A 29-Year Journey of Thai NLP

A 29-Year Journey of Thai NLP
MT-ED-OSS-IR-DM-DT
Virach Sornlertlamvanich
Sirindhorn International Institute of Technology (SIIT), Thammasat University
virach@gmail.com
28 August 2017, ISAI-NLP 2017, Hua Hin, Thailand

14 15
5-10-7-5-2
RESEARCH
88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
NEC/CICC
LINKS, NECTEC
NLP, Speech,
Image, e-Learning,
OSS
NLP, AWN, IR, OSS
Mobile Application,
Digitized Thailand
RDI, NECTEC
Machine Translation
MT, NLP
TCL, NICT
IMA, NECTEC
TPA/SIIT
NLP, AI,
Data Mining,
Big Data,
SNS, Deep
Learning
TITECH
PGLR
① ② ③ ④ ⑤
SNLP

When an engineer developed a
grammar for the Thai language
Font, Encoding, Input method, POS, Dictionary, Verb pattern, Grammar, MT
① NEC/CICC 1988-1992

Thai Non-Logical Order
• Non-logical order in the representation of consonant-vowel
sequences. Vowels that occur to the left side of their consonant are
represented in visual order before the consonant in a string, even
though they are pronounced afterward. (Left-positioned vowel signs)
• Difficulty in Collation (Sorting), Grapheme to phoneme
Text โปรแกรม
Encoding U+0E42 U+0E1B U+0E23 U+0E41 U+0E01 U+0E23 U+0E21

Zero-Width Character in Thai
ที่อยู่ Base line
Consonant
Vowel sign (lower)
Vowel sign (upper)
Tone mark
Text ท ที ท่ ที่
Encoding U+0E17 U+0E35 U+0E48 U+0E17 U+0E35 U+0E48
Store Display

X-TIS620
“อยู่” อ ย ยู ย่
CD C2 D9 E8
อ ย อู่
CD B0 C2 EA
TIS X-TIS
EA = B0 (base) + 38 ( อู ) + 02 ( อ่ )
0 0 0 1 0 0 1 0
0 0 0 0 1 0 0 1
0 0 1 0 0 1 0 0
0 0 0 1 1 0 1 1
0 0 1 1 0 1 1 0
0 0 1 0 1 1 0 1
0 0 1 1 1 1 1 1
อ็
อ่
อ้
อ๊
อ๋
อ์
อํ
อั
อิ
อี
อึ
อื
อุ
อู
0 1 0 0 0อฺ
“|อ|ยู่|”
Advantages
- More than 1,000 code-points
prepared for kerning and
rendering
- Internal encoding for terminal
text wrapping
- Cursor positioning
- Base concept for TCC
(Thai Character Cluster:- the
smallest unit of character
cluster according to the spelling
rules)

TCC (Thai Character Cluster)
• The smallest unit of character cluster according to the spelling rules.
• To cluster Thai text into undividable units. Character cluster is defined
to be the smallest recognizable unit. The character string is clustered
for the sake of avoiding the processing of invalid Thai character units.
Examples of TCC
Pre-position: เ, แ, ไ, ใ, โ ⊕ C+
Post-position: C+ ⊕ ะ, า
Upper/Lower: ที่, มี, กุ, รู, …
Sound killer: ร์, ดิ์, ตร์, ทธิ์, ถุ์
Compound: เสร็จ, เหลือ, หน่วย
Leading char: หล่น, หนัง, หวะ, ไหล่
Diphthong: ครัว, อ้วน
Character: เ - ป - อ้ - า - ห - ม - า - ย
Cluster (TCC): เป้า - หมา - ย
Word: เป้าหมาย or เป้า - หมาย
Virach Sornlertlamvanich and Tanaka Hozumi. The Automatic Extraction of Open Compounds from Text Corpora.
Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING-96), pp. 1143-1146, Aug 1996.

