အိုးပုတ်ရယ်၊ချိုးရုပ်ရယ် မဟုတ်တော့ပါ
“လူကလေးရယ်ငို … တက်ဗလက်ကို လက်ထဲပေး” ရတဲ့ခေတ်မှာ ကျနော်ကဘာများတတ်နိင်ဦးမှာလဲ။
ကိုယ်တိုင်ကသူငယ်နာမစင်သေးတော့ သူငယ်ချင်း၊ မိတ်ဆွေတွေတရားဆွေးနွေးချိန်မှာ ကျနော်ကကွန်ပျူတာနဲ့
ဆော့ဝဲနဲ့ဆော့ကောင်းတုန်း။
တကယ်တော့ဝန်ထမ်းဘဝကမိတ်ဆွေ၊ညီလေး(ကြီး)မျိုးသန့်ပြောသလို လူကြီးကစားတာဘဲပေါ့။ ခုလဲဘဲ မြန်မာကျောက်စာစာသားတွေကိုခေတ်မြန်မာစာစု ၃-စုနဲ့ ယှဉ်ပြီး NLP ဆော့ဝဲနဲ့ကလိထားတာလေးတခုကို ပြောပြမလို့ပါ။ သေးမွှားပေါ့တန်နေရင်လဲ သည်းခံပေးတော်မူကြပါ။
ရှေ့မှာရေးတင်ခဲ့တဲ့ “မြန်မာကျောက်စာဒီဂျစ်တယ်ရင်းမြစ်ရှာပုံတော်” မှာပြောခဲ့တဲ့ ပြည့်စုံတဲ့မြန်မာကျောက်စာဒီဂျစ်တယ်ဖိုင်တွေကိုဒေါင်းလုတ်ဆွဲပြီးတဲ့အခါမှာ အရင်ကရေးတင်ဘူးတဲ့ ခေတ်မြန်မဘာသာစကားစာစု ၃-စုရဲ့ဗျည်းအသုံးပြုမှုကြိမ်ရေနှိုင်းယှဉ်ကြည့်မှု လေ့လာချက် (https://bayanathi.blogspot.com/2022/11/most-used-myanmar-alphabets-in-text.html) ကိုသတိရပြီးကျောက်စာမှာဗျည်းအသုံးပြုမှုကိုလေ့လာကြည့်ဘို့စိတ်ကူးပေါက်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် R ကွန်တာဘာသာစကားထဲက quanteda package နဲ့ဗျည်းအသုံးပြုမှုကြိမ်ရေတွေကိုတွက်ထုတ်၊ ကြိမ်ရေရာခိုင်နှုန်းအဖြစ်ပြောင်းလဲပြီး၊ ဂရပ်ဆွဲကာ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါတယ်။
အောက်ပါဂရပ်မှာတွေ့ရတဲ့အတိုင်း ခေတ်မြန်မာစာစု ၃-စုမှာတထပ်ထဲနည်းပါးတူပြီး၊ ကျောက်စာမှာလဲဗျည်းတချို့မှာကွာခြားမှုသိသိသာသာများတာမှအပ ခေတ်မြန်မာစာစုတွေနဲ့တော်တော်ဆင်တူတာကိုတွေ့ရပါတယ်။
ဒီဆင်တူနေတာဘာကြောင့်ဖြစ်တယ်၊အဲဒါကဘာအဓိပ္ပါယ်ဆောင်တယ်ဆိုတာမျိုးတွေကို ဘာသာဗေဒပညာရှင်တွေ၊ မြန်စာစာပညာရှိတွေလို ကြွမ်းကျင်သူတွေမှပြောပြတတ်မယ်ထင်ပါတယ်။
အထက်ကဂရပ်မှာ -
(အပြာရောင် bar) = OB = Old Burmese = ကျောက်စာစာစု
(ခရမ်းရောင်မျဉ်း) = Atl = Asian Language Treebank Parallel Corpus; 20,000
sentences. (https://www2.nict.go.jp/astrec-att/member/mutiyama/ALT/
)
(အမဲရောင်မျဉ်း) = Okell = A Corpus of Modern Burmese; 20,106 sentences.
This is a corpus of modern Burmese compiled by John Okell in the 1990s
and converted into Unicode more recently. (https://zenodo.org/record/1202324#.Y3cr8XZBz59)
(အနီရောင်မျဉ်း) = Wiki = My own corpus of Wikipedia articles extracted from
the Myanmar Language Wikipedia site. This consisted of 306,405
sentences. I had posted about the compilation of this corpus in a series
of posts in my “Bayanathi Technology” blog beginning with “An Ambitious
Big Myanmar Corpus” of February 28, 2019.
အဲဒီဂရပ်ကိုရဖို့ ပထမ ဆိုင်ရာစာစုကို R ကွန်ပျူတာစကားရဲ့ Quanteda NLP package သုံးပြီးဗျည်းအသုံးပြုမှုရာခိုင်နှုန်းတွေကိုတွက်ထုတ်တယ်။ နောက် ရလာဒ်တွေကိုဂရပ်ဆွဲဘို့ ggplot2 package ကိုအဓိကသုံးပါတယ်။ ပရိုဂရမ်အပြည့်အစုံကိုအောက်မှာကြည့်ပါ။
library(quanteda)
library(stringr)
library(ggplot2)
library(scales)
OBcorpus_dfm <- readRDS("insc_OBIcorpus.rds") %>%
as.character(.) %>%
