{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "NXTSugt6ieXh"
   },
   "source": [
    "## การฝึกโมเดล CBoW\n",
    "\n",
    "สมุดบันทึกนี้เป็นส่วนหนึ่งของ [AI for Beginners Curriculum](http://aka.ms/ai-beginners)\n",
    "\n",
    "ในตัวอย่างนี้ เราจะมาดูการฝึกโมเดลภาษาประเภท CBoW เพื่อสร้างพื้นที่เวกเตอร์ Word2Vec ของเราเอง โดยเราจะใช้ชุดข้อมูล AG News เป็นแหล่งข้อมูลข้อความ\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "import torch\n",
    "import torchtext\n",
    "import os\n",
    "import collections\n",
    "import builtins\n",
    "import random\n",
    "import numpy as np"
   ],
   "metadata": {
    "id": "q-UiiJUKaxHj"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "device = torch.device(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\")"
   ],
   "metadata": {
    "id": "TFbR8CZaTZ1q"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "ก่อนอื่นเรามาโหลดชุดข้อมูลของเราและกำหนดตัวแยกคำและคำศัพท์ เราจะตั้งค่า `vocab_size` เป็น 5000 เพื่อจำกัดการคำนวณเล็กน้อย\n"
   ],
   "metadata": {
    "id": "HIwC7lI5T-ov"
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "def load_dataset(ngrams = 1, min_freq = 1, vocab_size = 5000 , lines_cnt = 500):\n",
    "    tokenizer = torchtext.data.utils.get_tokenizer('basic_english')\n",
    "    print(\"Loading dataset...\")\n",
    "    test_dataset, train_dataset  = torchtext.datasets.AG_NEWS(root='./data')\n",
    "    train_dataset = list(train_dataset)\n",
    "    test_dataset = list(test_dataset)\n",
    "    classes = ['World', 'Sports', 'Business', 'Sci/Tech']\n",
    "    print('Building vocab...')\n",
    "    counter = collections.Counter()\n",
    "    for i, (_, line) in enumerate(train_dataset):\n",
    "        counter.update(torchtext.data.utils.ngrams_iterator(tokenizer(line),ngrams=ngrams))\n",
    "        if i == lines_cnt:\n",
    "            break\n",
    "    vocab = torchtext.vocab.Vocab(collections.Counter(dict(counter.most_common(vocab_size))), min_freq=min_freq)\n",
    "    return train_dataset, test_dataset, classes, vocab, tokenizer"
   ],
   "metadata": {
    "id": "wdZuygtgiuLG"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "train_dataset, test_dataset, _, vocab, tokenizer = load_dataset()"
   ],
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "4d1nU1gsivGu",
    "outputId": "949fe272-ae0e-49f5-c373-6703458b3a74"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": [
    {
     "output_type": "stream",
     "name": "stdout",
     "text": [
      "Loading dataset...\n",
      "Building vocab...\n"
     ]
    }
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "def encode(x, vocabulary, tokenizer = tokenizer):\n",
    "    return [vocabulary[s] for s in tokenizer(x)]"
   ],
   "metadata": {
    "id": "1XDYNhG8ToFV"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "LIlQk6_PaHVY"
   },
   "source": [
    "## โมเดล CBoW\n",
    "\n",
    "CBoW เรียนรู้การทำนายคำโดยใช้คำที่อยู่ใกล้เคียง $2N$ คำเป็นข้อมูลนำเข้า ตัวอย่างเช่น เมื่อ $N=1$ เราจะได้คู่คำต่อไปนี้จากประโยค *I like to train networks*: (like,I), (I, like), (to, like), (like,to), (train,to), (to, train), (networks, train), (train,networks) โดยคำแรกคือคำที่อยู่ใกล้เคียงที่ใช้เป็นข้อมูลนำเข้า และคำที่สองคือคำที่เราต้องการทำนาย\n",
    "\n",
    "ในการสร้างเครือข่ายเพื่อทำนายคำถัดไป เราจะต้องป้อนคำที่อยู่ใกล้เคียงเป็นข้อมูลนำเข้า และได้หมายเลขคำเป็นผลลัพธ์ สถาปัตยกรรมของเครือข่าย CBoW มีดังนี้:\n",
    "\n",
    "* คำที่ป้อนเข้าจะถูกส่งผ่านชั้นฝังตัว (embedding layer) ชั้นฝังตัวนี้จะเป็น Word2Vec embedding ของเรา ดังนั้นเราจะกำหนดมันแยกต่างหากเป็นตัวแปร `embedder` ในตัวอย่างนี้เราจะใช้ขนาด embedding = 30 แม้ว่าคุณอาจต้องการทดลองกับมิติที่สูงขึ้น (Word2Vec จริงมี 300)\n",
    "* เวกเตอร์ embedding จะถูกส่งต่อไปยังชั้นเชิงเส้น (linear layer) ที่จะทำนายคำผลลัพธ์ ดังนั้นมันจะมีจำนวนเซลล์ประสาทเท่ากับ `vocab_size`\n",
