---
license: apache-2.0
language:
- my
pipeline_tag: feature-extraction
tags:
- myanmar
- burmese
- nlp
- embeddings
- semantic
- fasttext
library_name: fasttext
datasets:
- DatarrX/myX-Mega-Corpus
---

# 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)**](https://huggingface.co/DatarrX) 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**](https://huggingface.co/datasets/DatarrX/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။
```BASH
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။

```Python
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:

```Python
# '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:

```Python
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):

```Python
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](https://huggingface.co/DatarrX/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](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**](https://huggingface.co/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
```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။