<FrameworkSwitchCourse {fw} />

# ความสามารถพิเศษของตัวตัดคำแบบเร็ว (fast tokenizers)

{#if fw === 'pt'}

<CourseFloatingBanner chapter={6}
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  notebooks={[
    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter6/section3_pt.ipynb"},
    {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter6/section3_pt.ipynb"},
]} />

{:else}

<CourseFloatingBanner chapter={6}
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  notebooks={[
    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter6/section3_tf.ipynb"},
    {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter6/section3_tf.ipynb"},
]} />

{/if}

ในบทนี้ เราจะเรียนเกี่ยวกับความสามารถของ tokenizer ต่างๆ ใน 🤗 Transformers library กัน
ในบทก่อนๆ คุณได้ลองใช้ tokenizer เพื่อแยกข้อความให้เป็นคำๆ และเพื่อแปลง ID ของคำให้กลับไปเป็นข้อความแล้ว
จริงๆแล้ว tokenizer นั้นยังมีความสามารถอีกหลายอย่าง โดยเฉพาะ tokenizer จาก 🤗 Tokenizers library

เพื่อให้คุณเห็นภาพได้อย่างชัดเจน เราจะมาลองคำนวณผลลัพธ์ (reproduce) ของ `token-classification` (ซึ่งเราจะเรียกสั้นๆว่า `ner`) และสร้าง pipeline สำหรับ `question-answering` อย่างที่คุณได้เรียนมาแล้ว[บทที่ 1](/course/chapter1)กัน


<Youtube id="g8quOxoqhHQ"/>

เราจะแยก tokenizer เป็นแบบช้า (slow) และแบบเร็ว (fast) ซึ่งแบบช้าหมายถึง tokenizer ที่เขียนด้วย Python และมาจาก 🤗 Transformers library ส่วนแบบเร็วหมายถึง tokenizer ที่เขียนด้วย Rust และมาจาก 🤗 Tokenizers library
ถ้าคุณยังจำตารางจาก[บทที่ 5](/course/chapter5/3)ได้ ซึ่งเป็นตารางเปรียบเทียบเวลา ที่ tokenizer แบบเร็วและช้า ใช้ในการตัดคำชุดข้อมูล Drug Review คุณก็จะเห็นว่า ทำไมเราจึงเรียกพวกมันว่า แบบช้าและเร็ว

                | Fast tokenizer | Slow tokenizer
:--------------:|:--------------:|:-------------:
`batched=True`  | 10.8s          | 4min41s
`batched=False` | 59.2s          | 5min3s

<Tip warning={true}>

⚠️ ถ้าคุณเปรียบเทียบ tokenizer ทั้งสองแบบ โดยดูจากความเร็วในการตัดคำของประโยคเดียว คุณอาจจะไม่เห็นความแตกต่างมาก และบางที fast tokenizer อาจจะช้ากว่า slow tokenizer ด้วยซ้ำ คุณจะเห็นความแตกต่างที่แท้จริง ก็เมื่อลองรันกับ input ที่มีขนาดใหญ่ระดับหนึ่ง เพราะการทำแบบนี้ จะทำให้การประมวลผลแบบ parallel ถูกเรียกใช้งาน

</Tip>

## Batch encoding

<Youtube id="3umI3tm27Vw"/>

output ที่ได้จากการตัดคำนั้นไม่ใช่ dictionary แต่เป็น Python object ที่เรียกว่า `BatchEncoding` ซึ่งเป็น subclass ของ dictionary อีกที ทำให้เราสามารถ index ตัว output ได้ `BatchEncoding` ต่างจาก dictionary ทั่วไปตรงที่ มันมี method เพิ่มเติม ที่ส่วนมากจะถูกใช้โดย fast tokenizer

นอกจาก fast tokenizer จะสามารถประมวลผลแบบ parallel ได้แล้ว ความสามารถหลักของของมันก็คือ มันจะบันทึก span (ตำแหน่งเริ่มและจบ) ของแต่ละ token ไว้ด้วย ข้อมูลเกี่ยวกับ span นี้เราเรียกว่า *offset mapping*

