myX-Semantic: A High-Performance Burmese Word Embedding Model

၁။ နိဒါန်း (Introduction)

myX-Semantic သည် မြန်မာဘာသာစကား၏ အနက်အဓိပ္ပာယ် ဆက်စပ်မှုများကို ကိန်းဂဏန်းများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးနိုင်သော (Word Embedding) မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်သည် မြန်မာစာသားများအတွင်းရှိ စကားလုံးများ၏ ရှေ့နောက်ဆက်စပ်မှု (Contextual relationships) နှင့် အဓိပ္ပာယ်တူညီမှု (Semantic similarity) များကို နားလည်နိုင်ရန် FastText (Skip-gram) နည်းပညာကို အခြေခံ၍ တည်ဆောက်ထားခြင်းဖြစ်သည်။

၂။ ထုတ်လုပ်သူ (Developer Information)

ဤ Model ကို DatarrX (Myanmar Open Source NGO) မှ ထုတ်ဝေခြင်းဖြစ်ပြီး [Khant Sint Heinn (Kalix Louis)(https://huggingface.co/kalixlouiis)] မှ အဓိက ဖန်တီးတည်ဆောက်ထားခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ မြန်မာဘာသာစကားဆိုင်ရာ သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်မှု (Natural Language Processing - NLP) အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုပေါများလာစေရန် ရည်ရွယ်၍ ဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

၃။ အသုံးပြုနိုင်သည့် နယ်ပယ်များ (Intended Use)

myX-Semantic ကို အောက်ပါ NLP လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အခြေခံအုတ်မြစ်အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည် -

• Semantic Search: စာလုံးပေါင်း တိတိကျကျ မတူသော်လည်း အဓိပ္ပာယ်တူညီသည့် စာသားများကို ရှာဖွေခြင်း။
• Text Classification: စာသားများကို အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်း။
• Sentiment Analysis: စာသားများ၏ ခံစားချက်ဖော်ပြမှုကို ခွဲခြားခြင်း။
• Foundation for LLMs: ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (Large Language Models) အတွက် အဓိပ္ပာယ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အခြေခံအဖြစ် အသုံးပြုခြင်း။

၄။ နည်းပညာဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ (Technical Details)

ဤမော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရာတွင် အောက်ပါ နည်းပညာဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များကို အသုံးပြုထားသည် -

• မော်ဒယ်တည်ဆောက်ပုံ (Architecture): FastText (Skip-gram)။
• လေ့ကျင့်ထားသော ဒေတာပမာဏ (Training Data): စာကြောင်းရေ ၁၆ သန်းကျော် (၅.၃ GB ဝန်းကျင်) ရှိသော myX-Mega-Corpus။
• စကားလုံးခွဲစနစ် (Tokenizer): myX-Tokenizer (64,000 Vocabulary size)။
• Vector Dimension: 100။
• အနည်းဆုံးပါဝင်မှုနှုန်း (Min Count): 20။
• Window Size: 5။
• Epochs: 3။

၅။ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် လိုင်စင် (Limitations and License)

၅.၁ ကန့်သတ်ချက်များ (Limitations)

• ဤမော်ဒယ်သည် Unicode စံနှုန်းဖြင့် ရေးသားထားသော စာသားများတွင်သာ အကောင်းဆုံး စွမ်းဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
• လေ့ကျင့်ထားသော ဒေတာများအတွင်းမှ ဘက်လိုက်မှု (Bias) များသည် မော်ဒယ်၏ ရလဒ်အပေါ် သက်ရောက်မှု ရှိနိုင်သည်။

၅.၂ လိုင်စင် (License)

ဤမော်ဒယ်အား Apache License 2.0 အောက်တွင် ထုတ်ဝေထားပါသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် သုတေသနလုပ်ငန်းများတွင် လွတ်လပ်စွာ အသုံးပြုနိုင်သော်လည်း မူရင်းဖန်တီးသူကို သတ်မှတ်ထားသည့်အတိုင်း ကိုးကားဖော်ပြရမည်ဖြစ်သည်။

၆။ အသုံးပြုနည်း လမ်းညွှန် (How to Use)

ဤ Model ကို Python environment တွင် အောက်ပါအဆင့်များအတိုင်း အသုံးပြုနိုင်သည်။

၆.၁ လိုအပ်သော Library များ ထည့်သွင်းခြင်း (Installation)

ပထမဦးစွာ Model ကို Load လုပ်ရန်နှင့် Hugging Face မှ Download ရယူရန် လိုအပ်သော Library များကို Install လုပ်ပါ။

pip install fasttext huggingface_hub

၆.၂ Model ကို Load လုပ်ခြင်း (Loading the Model)

Hugging Face Hub မှ Model ကို တိုက်ရိုက် Download ရယူပြီး Load လုပ်ရန် အောက်ပါ Code ကို အသုံးပြုပါ။

import fasttext
from huggingface_hub import hf_hub_download

# Hugging Face မှ model ဖိုင်ကို download ဆွဲခြင်း
model_path = hf_hub_download(repo_id="DatarrX/myX-Semantic", filename="myX-Semantic.bin")

# fasttext ကို သုံးပြီး model ကို load လုပ်ခြင်း
model = fasttext.load_model(model_path)

၆.၃ အခြေခံ အသုံးပြုနည်းများ (Basic Operations)

