File size: 14,322 Bytes
cbbba18 4b39581 1fda116 4b39581 1fda116 cbbba18 4b39581 cbbba18 4b39581 cbbba18 4b39581 cbbba18 4b39581 cbbba18 4b39581 cbbba18 4b39581 cbbba18 4b39581 cbbba18 4b39581 cbbba18 4b39581 cbbba18 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 | # Copyright 2026 Mihailo Škorić.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
"""Tokenization classes for Serbian and Serbo-Croatian models."""
from transformers import PreTrainedTokenizerFast #
from tokenizers import Regex, Tokenizer, decoders, normalizers, pre_tokenizers
from tokenizers.models import BPE
#from ...tokenization_utils_tokenizers import TokenizersBackend
#from ...utils import logging
import regex
#logger = logging.get_logger(__name__)
mapping = {
"Љ": "Lj", "љ": "lj", "Њ": "Nj", "њ": "nj", "Џ": "Dž", "џ": "dž",
"А": "A", "а": "a", "Б": "B", "б": "b", "В": "V", "в": "v",
"Г": "G", "г": "g", "Д": "D", "д": "d", "Ђ": "Đ", "ђ": "đ",
"Е": "E", "е": "e", "Ж": "Ž", "ж": "ž", "З": "Z", "з": "z",
"И": "I", "и": "i", "Ј": "J", "ј": "j", "К": "K", "к": "k",
"Л": "L", "л": "l", "М": "M", "м": "m", "Н": "N", "н": "n",
"О": "O", "о": "o", "П": "P", "п": "p", "Р": "R", "р": "r",
"С": "S", "с": "s", "Т": "T", "т": "t", "Ћ": "Ć", "ћ": "ć",
"У": "U", "у": "u", "Ф": "F", "ф": "f", "Х": "H", "х": "h",
"Ц": "C", "ц": "c", "Ч": "Č", "ч": "č", "Ш": "Š", "ш": "š",
}
reverse_mapping = {v: k for k, v in mapping.items()}
reverse_mapping["dj"] = "ђ"
digraphExceptions = {
"dj": ["adjektiv", "adjon", "adjunkt", "adjuvat", "adjudik", "adjung", "adjunk", "adjutant", "autodjel", "bazdje", "bdje",
"bezdje", "blijedje", "bludje", "bordje", "bridjе", "burdje", "vidjel", "vidjet", "vindjakn", "višedjel", "višenedje",
"vrijedje", "vododjelni", "vodosnabdje", "gdje", "gudje", "gdjir", "daladje", "daždje", "dvodjel", "dvonedje", "devetonedje",
"depardje", "desetonedje", "didje", "djb", "djeva", "djevi", "djevo", "djevstv", "djed", "djejstv", "djel", "djenem", "djeneš",
"djenu", "djet", "djec", "dječ", "djuar", "djubison", "djubouz", "djuer", "djui", "djuks", "djulej", "djumars", "djupont",
"djurant", "djusenberi", "djuharst", "djuherst", "dovdje", "dogrdje", "dodjel", "dosmrdj", "dugodjelujuć", "drvodje",
"drugdje", "elektrosnabdje", "endjurans", "žudje", "zabludje", "zavidje", "zavrijedje", "zagudje", "zadjev", "zadjen",
"zalebdje", "zaludje", "zaodje", "zapodje", "zaprdj", "zarudje", "zasjedje", "zasmrdje", "zastidje", "zaštedje", "zdje",
"zemljedjel", "zlodje", "igdje", "izbledje", "izblijedje", "izvidje", "izdjejst", "izdjelj", "izludje", "isprdje",
"jednodjel", "jednonedje", "koadjutor", "kojegdje", "kudjelj", "lebdje", "ludjel", "ludjet", "makfadjen", "marmadjuk",
"međudjel", "najdjelatn", "najdjelotvornij", "nadjaha", "nadjača", "nadjeb", "nadjev", "nadježd", "nadjezik", "nadjezič",
"nadjenul", "nadjenuo", "nadjenut", "nasmrdj", "neadjuvantne", "negdje", "nedjel", "nadjunač", "nenadjača", "nenadjebi",
"nenavidje", "neoadjuvant", "neodje", "nepodjarm", "neopredjel", "nepodjeljenoj", "nerazdje", "nigdje", "obdjel",
"obnevidje", "ovdje", "odjav", "odjad", "odjah", "odjaš", "odjeb", "odjev", "odjed", "odjezd", "odjek", "odjel",
"odjen", "odjeć", "odjec", "odjur", "odsjedje", "odjesen", "odječ", "ondje", "opredje", "oskudje", "osijedje",
"osmonedje", "otprdjeti", "pardju", "perdju", "petodjel", "petonedje", "poblijedje", "povidje", "pogdjegdje", "pogdje",
"podjaz", "podjakn", "podjamč", "podjastrebačk", "podjastu", "podjemč", "podjar", "podjeb", "podjed", "podjezer",
"podjezik", "podjezic", "podjezič", "podjel", "podjen", "podjesen", "podjet", "podjužnoslovenski", "podjurisdikcije",
"podjurne", "podjurnu", "podjuhorskom", "pododjel", "podrazdjel", "pozavidje", "poludje", "poljodjel", "ponegdje",
"ponedjelj", "poodjača", "poodjezdi", "poodjeknu", "poodjutri", "popridjevljen", "porazdje", "posijedje", "posjedje",