*offset mapping* สามารถช่วยให้เราโยง "คำ" ไปหา token ของมันได้ (ในที่นี้ "คำ" หมายถึง กลุ่มของตัวอักษรที่ถูกแบ่งด้วย space ซึ่งหนึ่งคำอาจจะถูกแบ่งออกเป็นหลาย token ได้) และนอกจากนั้น ก็ยังช่วยให้เราสามารถโยงตัวอักษร ไปหา token ได้ด้วยเช่นกัน

มาดูตัวอย่างกัน:

```py
from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
example = "My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn."
encoding = tokenizer(example)
print(type(encoding))
```

จะเห็นได้ว่า ผลลัพธ์ที่ได้จากตัดคำ คือ `BatchEncoding` อย่างที่เราได้กล่าวไว้ข้างต้น:

```python out
<class 'transformers.tokenization_utils_base.BatchEncoding'>
```

เนื่องจาก class `AutoTokenizer` จะเรียกใช้ตัว fast tokenizer เป็นค่าเริ่มต้น (by default) ซึ่งแปลว่า output ที่ได้คือ `BatchEncoding` และเราก็จะสามารถใช้ method พิเศษของมันได้
การจะเช็คว่า ตัวตัดคำเป็นแบบเร็วหรือช้า ทำได้สองวิธี วิธีแรกคือเช็คโดยการใช้ attribute `is_fast` ของ `tokenizer` :

```python
tokenizer.is_fast
```

```python out
True
```

อีกวิธีคือเช็ค attribute `is_fast` ของ `encoding`:

```python
encoding.is_fast
```

```python out
True
```

มาดูกันว่า fast tokenizer ทำอะไรได้บ้าง อย่างแรกคือ เราสามารถเรียกดู token ได้ โดยไม่ต้องแปลงแต่ละ ID กลับไปเป็น token

```py
encoding.tokens()
```

```python out
['[CLS]', 'My', 'name', 'is', 'S', '##yl', '##va', '##in', 'and', 'I', 'work', 'at', 'Hu', '##gging', 'Face', 'in',
 'Brooklyn', '.', '[SEP]']
```

ในตัวอย่างนี้ token ในตำแหน่งที่ 5 คือ `##yl` ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของคำว่า "Sylvain"

นอกจากนั้น คุณยังสามารถใช้ method `word_ids()` เพื่อเรียกดูตำแหน่งของคำได้ด้วย

```py
encoding.word_ids()
```

```python out
[None, 0, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10, 11, 12, None]
```

คุณจะเห็นว่า token พิเศษอย่าง `[CLS]` และ `[SEP]` จะถูกจับคู่กับค่า `None` ส่วน token อื่นๆก็จะถูกจับคู่กับคำต้นตอของมัน
ข้อมูลนี้ มีประโยชน์ในการเอาไว้เช็คว่า token ที่เราสนใจนั้น อยู่ในตำแหน่งที่เป็นจุดเริ่มต้นของคำหรือไม่ และเอาไว้เช็คว่า token สองตัว มาจากคำเดียวกันหรือไม่
คุณสามารถเช็คข้อมูลพวกนี้ได้จากการดูที่สัญลักษณ์ `##` ที่อยู่ข้างหน้า token (ซึ่งแปลว่า token ตัวนี้ ไม่ได้อยู่ตรงจุดเริ่มต้นคำ) แต่วิธีนี้ ใช้ได้แค่กับตัวตัดคำที่มีโครงสร้างแบบโมเดล BERT เท่านั้น อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ใช้ได้กับตัวตัดคำทุกประเภทที่เป็นแบบเร็ว

ในบทหน้า เราจะมาดูกันว่า เราจะใช้ feature นี้เพื่อจับคู่ label กับ token ใน task เช่น entity recognition (NER) and part-of-speech (POS) tagging ได้อย่างไร
นอกจากนั้น คุณยังสามารถใช้ feature นี้ เพื่อทำการปกปิด(mask) token ทุกตัวที่มาจากคำเดียวกัน เวลาใช้ masked language modeling ได้อีกด้วย (การทำแบบนี้เราเรียกว่า _whole word masking_)