str_extract_all(., "[\u1000-\u1021]") %>%
tokens() %>%
dfm()
OBff <- featfreq(OBcorpus_dfm)
# Sort Alphabetically by Names (က-အ)
OBff[order(names(OBff))]
# extract consonent frequencis from Wiki corpus
load("x100_itN_Sen5.rda")
wikiCorpus_dfm <- str_extract_all(x100_itN_Sen.5, "[\u1000-\u1021]") %>%
tokens() %>%
dfm()
x <- featfreq(wikiCorpus_dfm)
# Sort Alphabetically by Names (က-အ)
x[order(names(x))]
# extract consonent frequencis from Okell corpus
okellCorpus <- readLines("allfiles.txt", encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE)
okellCorpus_dfm <- str_extract_all(okellCorpus, "[\u1000-\u1021]") %>%
tokens() %>%
dfm()
y <- featfreq(okellCorpus_dfm)
# Sort Alphabetically by Names (က-အ)
y[order(names(y))]
# extract consonent frequencis from Alt corpus
altCorpus <- readLines("data_my.txt", encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE)
altCorpus_dfm <- str_extract_all(altCorpus, "[\u1000-\u1021]") %>%
tokens() %>%
dfm()
z <- featfreq(altCorpus_dfm)
# append missing alphabet for this corpus
z34 <- z %>% append(., c(ဎ = 0))
# Sort Alphabetically by Names (က-အ)
z34[order(names(z34))]
# create graph
df <- data.frame(
Category = sort(names(OBff)),
BarPct = OBff[order(names(OBff))]/sum(OBff),
LinePct1 = x[order(names(x))]/sum(x),
LinePct2 = y[order(names(y))]/sum(y),
LinePct3 = z34[order(names(z34))]/sum(z34)
)
# 2. Plotting with automatic legend mapping
ggplot(df, aes(x = Category)) +
# Map fill to a string label
geom_col(aes(y = BarPct, fill = "OB")) +
# Map color to a string label (remember group = 1)
geom_line(aes(y = LinePct1, group = 1, color = "Wiki"), size = 1) +
#geom_point(aes(y = LinePct1, color = "Wiki"), size = 2) +
geom_line(aes(y = LinePct2, group = 1, color = "Okell"), size = 1) +
#geom_point(aes(y = LinePct2, color = "Okell"), size = 2) +
geom_line(aes(y = LinePct3, group = 1, color = "Atl"), size = 1) +
# 3. Define the custom colors manually
scale_fill_manual(name = NULL, values = c("OB" = "skyblue")) +
scale_color_manual(values = c("Wiki" = "red",
"Okell" = "darkgreen",
"Atl" = "purple"),name = NULL) +
scale_y_continuous(labels = percent) +
labs(title = "ကျောက်စာနှင့်ခေတ်မြန်မာစာ စာစု ၃-စု၏ဗျည်းအသုံးပြုမှုကြိမ်ရေနှိုင်းယှဉ်ချက်", x = "ဗျည်း", y ="ကြိမ်ရေ %") +
theme_minimal() +
theme(aspect.ratio = 0.6)+
theme(panel.background = element_rect(fill = "lightyellow"))+
# Move legend to the top so it doesn't crowd the bars
theme(axis.text.x = element_text(face="bold", size = 12))+
theme(legend.position = "top") ---
title: "အိုးပုတ်ရယ်၊ချိုးရုပ်ရယ် မဟုတ်တော့ပါ"
output: html_notebook
---