"postadjektiv", "postidje", "potpodjel", "poštedje", "pradjed", "prdje", "preblijedje", "previdje", "predvidje",
"preadjektiv", "predjel", "preodjen", "preraspodje", "presjedje", "pridjev", "pridjen", "predjugosl", "predjulijansk",
"predjustinijansk", "predjutar", "predjutr", "presmrdje", "prisnodjev", "prismrdje", "prištedje", "probdje",
"problijedje", "prodjen", "prolebdje", "prosijedje", "prosjedje", "prosmrdje", "protivdjel", "prošlonedje", "radjard",
"razvidje", "razdjev", "razdjel", "razodje", "raspodje", "rasprdje", "remekdjel", "rudjen", "rudjet", "samoadjungovan",
"samodjel", "samoopredjelje", "sadje", "svagdadjev", "svagdje", "svidje", "svugdje", "sedmonedjelj", "sijedje",
"sjedje", "smrdje", "snabdje", "snovidje", "sredjužnoslovensk", "starosjedje", "stidje", "studje", "sudjel", "transdjus",
"trejdjunion", "trodjeln", "tronedje", "ublijedje", "uvidje", "udjel", "udjen", "uprdje", "usidjel", "usjedje", "usmrdje",
"uštedje", "cjelonedje", "četverodjel", "četvoronedje", "čukundjed", "šestonedjelj", "štedje", "štogdje", "šukundjed"],
"dž": ["feldžandarm", "nadžanj", "nadžanr", "nadždrel", "nadžel", "nadžeo", "nadžet", "nadživ", "nadžinj", "nadžnj",
"nadžrec", "nadžup", "odžali", "odžari", "odžel", "odživ", "odžubor", "odžvaka", "odžval", "odžvać", "podžanr",
"podžargon", "podžel", "podže", "podžig", "podžiz", "podžil", "podžnje", "podžupan", "predželu", "predžetven", "predživot"],
"nj": ["anjon", "benjamin", "vanjezičk", "vanjezičn", "guanju", "dianjon", "injaric", "injekc", "injekt", "injicira",
"injurecesij", "injurij", "izvanjezičk", "izopolianjon", "kenjon", "konjug", "konjunk", "monoanjon", "nekonjug",
"nekonjunk", "netanjahu", "oksianjon", "panjevrej", "panjelinsk", "panjeremen", "panjugosl", "panjudej", "panjuridizacij",
"pinjin", "polianjon", "ssrnj", "subkonjunkt", "tanjug", "čanjol", "šenjang"],
"lj": ["dablju", "epljard", "hiljemark", "metiljodid", "teljurajd"]
}
def cyr2lat(text: str) -> str:
return "".join(mapping.get(ch, ch) for ch in text)
def lat2cyr(text: str) -> str:
result = []
word_buffer = ""
i = 0
while i < len(text):
ch = text[i]
# If character not in any mapping key (single or digraph start), flush buffer
if not any(ch.lower() == k[0] for k in reverse_mapping.keys()):
if word_buffer:
result.append(_convert_word(word_buffer))
word_buffer = ""
result.append(ch) # keep the non‑mapped char (space, number, punctuation)
i += 1
continue
# Otherwise accumulate into buffer
word_buffer += ch
i += 1
# Flush last buffer
if word_buffer:
result.append(_convert_word(word_buffer))
return "".join(result)
def _convert_word(word: str) -> str:
i = 0
out = []
word_lower = word.lower() # compute once
while i < len(word):
matched = False
for digraph in ["dž", "lj", "nj", "dj"]:
if word_lower[i:i+len(digraph)] == digraph:
# check exceptions for this digraph
if any(word_lower.startswith(exc) for exc in digraphExceptions[digraph]):
# expand into individual letters
for ch in digraph:
out.append(reverse_mapping.get(ch, ch))
i += len(digraph)
else:
out.append(reverse_mapping[word[i:i+len(digraph)]])
i += len(digraph)
matched = True
break
if not matched:
out.append(reverse_mapping.get(word[i], word[i]))
i += 1
return "".join(out)
class SrnaTokenizer(PreTrainedTokenizerFast): #
model_input_names = ["input_ids", "attention_mask"]
model = BPE
def __init__(
self,
vocab: str | dict[str, int] | None = None,
merges: str | list[str] | None = None,
vocab_file=None,
merges_file=None,
unk_token: str = "<|endoftext|>",
bos_token=None,
eos_token: str = "<|endoftext|>",
pad_token: str = "<|endoftext|>",
add_prefix_space=None,
boc_token = "<|cyr_start|>",
eoc_token = "<|cyr_end|>",
cap_token = "<|cap|>",
up_token = "<|up|>",
case_compression = True,
script_compression = True,
omit_tags = False,
**kwargs,
):