<Tip>

นิยามของ "คำ" นั้นค่อนข้างยากที่จะกำหนด ตัวอย่างเช่น  "I'll" (เป็นการเขียนแบบสั้นของ "I will" ) ควรนับเป็นหนึ่งหรือสองคำ ?
คำตอบของคำถามนี้นั้น ขึ้นกับว่า คุณใช้ตัวตัดคำแบบไหน และมีการปรับแต่งข้อความ input ก่อนที่จะทำการตัดคำหรือไม่
ตัวตัดคำบางตัว อาจจะแยกคำด้วย space บางตัวอาจจะแยกคำด้วยเครื่องหมายวรรคตอน (punctuation) ก่อนแล้วจึงแบ่งด้วย space ในกรณีหลังนี้ "I'll" ก็จะถูกแบ่งเป็นสองคำ

✏️ **ลองทำดู!** ให้คุณลองสร้างตัวตัดคำจาก checkpoint ของ `bert-base-cased` and `roberta-base` แล้วให้ลองตัดคำว่า "81s"  คุณสังเกตเห็นอะไรบ้าง และ ID ของคำที่ได้คืออะไร

</Tip>

นอกจากนั้นยังมี method คล้ายๆกัน ที่ชื่อ `sentence_ids()` ที่เอาไว้ใช้เพื่อโยง token ไปหาประโยคต้นตอ ในตัวอย่างของเรา คุณสามารถใช้ `token_type_ids` ซึ่งเป็นผลลัพธ์จากการรัน tokenizer แทน `sentence_ids()` ได้ เพราะทั้งสองให้ข้อมูลเดียวกัน

ความสามารถสุดท้าย คือโยง token ไปหาแต่ละตัวอักษร หรือกลับกัน โดยการใช้ method `word_to_chars()` หรือ `token_to_chars()` และ `char_to_word()` หรือ `char_to_token()`

ตัวอย่างเช่น method `word_ids()` สามารถบอกให้คุณรู้ว่า `##yl` เป็นส่วนหนึ่งของคำในตำแหน่งที่ 3 แต่ถ้าคุณอยากรู้ว่า เป็นคำไหนในประโยค คุณสามารถเช็คได้ดังนี้ :

```py
start, end = encoding.word_to_chars(3)
example[start:end]
```

```python out
Sylvain
```

อย่างที่เราได้บอกข้างต้นแล้ว fast tokenizer สามารถทำแบบนี้ได้ เพราะมันเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ span ของแต่ละ token เอาไว้ และบันทึกไว้ใน list ของ *offsets*
เพื่อที่จะอธิบายการใช้งานของ feature นี้ เรามาลองคำนวณผลลัพธ์ของ pipeline `token-classification` กัน

<Tip>

✏️ **ลองทำดู!** ให้คุณลองคิดข้อความตัวอย่างขึ้นมา แล้วถามตัวเองว่า token ตัวไหนคู่กับ ID ของคำไหน และ คุณจะหา span ของแต่ละคำได้อย่างไร นอกจากนั้น ให้คุณลองสร้างสองประโยคเพื่อเป็น input ให้กับตัวตัดคำของคุณ แล้วดูว่า ID ของประโยคนั้นเหมาะสมหรือไม่


</Tip>

## โครงสร้างภายในของ pipeline `token-classification`

ใน[บทที่ 1](/course/chapter1) คุณได้เรียนเกี่ยวกับการสร้างระบบ NER ซึ่งเป้าหมายหลักของระบบนี้ คือการหาส่วนของข้อความที่เป็น entitiy เช่น ชื่อคน ชื่อสถานที่ หรือชื่อองค์กร โดยการใช้ฟังก์ชัน `pipeline()` จาก 🤗 Transformers
ส่วนใน[บทที่ 2](/course/chapter2) คุณได้เรียนรู้ว่า pipeline ประกอบไปด้วย 3 ขั้นตอนสำคัญ เริ่มจาก การตัดคำ จากนั้นผลลัพธ์ก็จะถูกส่งไปให้โมเดล และสุดท้ายคือ การการปรับแต่งผลลัพธ์ (post-processing)
สองขั้นตอนแรกใน pipeline `token-classification` นั้น จะเหมือนกันกับ pipeline อื่นๆ แต่ขั้นตอน post-processing จะค่อนข้างซับซ้อนกว่า เราจะมาดูรายละเอียดกัน