Implementation (1991-)
•X-TIS 620 for tterm in UNIX
•X bitmap fonts
•X Consortium: Thai in X11R6
•Thai in UNIX/Linux applications
• Xfig
• Mule/GNU Emacs: SWATH, LEXiTRON
• Xemacs: X-TIS
• Mozilla: LibInThai
• LaTeX: Babel, Omega
• National fonts: Kinnari, Garuda, Norasi
Free developers

POS Tagset
• 14 categories (N, PRON, V, AUX,
DET, ADV, CLAS, CONJ, PREP, INT,
PREF, END, NEG, PUNC) and 47
sub-categories
• VACT, VSTA, VATT
• Transitive, Intransitive
• AUX
• Word order
• S vs NP
• No diff in some cases
No. POS Description Example
1 NPRP Proper noun วินโดวส์ 95, โคโรน่า, โค้ก, พระอาทิตย์
2 NCNM Cardinal number หนึ่ง, สอง, สาม, 1, 2, 3
3 NONM Ordinal number ที่หนึ่ง, ที่สอง, ที่สาม, ที่1, ที่2, ที่3
4 NLBL Label noun 1, 2, 3, 4, ก, ข, a, b
5 NCMN Common noun หนังสือ, อาหาร, อาคาร, คน
6 NTTL Title noun ดร., พลเอก
7 PPRS Personal pronoun คุณ, เขา, ฉัน
8 PDMN Demonstrative pronoun นี่, นั่น, ที่นั่น, ที่นี่
9 PNTR Interrogative pronoun ใคร, อะไร, อย่างไร
10 PREL Relative pronoun ที่, ซื่ง, อัน, ผู้
11 VACT Active verb ทำงาน, ร้องเพลง, กิน
12 VSTA Stative verb เห็น, รู้, คือ
13 VATT Attributive verb อ้วน, ดี, สวย
14 XVBM Pre-verb auxiliary, before negator “ไม่” เกิด, เกือบ, กำลัง
15 XVAM Pre-verb auxiliary, after negator “ไม่” ค่อย, น่า, ได้
16 XVMM Pre-verb, before or after negator “ไม่” ควร, เคย, ต้อง
17 XVBB Pre-verb auxiliary, in imperative mood กรุณา, จง, เชิญ, อย่า, ห้าม
18 XVAE Post-verb auxiliary ไป, มา, ขึ้น
19 DDAN Definite determiner, after noun without
classifier in between
นี่, นั่น, โน่น, ทั้งหมด
20 DDAC Definite determiner, allowing classifier in
between
นี้, นั้น, โน้น, นู้น
21 DDBQ Definite determiner, between noun and
classifier or preceding quantitative
expression
ทั้ง, อีก, เพียง
22 DDAQ Definite determiner, following quantitative
expression
พอดี, ถ้วน
23 DIAC Indefinite determiner, following noun;
allowing classifier in between
ไหน, อื่น, ต่างๆ
24 DIBQ Indefinite determiner, between noun and
classifier or preceding quantitative
expression
บาง, ประมาณ, เกือบ
25 DIAQ Indefinite determiner, following
quantitative expression
กว่า, เศษ
26 DCNM Determiner, cardinal number expression หนึ่งคน, เสือ 2 ตัว
27 DONM Determiner, ordinal number expression ที่หนึ่ง, ที่สอง, ที่สุดท้าย
28 ADVN Adverb with normal form เก่ง, เร็ว, ช้า, สม่ำเสมอ
29 ADVI Adverb with iterative form เร็วๆ, เสมอๆ, ช้าๆ
30 ADVP Adverb with prefixed form โดยเร็ว
31 ADVS Sentential adverb โดยปกติ, ธรรมดา
32 CNIT Unit classifier ตัว, คน, เล่ม
33 CLTV Collective classifier คู่, กลุ่ม, ฝูง, เชิง, ทาง, ด้าน, แบบ, รุ่น
34 CMTR Measurement classifier กิโลกรัม, แก้ว, ชั่วโมง
35 CFQC Frequency classifier ครั้ง, เที่ยว
36 CVBL Verbal classifier ม้วน, มัด
37 JCRG Coordinating conjunction และ, หรือ, แต่
38 JCMP Comparative conjunction กว่า, เหมือนกับ, เท่ากับ
39 JSBR Subordinating conjunction เพราะว่า, เนื่องจาก, ที่, แม้ว่า, ถ้า
40 RPRE Preposition จาก, ละ, ของ, ใต้, บน
41 INT Interjection โอ้ย,โอ้, เออ, เอ๋, อ๋อ
42 FIXN Nominal prefix การทำงาน, ความสนุกสนาน
43 FIXV Adverbial prefix อย่างเร็ว
44 EAFF Ending for affirmative sentence จ๊ะ, จ้ะ, ค่ะ, ครับ, นะ, น่า, เถอะ
45 EITT Ending for interrogative sentence หรือ, เหรอ, ไหม, มั้ย
46 NEG Negator ไม่, มิได้, ไม่ได้, มิ
47 PUNC Punctuation (, ), “, ,, ;
Virach Sornlertlamvanich, Naoto Takahashi and Hitoshi Isahara.
Building a Thai Part-Of-Speech Tagged Corpus (ORCHID).
The Journal of the Acoustical Society of Japan (E), Vol.20, No.3,
pp 189-140, May 1999.