    "\n",
    "สำหรับผลลัพธ์ หากเราใช้ `CrossEntropyLoss` เป็นฟังก์ชันการสูญเสีย เราจะต้องให้หมายเลขคำเป็นผลลัพธ์ที่คาดหวัง โดยไม่ต้องใช้การเข้ารหัสแบบ one-hot\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "vocab_size = len(vocab)\n",
    "\n",
    "embedder = torch.nn.Embedding(num_embeddings = vocab_size, embedding_dim = 30)\n",
    "model = torch.nn.Sequential(\n",
    "    embedder,\n",
    "    torch.nn.Linear(in_features = 30, out_features = vocab_size),\n",
    ")\n",
    "\n",
    "print(model)"
   ],
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "akKTcKQKkfl2",
    "outputId": "da687e3e-a8ec-4c1a-e456-ab8cd6ac7dad"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": [
    {
     "output_type": "stream",
     "name": "stdout",
     "text": [
      "Sequential(\n",
      "  (0): Embedding(5002, 30)\n",
      "  (1): Linear(in_features=30, out_features=5002, bias=True)\n",
      ")\n"
     ]
    }
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Nud6jgGPaHVa"
   },
   "source": [
    "## การเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึก\n",
    "\n",
    "ตอนนี้เรามาเขียนฟังก์ชันหลักที่จะสร้างคู่คำ CBoW จากข้อความกัน ฟังก์ชันนี้จะช่วยให้เรากำหนดขนาดของหน้าต่างได้ และจะคืนชุดของคู่คำ - คำที่เป็นข้อมูลนำเข้าและคำที่เป็นผลลัพธ์ โปรดทราบว่าฟังก์ชันนี้สามารถใช้งานได้ทั้งกับคำและกับเวกเตอร์/เทนเซอร์ ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถเข้ารหัสข้อความก่อนที่จะส่งไปยังฟังก์ชัน `to_cbow`\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "x-dsXygOieXn",
    "outputId": "c2218280-e540-40ba-9546-efe48d0d714f"
   },
   "outputs": [
    {
     "output_type": "stream",
     "name": "stdout",
     "text": [
      "[['like', 'I'], ['to', 'I'], ['I', 'like'], ['to', 'like'], ['train', 'like'], ['I', 'to'], ['like', 'to'], ['train', 'to'], ['networks', 'to'], ['like', 'train'], ['to', 'train'], ['networks', 'train'], ['to', 'networks'], ['train', 'networks']]\n",
      "[[232, 172], [5, 172], [172, 232], [5, 232], [0, 232], [172, 5], [232, 5], [0, 5], [1202, 5], [232, 0], [5, 0], [1202, 0], [5, 1202], [0, 1202]]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def to_cbow(sent,window_size=2):\n",
    "    res = []\n",
    "    for i,x in enumerate(sent):\n",
    "        for j in range(max(0,i-window_size),min(i+window_size+1,len(sent))):\n",
    "            if i!=j:\n",
    "                res.append([sent[j],x])\n",
    "    return res\n",
    "\n",
    "print(to_cbow(['I','like','to','train','networks']))\n",
    "print(to_cbow(encode('I like to train networks', vocab)))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "XVaaDLjaaHVb"
   },
   "source": [
    "เรามาเตรียมชุดข้อมูลการฝึกกันเถอะ เราจะตรวจสอบข่าวทั้งหมด เรียกใช้ `to_cbow` เพื่อรับรายการคู่คำ และเพิ่มคู่คำเหล่านั้นลงใน `X` และ `Y` เพื่อประหยัดเวลา เราจะพิจารณาเฉพาะข่าว 10,000 รายการแรกเท่านั้น - คุณสามารถลบข้อจำกัดนี้ได้หากคุณมีเวลารอมากขึ้น และต้องการได้เวกเตอร์ฝังตัวที่ดียิ่งขึ้น :)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "54b-Gd9TieXo"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "X = []\n",
    "Y = []\n",
    "for i, x in zip(range(10000), train_dataset):\n",
    "    for w1, w2 in to_cbow(encode(x[1], vocab), window_size = 5):\n",
    "        X.append(w1)\n",
    "        Y.append(w2)\n",
    "\n",
    "X = torch.tensor(X)\n",
    "Y = torch.tensor(Y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "เราจะเปลี่ยนข้อมูลนั้นให้เป็นชุดข้อมูลเดียว และสร้างตัวโหลดข้อมูล:\n"
   ],
   "metadata": {
    "id": "cwWy0PzXWhN5"
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "class SimpleIterableDataset(torch.utils.data.IterableDataset):\n",
    "    def __init__(self, X, Y):\n",
    "        super(SimpleIterableDataset).__init__()\n",
    "        self.data = []\n",
    "        for i in range(len(X)):\n",