{#if fw === 'pt'}

<Youtube id="0E7ltQB7fM8"/>

{:else}

<Youtube id="PrX4CjrVnNc"/>

{/if}

### การคำนวณผลลัพธ์เบื้องต้นด้วยการใช้ pipeline

อันดับแรก เราจะใช้ token classification pipeline เพื่อเปรียบเทียบกับ pipeline
ของเรา โมเดลที่ถูกตั้งเป็นค่าเบื้องต้นคือ [`dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english`](https://huggingface.co/dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english) ซึ่งมันจะคำนวณ NER ของแต่ละ ข้อความ input:

```py
from transformers import pipeline

token_classifier = pipeline("token-classification")
token_classifier("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.")
```

```python out
[{'entity': 'I-PER', 'score': 0.9993828, 'index': 4, 'word': 'S', 'start': 11, 'end': 12},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99815476, 'index': 5, 'word': '##yl', 'start': 12, 'end': 14},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99590725, 'index': 6, 'word': '##va', 'start': 14, 'end': 16},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9992327, 'index': 7, 'word': '##in', 'start': 16, 'end': 18},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.97389334, 'index': 12, 'word': 'Hu', 'start': 33, 'end': 35},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.976115, 'index': 13, 'word': '##gging', 'start': 35, 'end': 40},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.98879766, 'index': 14, 'word': 'Face', 'start': 41, 'end': 45},
 {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99321055, 'index': 16, 'word': 'Brooklyn', 'start': 49, 'end': 57}]
```

คุณจะเห็นว่า โมเดลนี้สามารถบอกได้ว่า token ที่มาจาก คำว่า "Sylvain" นั้นเป็นชื่อคน และ token ที่มาจากคำว่า "Hugging Face" นั้นเป็นชื่อองค์กร และ "Brooklyn" เป็นชื่อสถานที่
เราสามารถใช้ pipeline นี้เพื่อรวมรวม token ที่มี entity ประเภทเดียวกันได้ด้วย

```py
from transformers import pipeline

token_classifier = pipeline("token-classification", aggregation_strategy="simple")
token_classifier("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.")
```

```python out
[{'entity_group': 'PER', 'score': 0.9981694, 'word': 'Sylvain', 'start': 11, 'end': 18},
 {'entity_group': 'ORG', 'score': 0.97960204, 'word': 'Hugging Face', 'start': 33, 'end': 45},
 {'entity_group': 'LOC', 'score': 0.99321055, 'word': 'Brooklyn', 'start': 49, 'end': 57}]
```

`aggregation_strategy` ที่เราเลือก จะเปลี่ยนคะแนนของแต่ละกลุ่ม entity ด้วย
ถ้าเราตั้งค่าให้เป็นแบบ `"simple"` มันจะคำนวณคะแนน โดยการเฉลี่ยคะแนนของแต่ละ token ที่นับเป็น entity เดียวกัน ตัวอย่างเช่น คะแนนของคำว่า "Sylvain" คือค่าเฉลี่ยของคะแนนจาก token ย่อยซึ่งก็คือ `S`, `##yl`, `##va`, and `##in`

วิธีคำนวณคะแนนรวมแบบอื่น :

- `"first"` จะใช้คะแนนของ token แรกเท่านั้น เป็นคะแนนรวม (เช่น คะแนนรวมของคำว่า "Sylvain" ก็จะเป็น 0.993828 ซึ่งมาจากคะแนนของ `S`)
- `"max"` จะใช้คะแนนของ token ที่มีคะแนนมากที่สุด (เช่น คะแนนรวมของคำว่า "Hugging Face" ก็จะเป็น 0.98879766 ซึ่งมาจากคะแนนของ "Face")
- `"average"` จะใช้ค่าเฉลี่ยของแต่ละ token ที่เป็นส่วนของ entity นั้น เป็นคะแนนรวมของ entity (สำหรับคำว่า "Sylvain" คะแนนรวมแบบเฉลี่ยจะไม่ต่างจากคะแนนรวมแบบ `"simple"` แต่คำว่า "Hugging Face" จำได้คะแนน 0.9819 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย ของ "Hugging" 0.975 และ "Face" 0.98879)

มาดูกันว่า คุณจะสร้างผลลัพธ์แบบนี้ได้อย่างไร โดยไม่ใช้ฟังก์ชัน `pipeline()`!

