[SEP]` ก่อน :

    cls_token_id = tokenizer.token_to_id("[CLS]")
    sep_token_id = tokenizer.token_to_id("[SEP]")
    print(cls_token_id, sep_token_id)

    (2, 3)

เราจะมาสร้าง template ให้กับ `TemplateProcessor` โดยจะต้องกำหนดว่าเราต้องการให้มันประมวลผล input ที่เป็น ประโยคเดี่ยว และ input ที่มีสองประโยคอย่างไร สำหรับทั้งสองกรณี เราจะต้องกำหนด token พิเศษ เพื่อแทนประโยคขึ้นมา สำหรับประโยคเดี่ยวหรือประโยคแรก เราจะใช้ `$A` ส่วนสำหรับประโยคที่สอง เราจะใช้ `$B` สำหรับ token พิเศษพวกนี้และประโยค เราจะสร้าง token type ID ขึ้นมา โดยจะเขียน ID นี้หลังเครื่องหมาย colon

template ของ BERT มีรายละเอียดดังนี้ :

    tokenizer.post_processor = processors.TemplateProcessing(
        single=f"[CLS]:0 $A:0 [SEP]:0",
        pair=f"[CLS]:0 $A:0 [SEP]:0 $B:1 [SEP]:1",
        special_tokens=[("[CLS]", cls_token_id), ("[SEP]", sep_token_id)],
    )

อย่าลืมว่า เราจะต้องให้ข้อมูลโมเดลเกี่ยวกับ ID ของ token พิเศษด้วย เพื่อที่โมเดลจะได้แปลงมันได้อย่างถูกต้อง

เราจะกลับมาดูตัวอย่างก่อนหน้ากัน :

    encoding = tokenizer.encode("Let's test this tokenizer.")
    print(encoding.tokens)

    ['[CLS]', 'let', "'", 's', 'test', 'this', 'tok', '##eni', '##zer', '.', '[SEP]']

ถ้าเราใส่ input ที่เป็นสองประโยค เราจะได้ :

    encoding = tokenizer.encode("Let's test this tokenizer...", "on a pair of sentences.")
    print(encoding.tokens)
    print(encoding.type_ids)

    ['[CLS]', 'let', "'", 's', 'test', 'this', 'tok', '##eni', '##zer', '...', '[SEP]', 'on', 'a', 'pair', 'of', 'sentences', '.', '[SEP]']
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

ขั้นตอนสุดท้าย เราจะเพิ่ม decoder เข้าไปใน pipeline :

    tokenizer.decoder = decoders.WordPiece(prefix="##")

มาดูผลลัพธ์ของ `encoding` กัน :

    tokenizer.decode(encoding.ids)

    "let's test this tokenizer... on a pair of sentences."

เยี่ยมมาก! ตอนนี้เราสามารถบันทึก tokenizer นี้เป็นไฟล์ JSON ได้แล้ว ดังนี้ :

    tokenizer.save("tokenizer.json")

คุณสามารถโหลดไฟล์นี้ให้เป็น `Tokenizer` object ได้โดยใช้ `from_file()` method :

    new_tokenizer = Tokenizer.from_file("tokenizer.json")

การจะนำ tokenizer นี้มาใช้ใน 🤗 Transformers เราจะต้อง wrap มันให้เป็น `PreTrainedTokenizerFast` ก่อน โดยเราใช้ class ปกติ (ถ้า tokenizer ของเรามีโครงสร้างสอดคล้องกันโมเดลหลักเราที่จะใช้งาน) หรือ class ที่ถูกสร้างขึ้นมาแล้ว เช่น `BertTokenizerFast` ในกรณีที่คุณสร้าง tokenizer ขึ้นมาเองอย่างที่เราได้สอนไว้ข้างต้น คุณจะต้องใช้ตัวเลือกแรก