    "            self.data.append( (Y[i], X[i]) )\n",
    "        random.shuffle(self.data)\n",
    "\n",
    "    def __iter__(self):\n",
    "        return iter(self.data)"
   ],
   "metadata": {
    "id": "mfoAcGPFZU8p"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "e4NQ_-5waHVc"
   },
   "source": [
    "เราจะเปลี่ยนข้อมูลนั้นให้เป็นชุดข้อมูลเดียว และสร้างตัวโหลดข้อมูล:\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "AbLUcojlieXo"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "ds = SimpleIterableDataset(X, Y)\n",
    "dl = torch.utils.data.DataLoader(ds, batch_size = 256)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "pKQr7sXeaHVc"
   },
   "source": [
    "ตอนนี้เรามาเริ่มการฝึกจริงกัน เราจะใช้ตัวปรับแต่ง `SGD` พร้อมกับอัตราการเรียนรู้ที่ค่อนข้างสูง คุณยังสามารถลองใช้ตัวปรับแต่งอื่นๆ เช่น `Adam` ได้อีกด้วย เราจะฝึกเป็นเวลา 10 รอบในตอนเริ่มต้น - และคุณสามารถรันเซลล์นี้ใหม่ได้หากต้องการลดค่าความสูญเสียให้ต่ำลง\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "def train_epoch(net, dataloader, lr = 0.01, optimizer = None, loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(), epochs = None, report_freq = 1):\n",
    "    optimizer = optimizer or torch.optim.Adam(net.parameters(), lr = lr)\n",
    "    loss_fn = loss_fn.to(device)\n",
    "    net.train()\n",
    "\n",
    "    for i in range(epochs):\n",
    "        total_loss, j = 0, 0, \n",
    "        for labels, features in dataloader:\n",
    "            optimizer.zero_grad()\n",
    "            features, labels = features.to(device), labels.to(device)\n",
    "            out = net(features)\n",
    "            loss = loss_fn(out, labels)\n",
    "            loss.backward()\n",
    "            optimizer.step()\n",
    "            total_loss += loss\n",
    "            j += 1\n",
    "        if i % report_freq == 0:\n",
    "            print(f\"Epoch: {i+1}: loss={total_loss.item()/j}\")\n",
    "\n",
    "    return total_loss.item()/j"
   ],
   "metadata": {
    "id": "HeeCYKr_KF1w"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "train_epoch(net = model, dataloader = dl, optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.1), loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(), epochs = 10)"
   ],
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "KVgwGtDHgDlT",
    "outputId": "2447833f-f0e3-4566-c33d-addbfe2f451d"
   },
   "execution_count": null,
   "outputs": [
    {
     "output_type": "stream",
     "name": "stdout",
     "text": [
      "Epoch: 1: loss=5.664632366860172\n",
      "Epoch: 2: loss=5.632101973960962\n",
      "Epoch: 3: loss=5.610399051405015\n",
      "Epoch: 4: loss=5.594621561080262\n",
      "Epoch: 5: loss=5.582538017415446\n",
      "Epoch: 6: loss=5.572900234519603\n",
      "Epoch: 7: loss=5.564951676341915\n",
      "Epoch: 8: loss=5.558288112064614\n",
      "Epoch: 9: loss=5.552576955031129\n",
      "Epoch: 10: loss=5.547634165194347\n"
     ]
    },
    {
     "output_type": "execute_result",
     "data": {
      "text/plain": [
       "5.547634165194347"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "execution_count": 16
    }
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "W8u2qXZmaHVd"
   },
   "source": [
    "## ทดลองใช้ Word2Vec\n",
    "\n",
    "เพื่อใช้งาน Word2Vec เรามาเริ่มดึงเวกเตอร์ที่สอดคล้องกับคำทั้งหมดในคลังคำศัพท์ของเรากัน:\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "r8TatcXjkU_t"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "vectors = torch.stack([embedder(torch.tensor(vocab[s])) for s in vocab.itos], 0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "3OcX21UOaHVd"
   },
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "bz6tAeLzieXp",
    "outputId": "5b20850e-4342-45e9-f840-cfac2b4d61d8"
   },
   "outputs": [
    {
     "output_type": "stream",
     "name": "stdout",