### จาก input สู่ ผลลัพธ์

{#if fw === 'pt'}

อันดับแรก เราจะเอาข้อความ input มาตัดคำก่อน แล้วส่งต่อผลลัพธ์ที่ได้ไปให้กับโมเดล ขั้นตอนนี้จะเหมือนที่เราทำกันใน[บทที่ 2](/course/chapter2) โดยเริ่มจากสร้างตัวตัดคำและโมเดลขึ้นมา โดยใช้คลาส `AutoXxx`
```py
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

model_checkpoint = "dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_checkpoint)

example = "My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn."
inputs = tokenizer(example, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
```

เนื่องจากเราใช้ `AutoModelForTokenClassification` หลังจากรัน เราจะได้ค่า logit (set of logits) สำหรับแต่ละ token ที่อยู่ในข้อความ input

```py
print(inputs["input_ids"].shape)
print(outputs.logits.shape)
```

```python out
torch.Size([1, 19])
torch.Size([1, 19, 9])
```

{:else}

อันดับแรก เราจะเอาข้อความ input มาตัดคำก่อน แล้วส่งต่อผลลัพธ์ที่ได้ไปให้กับโมเดล ขั้นตอนนี้จะเหมือนที่เราทำกันใน[บทที่ 2](/course/chapter2) โดยเริ่มจากสร้างตัวตัดคำและโมเดลขึ้นมา โดยใช้คลาส `TFAutoXxx`

```py
from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForTokenClassification

model_checkpoint = "dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_checkpoint)

example = "My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn."
inputs = tokenizer(example, return_tensors="tf")
outputs = model(**inputs)
```

เนื่องจากเราใช้ `TFAutoModelForTokenClassification` หลังจากรัน เราจะได้ค่า logit (set of logits) สำหรับแต่ละ token ที่อยู่ในข้อความ input

```py
print(inputs["input_ids"].shape)
print(outputs.logits.shape)
```

```python out
(1, 19)
(1, 19, 9)
```

{/if}

แต่ละ batch ประกอบไปด้วย 1 ข้อความ ซึ่งมี token 19 ตัว และโมเดลที่เราใช้ สามารถทำนายได้ 9 หมวด (label) ดังนั้นขนาดของ output ที่ได้คือ 1 x 19 x 9
เช่นเดียวกับตอนที่เราใช้ text classification pipeline คือเราจะใช้ฟังก์ชัน softmax เพื่อที่จะแปลงค่า logits ไปเป็นค่าความเป็นไปได้ (probabilities) จากนั้นเราจะคำนวณค่า argmax เพื่อคำนวณคำทำนายสุดท้าย (เราใช้ argmax ของค่า logits ตรงนี้ได้ ก็เพราะการคำนวณ softmax จากคะแนนของแต่ละหมวด ไม่ได้ทำให้ลำดับของหมวดเปลี่ยน)

{#if fw === 'pt'}

```py
import torch

probabilities = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)[0].tolist()
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1)[0].tolist()
print(predictions)
```

{:else}

```py
import tensorflow as tf

probabilities = tf.math.softmax(outputs.logits, axis=-1)[0]
probabilities = probabilities.numpy().tolist()
predictions = tf.math.argmax(outputs.logits, axis=-1)[0]
predictions = predictions.numpy().tolist()
print(predictions)
```

