Parasol Tokenizer

Parasol tokenizes hangul after decomposition. 한글 자음,모음을 분해하여 토큰화합니다.

Original text : 고가도로에 삐져나온 초록잎 아마 이 도시에서 유일히 적응 못한 낭만일 거야
Decomposed text : ㄱㅗㄱㅏㄷㅗㄹㅗㅇㅔ ㅃㅣㅈㅕㄴㅏㅇㅗㄴ ㅊㅗㄹㅗㄱㅇㅣㅍ ㅇㅏㅁㅏ ㅇㅣ ㄷㅗㅅㅣㅇㅔㅅㅓ ㅇㅠㅇㅣㄹㅎㅣ ㅈㅓㄱㅇㅡㅇ ㅁㅗㅅㅎㅏㄴ ㄴㅏㅇㅁㅏㄴㅇㅣㄹ ㄱㅓㅇㅑ
Tokens : ▁ㄱㅗㄱㅏ / ㄷㅗㄹㅗ / ㅇㅔ / ▁ㅃㅣ / ㅈㅕㄴ / ㅏㅇㅗㄴ / ▁ㅊ / ㅗㄹ / ㅗㄱ / ㅇㅣ / ㅍ / ▁ㅇㅏㅁㅏ / ▁ㅇㅣ / ▁ㄷㅗㅅㅣ / ㅇㅔㅅㅓ / ▁ㅇㅠㅇㅣㄹ / ㅎㅣ / ▁ㅈㅓㄱㅇㅡㅇ / ▁ㅁㅗㅅㅎㅏㄴ / ▁ㄴㅏㅇㅁㅏㄴ / ㅇㅣㄹ / ▁ㄱㅓㅇㅑ
Composed tokens : ▁고가 / 도로 / 에 / ▁삐 / 젼 / ㅏ온 / ▁ㅊ / ㅗㄹ / ㅗㄱ / 이 / ㅍ / ▁아마 / ▁이 / ▁도시 / 에서 / ▁유일 / 히 / ▁적응 / ▁못한 / ▁낭만 / 일 / ▁거야

Installation

pip install parasol-nlp

Experiment

The figure shows the results of the perplexity comparison experiment. with decomposition is tokenized with charactor decomposition and no decomposition is just tokenized. Experiment source code is here.

Usage

Tokenizer

Use SentencePiece's BPE model as tokenizer and hgtk for decomposition.

from parasol import Tokenizer

# tokenize after decomposition  
t1 = Tokenizer(decompose=True)
# tokenize without decomposition
t2 = Tokenizer(decompose=False)

then

>>> t1.tokenize("고가도로에 삐져나온 초록잎 아마 이 도시에서 유일히 적응 못한 낭만일 거야")
['▁고가', '도로', '에', '▁삐', '젼', 'ㅏ온', '▁ㅊ', 'ㅗ록', '잎', '▁아마', '▁이', '▁도시', '에서', '▁유일', '히', '▁적응', '▁못한', '▁낭만', '일', '▁거야']
>>> t2.tokenize("고가도로에 삐져나온 초록잎 아마 이 도시에서 유일히 적응 못한 낭만일 거야")
['▁고가', '도로', '에', '▁삐', '져', '나온', '▁초록', '잎', '▁아마', '▁이', '▁도시', '에서', '▁유일', '히', '▁적응', '▁못한', '▁낭만', '일', '▁거야']

# Output as vocabulary id
>>> t1.tokenize("고가도로에 삐져나온 초록잎 아마 이 도시에서 유일히 적응 못한 낭만일 거야", as_id=True)
[17687, 2135, 36, 8351, 3904, 3842, 52, 12256, 27398, 3469, 30, 6105, 160, 3767, 198, 8953, 2345, 13164, 89, 6872]

Composer

Hangul jamo composer

from parasol import Composer

c = Composer()

then

>>> c.compose("ㄷㅏㄹㅇㅣ ㄱㅣㅇㅜㄴ ㅂㅏㅁ ㅍㅓㄹㅓㄴㅂㅣㅊㅇㅣ ㅅㅡㅁㅕㄷㅡㄴ ㄱㅗㄹㅁㅗㄱㅇㅡㄹ ㄱㅓㄹㅇㅓㄱㅏㄷㅓㄴ ㄱㅣㄹㅇㅔ")
'달이 기운 밤 퍼런빛이 스며든 골목을 걸어가던 길에'

but it is not perfect, like..

>>> c.compose("ㅎㅐㅇㅇㅜㄴㅇㅡㄹ ㅂㅣㄹㅇㅓㅇㅛㅎㅎ")
'행운을 빌어욯ㅎ'

which of original text is 행운을 빌어요ㅎㅎ