Multi-lingual Machine Translation Project (MMT)
1987-1992 (+2)
• 6 years-project (1987-1992)
• Interlingual approach MMT for
CIJMT
• R&D
− Analysis
− Generation
− Dictionary
− Interlingua
− Integration system
• Collaboration
− Thailand (NECTEC, CU, KU, KMUTT,
KMITL)
− Japan (NEC, Fujitsu, Hitachi, OKI,
Sharp, Mitsubishi, Toshiba)
− China, Indonesia, Malaysia
• 1969 Computerized Alphabetization of
Thai
• 1974 Thai Transliteration System
• 1981 ARIANE Project
− English-Thai MT
− Ministry of University Affairs and Grenoble
Univ.
• 1986 Establishment of NECTEC
• 1986 TIS620-2529
− Thai Standard Character Code for Computer by
TISI
• 1987-92 (+2) NECTEC-CICC MMT Project
• 1992-present Establishment of LINKS at
NECTEC
− AI R&D Center at KMITT
− NAiST at KU
− KIND at SIIT
− RDI at NECTEC
− SLS at CU, ….

MMT Project

Interlingua in MMT

NLP Applications and Services
LEXiTRON, Royal Thai Institute Dictionary, EZKey, ParSit, Sansarn
② LINKS/RD-I, NECTEC 1993-2003

2537 2538 2539 2540 2541 2542 2543 2544 2545
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
②

LEXiTRON
• LEXiTRON version 1.1
• Corpus-based dictionary
• Dictionary for writing
• Launched in 1995
• CD-ROM for Windows 3.1 Thai
Edition
• Thai 11,000 entries
• English 9,000 entries
• 6 types of dictionaries
− General word entry
− Thai usage dictionary (sample
sentence)
− Synonym-Antonym
− Thai-English (equivalent)
− Word class
Virach Sornlertlamvanich, Apichit Pittayaratsophon and Kriangchai Chansaenwilai.
Thai Dictionary Data Base Manipulation using Multi-indexed Double Array Trie.
The 5th Annual Conference, NECTEC, Bangkok. pp. 197-206, 1993. (in Thai)

Thai Electronic Dictionary

ORCHID POS Tagged
Corpus
%TTitle: การประชุมทางวิชาการ ครั้งที่ 1
%ETitle: [1st Annual Conference]
%TAuthor:
%EAuthor:
%TInbook: การประชุมทางวิชาการ ครั้งที่ 1, โครงการวิจัยและพัฒนา
อิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์, ปีงบประมาณ 2531, เล่ม 1
%EInbook: The 1st Annual Conference, Electronics and
Computer Research and Development Project, Fiscal Year
1988, Book 1
%TPublisher: ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์
แห่งชาติ, กระทรวงวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและการพลังงาน
%EPublisher: National Electronics and Computer
Technology Center, Ministry of Science, Technology and
Energy
%Page:
%Year: 1989
%File:
#P1
#1
การประชุมทางวิชาการ ครั้งที่ 1//
การ/FIXNป
ระชุม/VACT
ทาง/NCMN
วิชาการ/NCMN
<space>/PUNC
ครั้ง/CFQC
ที่ 1/DONM//
#2โครงการวิจัยและพัฒนาอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์//
โครงการวิจัยและพัฒนา/NCMN
อิเล็กทรอนิกส์/NCMN
และ/JCRG
คอมพิวเตอร์/NCMN//
…
• ORCHID Corpus (1997) supported
by CRL Japan
• Source: NECTEC Technical
Report
• Size: 160 documents; 5.75 MB;
400K words
• Tag: XML tagged paragraph,
sentence, word, part-of-
speech
• Availability: for research
• Difficulties
• Hard to find consensus in the
sentence boundary, word
boundary, and POS tag
Virach Sornlertlamvanich, Thatsanee Charoenporn and Hitoshi Isahara.
ORCHID: Thai Part-Of-Speech Tagged Corpus. Technical Report Orchid
TR-NECTEC-1997-001, NECTEC, Thailand, pp. 5-19, Dec 1997.