{/if}

```python out
[0, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 8, 0, 0]
```

attribute `model.config.id2label` คือตัวที่เก็บข้อมูลเกี่ยวกับ mapping ของ index ไปหา label ที่เราเอาไว้ใช้เพื่อดูว่า ผลลัพธ์นั้นถูกต้องหรือไม่

```py
model.config.id2label
```

```python out
{0: 'O',
 1: 'B-MISC',
 2: 'I-MISC',
 3: 'B-PER',
 4: 'I-PER',
 5: 'B-ORG',
 6: 'I-ORG',
 7: 'B-LOC',
 8: 'I-LOC'}
```

จาก output ข้างบน คุณจะเห็นว่า เรามีคำทำนายทั้งหมด 9 หมวด (label) โดยที่ label `O` หมายถึง token ที่ไม่ได้เป็น named entity (`O` มาจากคำว่า "outside") และ แต่ละประเภทของ entity จะมีอย่างละสอง label (เรามีทั้งหมด 4 entity: miscellaneous, person, organization, and location)

ถ้า token ถูก label ด้วย `B-XXX` นั่นแปลว่า token นี้อยู่ข้างหน้าของ entity ประเภท `XXX` ส่วน label `I-XXX` หมายถึง token นี้อยู่ข้างใน entity ประเภท `XXX`
ถ้าดูจากข้อความตัวอย่างที่เราใช้ข้างบน โมเดลของเราก็ควรจะจับคู่ token `S` กับหมวด `B-PER` (ซึ่งแปลว่า `S` เป็นส่วนข้างหน้าของ entity ประเภทชื่อคน) ส่วน token `##yl`, `##va` และ `##in` ก็ควรจะถูกทำนายให้เป็นหมวด `I-PER` (ซึ่งหมายถึง token ที่อยู่ข้างใน entity ประเภทชื่อคน)

คุณอาจจะคิดว่า โมเดลของเราทำนายผิดในตัวอย่างนี้ เพราะว่ามันทำนายทั้งสี่ token ให้เป็น `I-PER` แต่จริงๆแล้ว ทำนายแบบนี้ก็ไม่ได้ผิดไปซะทั้งหมด
เพราะว่า การทำนายโดยใช้ label `B-` และ `I-` ในงาน NER มีสองแบบ คือ *IOB1* and *IOB2*

IOB1 (สีส้ม) เป็นแบบที่เราใช้ในตัวอย่างข้างบน ส่วน IOB2 (สีม่วง) แตกต่างตรงที่ `B-` เอาไว้ใช้แบ่ง entity สองตัวที่เป็นประเภทเดียว ให้ออกจากกัน
โมเดลที่เราใช้นั้นถูก fine-tune จากชุดข้อมูลที่มี label แบบ IOB2 ทำให้มันทำนาย `S` เป็น `I-PER`


<div class="flex justify-center">
<img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter6/IOB_versions.svg" alt="IOB1 vs IOB2 format"/>
<img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter6/IOB_versions-dark.svg" alt="IOB1 vs IOB2 format"/>
</div>

ตอนนี้เราก็พร้อมที่จะคำนวณผลลัพธ์ ให้ได้แบบเดียวกับ pipeline แรกแล้ว โดยที่เราจะใช้คะแนนและ label ของแต่ละ token ที่ไม่ใช่ `O`เท่านั้น

```py
results = []
tokens = inputs.tokens()

for idx, pred in enumerate(predictions):
    label = model.config.id2label[pred]
    if label != "O":
        results.append(
            {"entity": label, "score": probabilities[idx][pred], "word": tokens[idx]}
        )

print(results)
```

```python out
[{'entity': 'I-PER', 'score': 0.9993828, 'index': 4, 'word': 'S'},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99815476, 'index': 5, 'word': '##yl'},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99590725, 'index': 6, 'word': '##va'},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9992327, 'index': 7, 'word': '##in'},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.97389334, 'index': 12, 'word': 'Hu'},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.976115, 'index': 13, 'word': '##gging'},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.98879766, 'index': 14, 'word': 'Face'},
 {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99321055, 'index': 16, 'word': 'Brooklyn'}]
```