“လူကလေးရယ်ငို … တက်ဗလက်ကို လက်ထဲ‌ပေး” ရတဲ့ခေတ်မှာ ကျနော်ကဘာများတတ်နိင်ဦးမှာလဲ။     
ကိုယ်တိုင်ကသူငယ်နာမစင်သေးတော့ သူငယ်ချင်း၊ မိတ်ဆွေတွေတရားဆွေးနွေးချိန်မှာ ကျနော်ကကွန်ပျူတာနဲ့ ဆော့ဝဲနဲ့ဆော့ကောင်းတုန်း။    

တကယ်တော့ဝန်ထမ်းဘဝကမိတ်ဆွေ၊ညီလေး(ကြီး)မျိုးသန့်ပြောသလို လူကြီးကစားတာဘဲပေါ့။ ခုလဲဘဲ မြန်မာကျောက်စာစာသားတွေကိုခေတ်မြန်မာစာစု ၃-စုနဲ့ ယှဉ်ပြီး NLP ဆော့ဝဲနဲ့ကလိထားတာလေးတခုကို ပြောပြမလို့ပါ။ သေးမွှားပေါ့တန်နေရင်လဲ သည်းခံပေးတော်မူကြပါ။

ရှေ့မှာရေးတင်ခဲ့တဲ့ “မြန်မာကျောက်စာဒီဂျစ်တယ်ရင်းမြစ်ရှာပုံတော်" မှာပြောခဲ့တဲ့ ပြည့်စုံတဲ့မြန်မာကျောက်စာဒီဂျစ်တယ်ဖိုင်တွေကိုဒေါင်းလုတ်ဆွဲပြီးတဲ့အခါမှာ အရင်ကရေးတင်ဘူးတဲ့ ခေတ်မြန်မဘာသာစကားစာစု ၃-စုရဲ့ဗျည်းအသုံးပြုမှုကြိမ်ရေနှိုင်းယှဉ်ကြည့်မှု လေ့လာချက် (https://bayanathi.blogspot.com/2022/11/most-used-myanmar-alphabets-in-text.html) ကိုသတိရပြီးကျောက်စာမှာဗျည်းအသုံးပြုမှုကိုလေ့လာကြည့်ဘို့စိတ်ကူးပေါက်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် R ကွန်တာဘာသာစကားထဲက quanteda package နဲ့ဗျည်းအသုံးပြုမှုကြိမ်ရေတွေကိုတွက်ထုတ်၊ ကြိမ်ရေရာခိုင်နှုန်းအဖြစ်ပြောင်းလဲပြီး၊ ဂရပ်ဆွဲကာ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါတယ်။   

အောက်ပါဂရပ်မှာတွေ့ရတဲ့အတိုင်း ခေတ်မြန်မာစာစု ၃-စုမှာတထပ်ထဲနည်းပါးတူပြီး၊ ကျောက်စာမှာလဲဗျည်းတချို့မှာကွာခြားမှုသိသိသာသာများတာမှအပ ခေတ်မြန်မာစာစုတွေနဲ့တော်တော်ဆင်တူတာကိုတွေ့ရပါတယ်။

ဒီဆင်တူနေတာဘာကြောင့်ဖြစ်တယ်၊အဲဒါကဘာအဓိပ္ပါယ်ဆောင်တယ်ဆိုတာမျိုးတွေကို ဘာသာဗေဒပညာရှင်တွေ၊ မြန်စာစာပညာရှိတွေလို ကြွမ်းကျင်သူတွေမှပြောပြတတ်မယ်ထင်ပါတယ်။

![](frqCompare.png)      
   
အထက်ကဂရပ်မှာ -   
(အပြာရောင် bar) = OB = Old Burmese = ကျောက်စာစာစု   
(ခရမ်းရောင်မျဉ်း) = Atl = Asian Language Treebank Parallel Corpus; 20,000 sentences. (https://www2.nict.go.jp/astrec-att/member/mutiyama/ALT/ )     
(အမဲရောင်မျဉ်း) = Okell = A Corpus of Modern Burmese; 20,106 sentences. This is a corpus of modern Burmese compiled by John Okell in the 1990s and converted into Unicode more recently. (https://zenodo.org/record/1202324#.Y3cr8XZBz59)  
(အနီရောင်မျဉ်း) = Wiki = My own corpus of Wikipedia articles extracted from the Myanmar Language Wikipedia site. This consisted of 306,405 sentences. I had posted about the compilation of this corpus in a series of posts in my “Bayanathi Technology” blog beginning with “An Ambitious Big Myanmar Corpus” of February 28, 2019.      