self.add_prefix_space = add_prefix_space if add_prefix_space is not None else False
self._vocab = (
vocab
if vocab is not None
else {
"<|endoftext|>": 0,
}
)
self.boc_token = boc_token
self.eoc_token = eoc_token
self.cap_token = cap_token
self.up_token = up_token
self.case_compression = case_compression
self.script_compression = script_compression
self.omit_tags = omit_tags
self.PRETOKENIZE_REGEX = r"""(?i:'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d)|[^\r\n\p{L}\p{N}]?[\p{L}\p{M}]+|\p{N}| ?[^\s\p{L}\p{M}\p{N}]+[\r\n]*|\s*[\r\n]+|\s+(?!\S)|\s+"""
self.CYRILLIC_REGEX = r"\s?\p{Cyrillic}[^\p{Latin}]*"
self.CLEANUP_FIND = rf"(\s+){regex.escape(self.eoc_token)}"
self.CLEANUP_REPLACE = rf"{regex.escape(self.eoc_token)}\1"
self.CAPITAL_REGEX = r"\s?\b\p{Lu}\p{Ll}+\b"
self.UPPER_REGEX = r"\s?\b\p{Lu}{2,}\b"
self.UP_FIND = rf"{regex.escape(self.up_token)}(\s?\w+)"
self.CAP_FIND = rf"{regex.escape(self.cap_token)}(\s?\w+)"
self.CYR_FIND = rf"{regex.escape(self.boc_token)}(.*?)({regex.escape(self.eoc_token)}|$)"
self._merges = merges or []
self._tokenizer = Tokenizer(
BPE(
vocab=self._vocab,
merges=self._merges,
dropout=None,
unk_token=None,
continuing_subword_prefix="",
end_of_word_suffix="",
fuse_unk=False,
byte_fallback=False,
)
)
self._tokenizer.decoder = decoders.ByteLevel()
self._tokenizer.normalizer = normalizers.NFC()
self._tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizers.Sequence(
[
pre_tokenizers.Split(
Regex(self.PRETOKENIZE_REGEX),
behavior="isolated",
invert=False,
),
pre_tokenizers.ByteLevel(
add_prefix_space=self.add_prefix_space,
use_regex=False,
),
]
)
super().__init__(
vocab_file=vocab_file,
merges_file=merges_file,
unk_token=unk_token,
bos_token=bos_token,
eos_token=eos_token,
pad_token=pad_token,
add_prefix_space=add_prefix_space,
**kwargs,
)
def prepare_for_tokenization(self, text: str, is_split_into_words=False, **kwargs):
def mark_cap(match):
if self.omit_tags:
return match.group(0).lower()
return f"{self.cap_token}{match.group(0).lower()}"
def mark_up(match):
if self.omit_tags:
return match.group(0).lower()
return f"{self.up_token}{match.group(0).lower()}"
def wrap_and_transliterate(match):
cyr_text = match.group(0)
latin_text = cyr2lat(cyr_text)
if self.omit_tags:
return latin_text
return f"{self.boc_token}{latin_text}{self.eoc_token}"
if self.script_compression:
text = regex.sub(self.CYRILLIC_REGEX, wrap_and_transliterate, text)
if text.endswith(self.eoc_token):
text = text[: -len(self.eoc_token)]
text = regex.sub(self.CLEANUP_FIND, self.CLEANUP_REPLACE, text)
if self.case_compression:
text = regex.sub(self.CAPITAL_REGEX, mark_cap, text)
text = regex.sub(self.UPPER_REGEX, mark_up, text)
return text
def encode(self, text: str, *args, **kwargs):
text = self.prepare_for_tokenization(text)
return super().encode(text, *args, **kwargs)
def _encode_plus(self, text, *args, **kwargs):
if self.add_prefix_space:
text = text.lstrip("\n\t")
if not text.startswith(" "):
text = " " + text
# apply your preprocessing hook
text = self.prepare_for_tokenization(text, **kwargs)
return super()._encode_plus(text, *args, **kwargs)
def decode(self, token_ids, *args, **kwargs):
text = super().decode(token_ids, *args, **kwargs)
# then your custom tag decoding
def decode_cyr(match):
return lat2cyr(match.group(1))
def decode_cap(match):
inner = match.group(1)
leading_ws = regex.match(r"^\s*", inner).group(0)
if not leading_ws:
return inner[0].upper() + inner[1:]
core = inner.lstrip()
if core:
core = core[0].upper() + core[1:]
return leading_ws + core
def decode_allcaps(match):
inner = match.group(1)
return inner.upper()
if self.case_compression:
text = regex.sub(self.UP_FIND, decode_allcaps, text)
text = regex.sub(self.CAP_FIND, decode_cap, text)
if self.script_compression:
text = regex.sub(self.CYR_FIND, decode_cyr, text)
return text
__all__ = ["SrnaTokenizer"]
|