จะเห็นว่าตอนนี้ เราได้ผลลัพธ์ที่คล้ายกับผลลัพธ์จาก pipeline ก่อนหน้านี้แล้ว ข้อแตกต่างเดียวก็คือ ผลลัพธ์จาก pipeline จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับ ตำแหน่งเริ่มและจบในข้อความของแต่ละ entity ด้วย
ขั้นตอนต่อไป เราจะได้เรียกใช้ค่า offset mapping เพื่อตั้งค่าให้โมเดลคำนวณค่า offset เราจะเช็ต `return_offsets_mapping=True` ในตอนที่เราใช้รันตัวตัดคำ


```py
inputs_with_offsets = tokenizer(example, return_offsets_mapping=True)
inputs_with_offsets["offset_mapping"]
```

```python out
[(0, 0), (0, 2), (3, 7), (8, 10), (11, 12), (12, 14), (14, 16), (16, 18), (19, 22), (23, 24), (25, 29), (30, 32),
 (33, 35), (35, 40), (41, 45), (46, 48), (49, 57), (57, 58), (0, 0)]
```

แต่ละ tuple ในนี้ จะบันทึกค่า span ของแต่ละ token ไว้ โดยที่พวก token พิเศษ ก็จะมีค่า span เป็น `(0, 0)`
ก่อนหน้านี้ เราได้เห็นว่า token ในตำแหน่งที่ 5 คือ `##yl` มีค่า offset เป็น `(12, 14)`
ถ้าคุณลอง slice ข้อความ input ด้วย index สองค่านี้

```py
example[12:14]
```

คุณจะได้ส่วนของข้อความที่เป็น `yl` โดยที่ `##` จะถูกละออกจากผลลัพธ์:

```python out
yl
```

เราจะใช้วิธีนี้ เพื่อคำนวณผลลัพธ์ให้ได้ผลลัพธ์เหมือนใน pipeline:

```py
results = []
inputs_with_offsets = tokenizer(example, return_offsets_mapping=True)
tokens = inputs_with_offsets.tokens()
offsets = inputs_with_offsets["offset_mapping"]

for idx, pred in enumerate(predictions):
    label = model.config.id2label[pred]
    if label != "O":
        start, end = offsets[idx]
        results.append(
            {
                "entity": label,
                "score": probabilities[idx][pred],
                "word": tokens[idx],
                "start": start,
                "end": end,
            }
        )

print(results)
```

```python out
[{'entity': 'I-PER', 'score': 0.9993828, 'index': 4, 'word': 'S', 'start': 11, 'end': 12},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99815476, 'index': 5, 'word': '##yl', 'start': 12, 'end': 14},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99590725, 'index': 6, 'word': '##va', 'start': 14, 'end': 16},
 {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9992327, 'index': 7, 'word': '##in', 'start': 16, 'end': 18},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.97389334, 'index': 12, 'word': 'Hu', 'start': 33, 'end': 35},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.976115, 'index': 13, 'word': '##gging', 'start': 35, 'end': 40},
 {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.98879766, 'index': 14, 'word': 'Face', 'start': 41, 'end': 45},
 {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99321055, 'index': 16, 'word': 'Brooklyn', 'start': 49, 'end': 57}]
```

ตอนนี้ เราก็ได้ผลลัพธ์แบบเดียวกับผลลัพธ์จาก pipeline แล้ว!

### การรวม entities

ข้อมูลเกี่ยวกับ ตำแหน่งเริ่มและตำแหน่งจบของแต่ละ entity ที่เราได้จาก offset อาจจะไม่เป็นประโยชน์มากนัก
แต่ถ้าคุณต้องการจะรวม token ที่อยู่ในกลุ่ม entity เดียวกันเข้าด้วยกัน ข้อมูลจาก offset พวกนี้ จะมีโยชน์มาก และทำให้คุณไม่ต้องเขียนโค้ดเพิ่มเติมด้วย

ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณต้องการจะรวม `Hu`, `##gging`, และ `Face` เข้าด้วยกัน คุณอาจจะเขียนกฎขึ้นมาว่า ให้รวม token แรกกับ token ที่สองเข้าด้วยกัน โดยลบ `##` ออก
แล้วให้รวม token ที่สามโดยใช้ช่องว่างในการเชื่อม เพราะ `Face` ไม่ได้เริ่มต้นด้วย  `##` อย่างไรก็ตามวิธีนี้ ใช้ได้แค่กับตัวตัดคำบางประเภทเท่านั้น
สำหรับตัวตัดคำอื่นๆเช่น แบบ SentencePiece หรือ Byte-Pair-Encoding เราก็จะต้องสร้างกฎขึ้นมาใหม่