การจะ wrap tokenizer ของเราให้เป็น `PreTrainedTokenizerFast` เราจะต้องส่งผ่าน tokenizer ของเราเข้าไปเป็น `tokenizer_object` หรือ ส่งผ่านไฟล์ของ tokenizer เป็น `tokenizer_file` สิ่งสำคัญอีกอย่างคือ คุณจะต้องส่งผ่านข้อมูลเกี่ยวกับ token พิเศษ ต่างๆให้โมเดลเอง เพราะว่า class นี้จะไม่สามารถ infer จาก `tokenizer` object ได้เอง ว่า token ตัวไหนเป็น mask token เช่น `[CLS]` :

    from transformers import PreTrainedTokenizerFast

    wrapped_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(
        tokenizer_object=tokenizer,
        # tokenizer_file="tokenizer.json", # You can load from the tokenizer file, alternatively
        unk_token="[UNK]",
        pad_token="[PAD]",
        cls_token="[CLS]",
        sep_token="[SEP]",
        mask_token="[MASK]",
    )

ถ้าคุณใช้ class ที่เฉพาะเจาะจง เช่น `BertTokenizerFast` คุณเพียงแค่ต้องเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับ token พิเศษที่ต่างจากตัวที่โมเดลใช้อยู่แล้ว ในตัวอย่างของเรา เราไม่ได้ใช้ token พิเศษอื่น จึงไม่ต้องเพิ่มอะไร :

    from transformers import BertTokenizerFast

    wrapped_tokenizer = BertTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)

ตอนนี้เราก็สามารถใช้ tokenizer ที่เราได้สร้างขึ้นมาเอง เหมือนกับ tokenizer ตัวอื่นๆจาก 🤗 Transformers ได้แล้ว นอกจากนั้นคุณยังสามารถเซฟมันได้ โดยใช้ `save_pretrained()` หรืออัพโหลดมันไปที่ Hub โดยใช้ `push_to_hub()`

หลังจากที่เราได้ดูกันแล้วว่าจะสร้าง WordPiece tokenizer อย่างไร เราจะมาดูกันว่า จะทำแบบเดียวกันกับ BPE tokenizer ได้อย่างไร เราจะอธิบายคร่าวๆเท่านั้น เพราะคุณได้เรียนรายละเอียดมาแล้ว และจะพูดถึงแค่ข้อแตกต่างเท่านั้น

##
การสร้าง BPE tokenizer ตั้งแต่เริ่มต้น

เราจะมาสร้าง GPT-2 tokenizer กัน เช่นเดียวกับตัวอย่างของ BERT tokenizer เราจะเริ่มด้วยกัน initialize `Tokenizer` ด้วยโมเดล BPE :

    tokenizer = Tokenizer(models.BPE())

เราสามารถสร้างโมเดลนี้ด้วย vocabulary ที่มีอยู่ได้ โดยส่งผ่าน `vocab` และ `merges` แต่เราจะเทรนตั้งแต่ต้น แปลว่าเราไม่จำเป็นต้องทำขั้นตอนนี้ เราไม่จำเป็นต้องกำหนด `unk_token` เพราะ GPT-2 ใช้ byte-level BPE

นอกจากนั้น GPT-2 ยังไม่ใช้ normalizer อีกด้วย เราจึงจะข้ามขั้นตอนนี้ไปทำ pre-tokenization เลย :

    tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space=False)

`add_prefix_space=False` หมายถึงเราจะไม่เพิ่มช่องว่างตรงต้นประโยค (ค่า default จะมีการเพิ่มช่องว่างนี้)

มาดูผลลัพธ์ตัวอย่างของการ pre-tokenization กัน :

    tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str("Let's test pre-tokenization!")

    [('Let', (0, 3)), ("'s", (3, 5)), ('Ġtest', (5, 10)), ('Ġpre', (10, 14)), ('-', (14, 15)),
     ('tokenization', (15, 27)), ('!', (27, 28))]

ขั้นตอนต่อไปคือการเทรนโมเดล สำหรับ GPT-2 มันจะมี token พิเศษตัวเดียวคือ end-of-text token (อยู่ตรงท้ายของข้อความ) :

    trainer = trainers.BpeTrainer(vocab_size=25000, special_tokens=["<|endoftext|>"])
    tokenizer.train_from_iterator(get_training_corpus(), trainer=trainer)

เช่นเดียวกันกับ `WordPieceTrainer` คุณสามารถกำหนด `vocab_size`, `special_tokens`, `min_frequency` ได้ ถ้าหากคุณใช้ end-of-word suffix (เช่น `</w>`) คุณก็สามารถตั้งค่ามันได้ด้วย `end_of_word_suffix`

คุณสามารถเทรนด้วยไฟล์ข้อความได้ด้วย :

    tokenizer.model = models.BPE()
    tokenizer.train(["wikitext-2.txt"], trainer=trainer)

มาดูผลลัพธ์ของการ tokenize ข้อความตัวอย่างกัน :

    encoding = tokenizer.encode("Let's test this tokenizer.")
    print(encoding.tokens)

    ['L', 'et', "'", 's', 'Ġtest', 'Ġthis', 'Ġto', 'ken', 'izer', '.']