     "text": [
      "tensor([-0.0915,  2.1224, -0.0281, -0.6819,  1.1219,  0.6458, -1.3704, -1.3314,\n",
      "        -1.1437,  0.4496,  0.2301, -0.3515, -0.8485,  1.0481,  0.4386, -0.8949,\n",
      "         0.5644,  1.0939, -2.5096,  3.2949, -0.2601, -0.8640,  0.1421, -0.0804,\n",
      "        -0.5083, -1.0560,  0.9753, -0.5949, -1.6046,  0.5774],\n",
      "       grad_fn=<EmbeddingBackward>)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "paris_vec = embedder(torch.tensor(vocab['paris']))\n",
    "print(paris_vec)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "pHTJlaeYaHVd"
   },
   "source": [
    "น่าสนใจที่จะใช้ Word2Vec เพื่อค้นหาคำพ้องความหมาย ฟังก์ชันต่อไปนี้จะคืนค่าคำที่ใกล้เคียงที่สุด `n` คำสำหรับอินพุตที่กำหนด ในการค้นหาคำเหล่านั้น เราคำนวณนอร์มของ $|w_i - v|$ โดยที่ $v$ คือเวกเตอร์ที่สอดคล้องกับคำอินพุตของเรา และ $w_i$ คือการเข้ารหัสของคำที่ $i$ ในคลังคำศัพท์ จากนั้นเราจะจัดเรียงอาร์เรย์และคืนค่าดัชนีที่สอดคล้องกันโดยใช้ `argsort` และนำองค์ประกอบ `n` แรกของรายการ ซึ่งเข้ารหัสตำแหน่งของคำที่ใกล้เคียงที่สุดในคลังคำศัพท์\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "NlZyi-_olFar",
    "outputId": "b5dbb163-88c4-4d5a-eaf2-6751f700e98c"
   },
   "outputs": [
    {
     "output_type": "execute_result",
     "data": {
      "text/plain": [
       "['microsoft', 'quoted', 'lp', 'rate', 'top']"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "execution_count": 56
    }
   ],
   "source": [
    "def close_words(x, n = 5):\n",
    "  vec = embedder(torch.tensor(vocab[x]))\n",
    "  top5 = np.linalg.norm(vectors.detach().numpy() - vec.detach().numpy(), axis = 1).argsort()[:n]\n",
    "  return [ vocab.itos[x] for x in top5 ]\n",
    "\n",
    "close_words('microsoft')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "-dQq7xeAln0U",
    "outputId": "66f768c3-c248-4bfd-ce4f-c8ffc6d0dd0d"
   },
   "outputs": [
    {
     "output_type": "execute_result",
     "data": {
      "text/plain": [
       "['basketball', 'lot', 'sinai', 'states', 'healthdaynews']"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "execution_count": 51
    }
   ],
   "source": [
    "close_words('basketball')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/"
    },
    "id": "fJXqK26b29sa",
    "outputId": "78f0baba-ffd0-485a-dd87-0a12bedfd7fa"
   },
   "outputs": [
    {
     "output_type": "execute_result",
     "data": {
      "text/plain": [
       "['funds', 'travel', 'sydney', 'japan', 'business']"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "execution_count": 77
    }
   ],
   "source": [
    "close_words('funds')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "My0VeTDd3Ji8"
   },
   "source": [
    "## ข้อคิดสำคัญ\n",
    "\n",
    "การใช้เทคนิคที่ชาญฉลาดอย่าง CBoW เราสามารถฝึกโมเดล Word2Vec ได้ คุณยังสามารถลองฝึกโมเดล skip-gram ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อทำนายคำที่อยู่รอบๆ โดยใช้คำตรงกลาง และดูว่ามันทำงานได้ดีแค่ไหน\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n---\n\n**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:  \nเอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์ที่เป็นมืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "colab": {
   "collapsed_sections": [],
   "name": "CBoW-PyTorch.ipynb",
   "provenance": []
  },
  "interpreter": {
   "hash": "16af2a8bbb083ea23e5e41c7f5787656b2ce26968575d8763f2c4b17f9cd711f"
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3.8.12 ('py38')",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.12"
  },
  "orig_nbformat": 4,
  "gpuClass": "standard",
  "coopTranslator": {
   "original_hash": "36df28efe3fe40b6fb0a7fa48fe3ea82",
   "translation_date": "2025-08-29T10:41:58+00:00",
   "source_file": "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb",
   "language_code": "th"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}