การที่เราใช้ค่า offset ทำให้เราไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเกี่ยวกับกฎพวกนี้ขึ้นมาเอง คุณสามารถใช้ตำแหน่งเริ่มของ token แรก และ ตำแหน่งจบของ token สุดท้าย เป็นค่าในการ slice ข้อความ input เพื่อที่จะคำนวณส่วนของข้อความของ entity ที่คุณสนใจ
ตัวอย่างเช่น ถ้าเรามี 3 token `Hu`, `##gging`, และ `Face` ซึ่งอยู่ในกลุ่ม entity เดียวกัน เราก็จะใช้ค่า 33 (ตำแหน่งเริ่มของ `Hu`) เป็นจุดเริ่มต้น และ 45 (ตำแหน่งจบของ `Hu`) เป็นจุดจบของ entity นี้


```py
example[33:45]
```

```python out
Hugging Face
```

ขั้นตอนต่อไป เราจะมาเขียนโค้ดเพื่อปรับแต่งผลลัพธ์จากโมเดลกัน (post-processing) โดยจะทำไปพร้อมๆกับการรวมกลุ่ม entity ด้วยวิธีต่อไปนี้

เริ่มจาก token แรกของ entity ซึ่งเป็นได้ทั้ง `B-XXX` และ `I-XXX` จากนั้นให้รวม token ตัวถัดๆไป ที่เป็น `I-XXX` ทั้งหมดเข้าด้วยกัน จนกว่าจะเห็น `O` (แปลว่าเรากำลังอ่านถึง token ที่ไม่ใช่ entity ใดๆ ให้เราหยุดการรวม) หรือ `B-XXX` (ให้เราเริ่มต้นรวม entity ตัวใหม่)

```py
import numpy as np

results = []
inputs_with_offsets = tokenizer(example, return_offsets_mapping=True)
tokens = inputs_with_offsets.tokens()
offsets = inputs_with_offsets["offset_mapping"]

idx = 0
while idx < len(predictions):
    pred = predictions[idx]
    label = model.config.id2label[pred]
    if label != "O":
        # Remove the B- or I-
        label = label[2:]
        start, _ = offsets[idx]

        # Grab all the tokens labeled with I-label
        all_scores = []
        while (
            idx < len(predictions)
            and model.config.id2label[predictions[idx]] == f"I-{label}"
        ):
            all_scores.append(probabilities[idx][pred])
            _, end = offsets[idx]
            idx += 1

        # The score is the mean of all the scores of the tokens in that grouped entity
        score = np.mean(all_scores).item()
        word = example[start:end]
        results.append(
            {
                "entity_group": label,
                "score": score,
                "word": word,
                "start": start,
                "end": end,
            }
        )
    idx += 1

print(results)
```

ตอนนี้ เราก็ได้ผลลัพธ์แบบเดียวกันกับ pipeline แล้ว!

```python out
[{'entity_group': 'PER', 'score': 0.9981694, 'word': 'Sylvain', 'start': 11, 'end': 18},
 {'entity_group': 'ORG', 'score': 0.97960204, 'word': 'Hugging Face', 'start': 33, 'end': 45},
 {'entity_group': 'LOC', 'score': 0.99321055, 'word': 'Brooklyn', 'start': 49, 'end': 57}]
```

อีกตัวอย่างหนึ่งของงานที่ค่า offset เป็นโยชน์มาก ก็คือ question answering
ในบทถัดไป คุณจะได้เรียนเกี่ยวกับ pipeline แบบเจาะลึกมากขึ้น ซึ่งคุณจะได้รู้จักกับ feature สุดท้ายของ tokenizers ใน 🤗 Transformers library ซึ่งก็คือ การจัดการกับ tokens ที่ถูกตัดออกจากข้อความ input