Model ရရှိပြီးနောက် အောက်ပါ NLP လုပ်ငန်းစဉ်များကို စမ်းသပ်နိုင်သည်။

• က) အဓိပ္ပာယ်တူညီသော စကားလုံးများ ရှာဖွေခြင်း (Finding Nearest Neighbors) စကားလုံးတစ်လုံးနှင့် အနီးစပ်ဆုံး အဓိပ္ပာယ်ရှိသော စကားလုံး (၁၀) လုံးကို ရှာဖွေရန်:

# 'နည်းပညာ' နှင့် အနီးစပ်ဆုံးစကားလုံးများ ရှာခြင်း
neighbors = model.get_nearest_neighbors("နည်းပညာ")
for score, neighbor in neighbors:
    print(f"{neighbor}: {score:.4f}")

• ခ) စကားလုံးနှစ်လုံး၏ အဓိပ္ပာယ် နီးစပ်မှုကို စစ်ဆေးခြင်း (Calculating Similarity Score) စကားလုံးနှစ်လုံးသည် အဓိပ္ပာယ်အရ မည်မျှ နီးစပ်သလဲဆိုသည်ကို တွက်ချက်ရန်:

import numpy as np

def get_similarity(w1, w2):
    v1 = model.get_word_vector(w1)
    v2 = model.get_word_vector(w2)
    return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))

score = get_similarity("ပျော်တယ်", "ဝမ်းသာတယ်")
print(f"Similarity Score: {score:.4f}")

• ဂ) စာကြောင်းတစ်ခုလုံး၏ Vector ကို ရယူခြင်း (Getting Sentence Vector) စာကြောင်းတစ်ခုလုံးကို Vector အဖြစ် ပြောင်းလဲရန် (Text Classification သို့မဟုတ် Semantic Search လုပ်ရန်အတွက် အသုံးဝင်သည်):

sentence_vector = model.get_sentence_vector("မြန်မာနိုင်ငံ၏ နည်းပညာ ကဏ္ဍ တိုးတက်လာပုံ")
print(sentence_vector)

၇။ လေ့ကျင့်မှု ဖြစ်စဉ် အကျဉ်းချုပ် (Training Procedure Summary)

ဤမော်ဒယ်ကို အဆင့် (၂) ဆင့်ဖြင့် စနစ်တကျ လေ့ကျင့်ခဲ့သည် -

• အဆင့် (၁) - Tokenization: myX-Tokenizer ကို အသုံးပြု၍ ၁၆ သန်းကျော်သော စာကြောင်းများကို Subword units များအဖြစ် ခွဲခြားခဲ့သည်။ လုပ်ဆောင်ချက် မြန်ဆန်စေရန် Multiprocessing စနစ်ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
• အဆင့် (၂) - FastText Training: ခွဲခြားထားသော Token များကို FastText (Skip-gram) algorithm သုံး၍ Dimension 100 ဖြင့် လေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ ပိုမိုတိကျသော Context များရရှိရန် Window Size 5 နှင့် Negative Sampling နည်းလမ်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်။

၈။ လေ့ကျင့်မှုဆိုင်ရာ ကုဒ်များ (Training Code)

မော်ဒယ်အား ပြန်လည်စမ်းသပ်နိုင်ရန်နှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိစေရန်အတွက် အသုံးပြုခဲ့သော ကုဒ်အပြည့်အစုံကို အောက်ပါ GitHub link တွင် လေ့လာနိုင်သည် - 👉 https://github.com/DatarrX/myX-Semantic

၉။ မော်ဒယ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ (Model File Info)

• Model Version: 1.0
• File Format: Binary (.bin)
• File Size: ~851.71 MB
• Vector Dimension: 100
• Architecture: FastText (Skip-gram)

၁၀။ DatarrX အကြောင်း (About DatarrX)

DatarrX သည် မြန်မာဘာသာစကားအတွက် အဆင့်မြင့် သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်မှု (Natural Language Processing) အရင်းအမြစ်များကို ဖန်တီးပေးနေသည့် Open-source NGO အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မြန်မာနိုင်ငံ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာကဏ္ဍတွင် AI နှင့် Open Data များ ပိုမိုပေါများလာစေရန်နှင့် မြန်မာဘာသာစကားဆိုင်ရာ ဒေတာစုများ၊ မော်ဒယ်များကို လူတိုင်း အခမဲ့ အသုံးပြုနိုင်ရန် ရည်ရွယ်၍ ဖွဲ့စည်းထားခြင်းဖြစ်သည်။

၁၁။ ကိုးကားအသုံးပြုရန် (Citation)

သင်၏ သုတေသန သို့မဟုတ် ပရောဂျက်များတွင် ဤမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပါက အောက်ပါအတိုင်း ကိုးကားပေးပါရန် မေတ္တာရပ်ခံအပ်ပါသည် -

APA Style

Khant Sint Heinn. (2026). myX-Semantic: A Burmese word embedding model for NLP tasks [Computer software]. DatarrX. https://huggingface.co/DatarrX/myX-Semantic

BibTeX

@software{khantsintheinn2026myxsemantic,
  author = {Khant Sint Heinn},
  title = {myX-Semantic: A Burmese Word Embedding Model for NLP Tasks},
  year = {2026},
  publisher = {DatarrX},
  url = {https://huggingface.co/DatarrX/myX-Semantic},
  note = {Myanmar Open Source NGO}
}

၁၂။ အသုံးပြုနိုင်သည့် ဘာသာစကား (Intended Language)

ဤမော်ဒယ်ကို မြန်မာဘာသာစကား (Burmese) တစ်မျိုးတည်းအတွက်သာ ရည်ရွယ်၍ တည်ဆောက်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ အခြားဘာသာစကားများအတွက် အသုံးပြုပါက ရလဒ်ကောင်းမွန်ရန် အာမမခံပါ။