Interlingua English-Thai MT
Concept Composition and Decomposition
c#amaze
c#news c#i
objectimplement
this
c#cause
c#news
c#i
objectimplement
this
c#amazing
a-object
This news amazes me. ข่าวนี)ทําให้ฉันประหลาดใจ

English-Thai Web Translation
http://come.to/parsit
http://www.suparsit.com/
• 51,075 visits/month
•138,748 translation-pages/month

Term Candidate Extraction for Dictionary-less
Search Engine
• Virach Sornlertlamvanich et al. (COLING 2000) :
- Automatic Corpus-Based Thai Word Extraction with the C4.5 Learning
Algorithm
- C4.5-trained decision tree for determining potential word boundary
from MI, Entropy potential word boundary from MI, Entropy and
some linguistic information
- Capable of discovering new words in document without assistance
from static dictionary
Virach Sornlertlamvanich, Tanapong Potipiti and Thatsanee Charoenporn.
Automatic Corpus-based Thai Word Extraction with the C4.5 Learning Algorithm.
Proceedings of the 18th International Conference on Computational Linguistics (COLING2000),
Saarbrucken, Germany, pp 802-807, July-August 2000.

Attributes(1) : Left and Right Mutual Information
High mutual information implies that xyz co-occurs more than expected
by chance. If xyz is a word, its MIL and MIR must be high.
…efunction… and ...function...
x yz zxy
where
x is the leftmost character of string xyz
y is the middle substring of xyz
z is the rightmost character of string xyz
p( ) is the probability function.

Attributes(2) : Left and Right Entropy
Entropy shows the variety of characters before and after a word. If y is
a word, its left and right entropy must be high.
...?function... and ...?unction...
where
x is the leftmost character of string xyz
y is the middle substring of xyz
z is the rightmost character of string xyz
p( ) is the probability function.
x y
y z

EZKey
%~
T/E
ฏ
ก
D โ
ด
F ฌ
เ
G
Shift
.of]dp68 computer vtwidh’jkpwxs,f_
ในโลกยุค computer อะไรก็ง่ายไปหมด_

The Names
• LEXiTRON :-
Lexicon + Electron
• ParSit :-
Parse it
• ORCHID :-
Orchid = Ran (蘭)
• Sansarn logo :-
Frog = Return of happiness
カエルは“福帰る”, 幸運が還ってくる
• LinuxTLE, OfficeTLE :-
TLE = Ta-Le (Sea series Linux distro)
Thai Language Extension
• Vaja :-
Speech
Smart-Q, EZKey,

Multi-lingualism
Language Observatory, Asian WordNet
③ TCL, NICT 2003-2008

Collaboration Project
Project
Year
03 04 05 06 07 08 09 10
Asian E-Learning Network (AEN), CICC
Language Observatory Project (LOP), NUT
Intercultural Collaboration Experiments (ICE), KU
Asian Language Resource Network (ALRN), NUT
Asian Language Resources (ALR), NEDO
World Network on Linguistics Diversity (REDILI), UNESCO
Open Standards Promotion, NECTEC, UNDP-APDIP
Asian applied nlp for linguistics Diversity and language
resource Development (ADD)
KuiSci: STKC Research Community for MOST
KuiPoll: Educational Community (BUU, NECTEC)
KuiHerb: Collective Herbal Information (SIL, PSU, NECTEC)
AsianWordNet: WordNet for Asian languages development and
sharing
XPLOG: Experience Log for Local Wisdom Collection
NLP tools and corpora web services
③

TCL’s Computational Lexicon: Representativity
Constraint based
a conceptual class referring to the whole of which a given word X is a
partWhole-of (WOF)
a conceptual class specifying a part of a given word XPart-of (POF)
a word having the opposite meaning of a given word XNot-equal (NEQ)
a word having the same meaning as a given word XEqual (EQU)
a conceptual class of a given word XIs-a (ISA)
Value descriptionAttribute
Logical Constraints
Semantic Constraints
a point or period of time when an event occursTime (TIM)
a position or place where an event occursLocation (LOC)
an entity used in the actionInstrument (INS)
an entity affected by the actionObject (OBJ)
an entity initiating the actionAgent (AGT)

Synset Assignment Algorithm (CS=4)
l Accept the Synset that includes more than
one English Equivalent with confidence
score 4.
L0
E0
S0Î
S1
Î
E1
Î
S2
Î
Example:
L0: เป้าหมาย
E0: aim
E1: target
S0: purpose, intent, intention, aim, design
S1: aim, object, objective, target
S2: aim