เราจะทำการ post-processing แบบ byte-level ให้กับ GPT-2 tokenizer ดังนี้ :

    tokenizer.post_processor = processors.ByteLevel(trim_offsets=False)

`trim_offsets = False` แปลว่าเราจะไม่เปลี่ยนแปลงค่า offset ของ token ที่ขึ้นต้นด้วย `Ġ` ซึ่งแปลว่าตำแหน่งเริ่มต้นของ offset จะหมายถึง ช่องว่าง และไม่ใช่ตัวอักษรแรกของ token นั้น

มาดูผลลัพธ์ของข้อความที่เราเพิ่งจะ encode กันไป ในตัวอย่างนี้ token ในตำแหน่งที่ 4 คือ `'Ġtest'` :

    sentence = "Let's test this tokenizer."
    encoding = tokenizer.encode(sentence)
    start, end = encoding.offsets[4]
    sentence[start:end]

    ' test'

สุดท้ายเราจะเพิ่มส่วนที่เป็น byte-level decoder :

    tokenizer.decoder = decoders.ByteLevel()

เช็คดูอีกทีว่าผลลัพธ์ถูกต้องหรือไม่ :

    tokenizer.decode(encoding.ids)

    "Let's test this tokenizer."

เยี่ยมมาก! ตอนนี้คุณสามารถเซฟโมเดลได้ ส่วนขั้นต่อไปคือ เราจะ wrap tokenizer ของเราให้เป็น `PreTrainedTokenizerFast` หรือ `GPT2TokenizerFast` เพื่อจะได้เรียกใช้มันได้ใน 🤗 Transformers

    from transformers import PreTrainedTokenizerFast

    wrapped_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(
        tokenizer_object=tokenizer,
        bos_token="<|endoftext|>",
        eos_token="<|endoftext|>",
    )

หรือ :

    from transformers import GPT2TokenizerFast

    wrapped_tokenizer = GPT2TokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)

ต่อไปเราจะสอนวิธีสร้าง Unigram tokenizer บ้าง

##
การสร้าง Unigram tokenizer ตั้งแต่เริ่มต้น

เราจะสร้าง XLNet tokenizer โดยเริ่มจาก initialize `Tokenizer` ด้วย Unigram model !

    tokenizer = Tokenizer(models.Unigram())

คุณสามารถ initialize มันโดยส่งผ่าน vocabulary ที่มีอยู่เข้าไปด้วย

ในขั้นตอน normalization โมเดล XLNet จะมีการแทนที่ตัวอักษรต่างๆ :

    from tokenizers import Regex

    tokenizer.normalizer = normalizers.Sequence(
        [
            normalizers.Replace("``", '"'),
            normalizers.Replace("''", '"'),
            normalizers.NFKD(),
            normalizers.StripAccents(),
            normalizers.Replace(Regex(" {2,}"), " "),
        ]
    )

โค้ดข้างบนนี้จะแทนที่ `“` และ `”` ด้วย `”` และถ้ามีช่องว่างที่อยู่ต่อๆกัน มันจะถูกแปลงให้เป็นช่องว่างเดียว และสุดท้ายมันจะลบสัญลักษณ์ accent ออกด้วย

pre-tokenizer ที่ใช้ใน SentencePiece tokenizer คือ `Metaspace` :

    tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizers.Metaspace()

มาดูผลลัพธ์ของการ pre-tokenization กับข้อความตัวอย่างกัน :

    tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str("Let's test the pre-tokenizer!")