အဲဒီဂရပ်ကိုရဖို့ ပထမ ဆိုင်ရာစာစုကို R ကွန်ပျူတာစကားရဲ့ Quanteda NLP package သုံးပြီးဗျည်းအသုံးပြုမှုရာခိုင်နှုန်းတွေကိုတွက်ထုတ်တယ်။ နောက် ရလာဒ်တွေကိုဂရပ်ဆွဲဘို့ ggplot2  package ကိုအဓိကသုံးပါတယ်။ ပရိုဂရမ်အပြည့်အစုံကိုအောက်မှာကြည့်ပါ။

```
library(quanteda)
library(stringr)
library(ggplot2)
library(scales)

OBcorpus_dfm <- readRDS("insc_OBIcorpus.rds") %>%
    as.character(.) %>%
    str_extract_all(., "[\u1000-\u1021]") %>%
    tokens() %>%
    dfm()
OBff <- featfreq(OBcorpus_dfm)
# Sort Alphabetically by Names (က-အ)
OBff[order(names(OBff))] 

# extract consonent frequencis from Wiki corpus
load("x100_itN_Sen5.rda")
wikiCorpus_dfm <- str_extract_all(x100_itN_Sen.5, "[\u1000-\u1021]") %>%
      tokens() %>%
      dfm()

x <- featfreq(wikiCorpus_dfm)
# Sort Alphabetically by Names (က-အ)
x[order(names(x))]

# extract consonent frequencis from Okell corpus
okellCorpus <- readLines("allfiles.txt", encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE)
okellCorpus_dfm <- str_extract_all(okellCorpus, "[\u1000-\u1021]") %>%
      tokens() %>%
      dfm()
y <- featfreq(okellCorpus_dfm)
# Sort Alphabetically by Names (က-အ)
y[order(names(y))] 

# extract consonent frequencis from Alt corpus
altCorpus <- readLines("data_my.txt", encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE)
altCorpus_dfm <- str_extract_all(altCorpus, "[\u1000-\u1021]") %>%
      tokens() %>%
      dfm()
z <- featfreq(altCorpus_dfm)
# append missing alphabet for this corpus
z34 <- z %>% append(., c(ဎ = 0))
# Sort Alphabetically by Names (က-အ)
z34[order(names(z34))] 

# create graph
df <- data.frame(
  Category = sort(names(OBff)),
  BarPct = OBff[order(names(OBff))]/sum(OBff),
  LinePct1 = x[order(names(x))]/sum(x),
  LinePct2 = y[order(names(y))]/sum(y),
  LinePct3 = z34[order(names(z34))]/sum(z34)
  )

# 2. Plotting with automatic legend mapping
ggplot(df, aes(x = Category)) +
  # Map fill to a string label
  geom_col(aes(y = BarPct, fill = "OB")) +
  # Map color to a string label (remember group = 1)
  geom_line(aes(y = LinePct1, group = 1, color = "Wiki"), size = 1) +
  #geom_point(aes(y = LinePct1, color = "Wiki"), size = 2) +
  geom_line(aes(y = LinePct2, group = 1, color = "Okell"), size = 1) +
  #geom_point(aes(y = LinePct2, color = "Okell"), size = 2) +
  geom_line(aes(y = LinePct3, group = 1, color = "Atl"), size = 1) +
 
  # 3. Define the custom colors manually
  scale_fill_manual(name = NULL, values = c("OB" = "skyblue")) +
  scale_color_manual(values = c("Wiki" = "red",
                                "Okell" = "darkgreen",
                                "Atl" = "purple"),name = NULL) +
  scale_y_continuous(labels = percent) + 
  labs(title = "ကျောက်စာနှင့်ခေတ်မြန်မာစာ စာစု ၃-စု၏ဗျည်းအသုံးပြုမှုကြိမ်ရေနှိုင်းယှဉ်ချက်", x = "ဗျည်း", y ="ကြိမ်ရေ %") +
  theme_minimal() +
  theme(aspect.ratio = 0.6)+ 
  theme(panel.background = element_rect(fill = "lightyellow"))+
  # Move legend to the top so it doesn't crowd the bars
  theme(axis.text.x = element_text(face="bold", size = 12))+
  theme(legend.position = "top") 
```