Example:
L0: จ้อง
L1: เพ่งมอง
E0: stare
E1: gaze
S0: stare
S1: gaze, stare
Synonym
l Accept the Synset that includes more than
one English Equivalent from the synonym
of the target language with confidence
score 3.
L0 E0
S0Î
S1
Î
E1
Î
S2
ÎL1

Example:
L0: สูติแพทย์
E0: obstetrician
S0: obstetrician, accoucheur
l Accept the only Synset that includes the
English Equivalent with confidence score 2. L0 E0 S0
Î
Technical
term

Example:
L0: ช่อง
E0: hole
E1: canal
S0: hole, hollow
S1: hole, trap, cakehole, maw, yap, gap
S2: canal, duct, epithelial duct, channel
l Accept more than one Synset that includes
each of the English Equivalent with
confidence score 1. L0
E0
S0Î
S1
Î
E1
S2
Î
Common
term

KUI
Correction
Voting
Lookup
Translation
Discussion
Addition
WN
GWN
AWN
X-English
X-English
X-English
Thai-English
X-English
X-English
X-English
Indonesian
-English
merged-WN
ML Applications
Dictionary
Ontology
CL-Search
MT
Summarization
IE/IR
….
Asian WordNet
Development
Process

Asian WordNet
http://www.asianwordnet.org/ • Asian WordNet
• Visualization of Asian WordNet
• Function
• Cross language visualization
• 3 modes of visualization
• Progress (May 3, 2010)
• Burmese
(19949 senses, 11006 u. words)
• Indonesian
• Japanese
• Korean
• Lao
• Mongolian
• Nepali
• Sinhala
• Sudanese
• Thai
• Collaboration
• TCL
• ADD members

Digitalization
Linked Open Data, Digitized Thailand, Thailand-1-Click
④ NECTEC 2009-2013

Semantic Link Generation
•Semantic Representation of the description
•Keyword Extraction
• Extract keywords in text documents and link them to appropriate
articles
•Semantic Relation Extraction
• Extract commons syntactic patterns between two keywords and
generalize them to a triple (ei , rij , ej)
• Linked Data
– Set of triple (ei , rij , ej)
Virach Sornlertlamvanich and Canasai Kruengkrai.
Effectiveness of Keyword and Semantic Relation Extraction for Knowledge Map Generation ,
Proceedings of The Second International Workshop on Worldwide
Language Service Infrastructure (WLSI), Kyoto University, Kyoto, Japan, January 22-23, 2015.

Types of Semantic Relation
description title
tag

Knowledge Map
Infobox
Knowledge map
ISBUILTIN(พระเจดีย์กลางนํ)า, พ.ศ.2403)
ISLOCATEDAT(พระเจดีย์กลางนํ)า, ตําบลปากนํ)า)

Infobox
Knowledge map
Creator
Making
Product
Shop
Semantically Enhanced
Cultural Database
[Place, Person, Artifact]
Knowledging

Digital Content Technology

Projects in Digitized Thailand, 2009
• DT PaaS on the Cloud
• Digitized Thailand
(http://www.digitized-thailand.org/)
• Digitized Lanna
(http://www.digitized-lanna.com/)
• Digitized Isan
(http://www.digitized-isan.com/)

Digitized Thailand: The Ultimate Goal
• DT is a framework for collaboration in technology and content
development
• DT is a platform for digital content sharing
• Toward creative economy, DT PaaS will be established

Data, Data, Data
NLP, Big Data, Deep Learning, Social Computing, IoT, AI
⑤ SIIT 2014-…

NLP Challenges
• Internet, Big Data, Machine Learning, Deep Learning have brought
along the possibilities.
Facebook:-
Adds 0.5 petabyte (1015) of data every 24
hours
Twitter:-
Adds 340 million tweets per day
Youtube:-
Adds 100 hours of new videos every
minute
Germin8, Social Intelligence
The Evolution of Communication

NLP Challenges
Data Community DC (DC2)
Bird Steven, Edward Loper and Ewan Klein (2009), Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media Inc.

Data Data Data!!!
• Drastically increase number of users on social network
• Keywords in the contents express
the concepts of the talk
• Social media texts are input
in a time sequence
• But, social media texts
are normally short, incomplete
and diverse

NLP, Big Data, Deep Learning, Social Computing, IoT, AI

A 29-Year Journey of Thai NLP

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

Plus de Thammasat University, Musashino University

Plus de Thammasat University, Musashino University (15)

Dernier

Dernier (20)

A 29-Year Journey of Thai NLP