    [("▁Let's", (0, 5)), ('▁test', (5, 10)), ('▁the', (10, 14)), ('▁pre-tokenizer!', (14, 29))]

ขั้นต่อไปคือการเทรน XLNet มีการใช้ token พิเศษอยู่จำนวนหนึ่ง :

    special_tokens = ["<cls>", "<sep>", "<unk>", "<pad>", "<mask>", "<s>", "</s>"]
    trainer = trainers.UnigramTrainer(
        vocab_size=25000, special_tokens=special_tokens, unk_token="<unk>"
    )
    tokenizer.train_from_iterator(get_training_corpus(), trainer=trainer)

สิ่งสำคัญเวลาใช้ `UnigramTrainer` คือ อย่าลืมกำหนด argument `unk_token` นอกจากนั้นคุณยังสามารถตั้งค่า argument อื่นๆที่ต้องใช้กับ Unigram algorithm ได้ด้วย เช่น `shrinking_factor` (ค่าเริ่มต้นคือ 0.75) หรือ `max_piece_length` (ค่าเริ่มต้นคือ 16)

เราสามารถเทรนจากไฟล์ข้อความได้ด้วย :

    tokenizer.model = models.Unigram()
    tokenizer.train(["wikitext-2.txt"], trainer=trainer)

ลอง tokenize ตัวอย่างง่ายๆดู :

    encoding = tokenizer.encode("Let's test this tokenizer.")
    print(encoding.tokens)

    ['▁Let', "'", 's', '▁test', '▁this', '▁to', 'ken', 'izer', '.']

XLNet จะเพิ่ม token พิเศษ `<cls>` ใส่ในตอนท้ายของประโยค และตั้งค่า type ID มันเป็น 2 เพื่อให้มันแตกต่างจาก token อื่น การทำแบบนี้ถือว่าเป็นการ padding ทางด้ายซ้าย

เพื่อจัดการกับ token พิเศษ เราจะต้องสร้าง template ขึ้นมา ก่อนอื่นเราต้องดูว่า ID ของ `<cls>` และ `<sep>` คืออะไร :

    cls_token_id = tokenizer.token_to_id("<cls>")
    sep_token_id = tokenizer.token_to_id("<sep>")
    print(cls_token_id, sep_token_id)

    0 1

นี่คือตัวอย่างการสร้าง template :

    tokenizer.post_processor = processors.TemplateProcessing(
        single="$A:0 <sep>:0 <cls>:2",
        pair="$A:0 <sep>:0 $B:1 <sep>:1 <cls>:2",
        special_tokens=[("<sep>", sep_token_id), ("<cls>", cls_token_id)],
    )

เราจะทดลองใช้งานมันโดยการ encode ประโยค input สองประโยค :

    encoding = tokenizer.encode("Let's test this tokenizer...", "on a pair of sentences!")
    print(encoding.tokens)
    print(encoding.type_ids)

    ['▁Let', "'", 's', '▁test', '▁this', '▁to', 'ken', 'izer', '.', '.', '.', '<sep>', '▁', 'on', '▁', 'a', '▁pair',
      '▁of', '▁sentence', 's', '!', '<sep>', '<cls>']
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]

จากนั้นตั้งค่า decoder เป็น `Metaspace` :

    tokenizer.decoder = decoders.Metaspace()

ตอนนี้เราก็เสร็จแล้ว คุณสามารถเซฟ tokenizer และ wrap มันให้เป็น `PreTrainedTokenizerFast` หรือ `XLNetTokenizerFast` ก็ได้ ถ้าคุณต้องการใช้มันใน 🤗 Transformers

สิ่งสำคัญอีกอย่างเวลาใช้ `PreTrainedTokenizerFast` ก็คือเราจะต้องบอก 🤗 Transformers library ว่าเราได้ทำการ padding ทางซ้าย :

    from transformers import PreTrainedTokenizerFast

    wrapped_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(
        tokenizer_object=tokenizer,
        bos_token="<s>",
        eos_token="</s>",
        unk_token="<unk>",
        pad_token="<pad>",
        cls_token="<cls>",
        sep_token="<sep>",
        mask_token="<mask>",
        padding_side="left",
    )

อีกวิธีก็คือ :

    from transformers import XLNetTokenizerFast

    wrapped_tokenizer = XLNetTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)

ตอนนี้ คุณก็ได้เรียนรู้ขั้นตอนในการสร้าง tokenizer ขึ้นมาเองแล้ว โดยการใช้เครื่องมือจาก 🤗 Tokenizers library และได้เรียนวิธีการนำ tokenizer ของคุณไปใช้ใน 🤗 Transformers อีกด้วย

Update on GitHub