import gradio as gr import regex as re from tqdm import tqdm import pickle class Tokenizer: def __init__(self): self.vocab = {idx : bytes([idx]) for idx in range(256)} self.pattern = r"""'(?i:[sdmt]|ll|ve|re)|[^\r\n\p{L}\p{N}]?+\p{L}+|\p{N}{1,3}| ?[^\s\p{L}\p{N}]++[\r\n]*|\s*[\r\n]|\s+(?!\S)|\s+""" self.merges = {} def merge(self, tokens, target, new_token): new_tokens = [] i = 0 while i < len(tokens): if i + 1 < len(tokens) and tokens[i] == target[0] and tokens[i + 1] == target[1]: i += 1 new_tokens.append(new_token) else: new_tokens.append(tokens[i]) i += 1 return new_tokens def get_stats(self, idsList): pairs = {} if not isinstance(idsList[0], list): idsList = [idsList] for tokens in idsList: for a, b in zip(tokens, tokens[1:]): if not (a, b) in pairs: pairs[(a, b)] = 1 else: pairs[(a, b)] += 1 return pairs def get_max_pair(self, idsList): pairs = self.get_stats(idsList) return sorted(pairs.items(), key=lambda item : item[1])[-1][0] def get_min(self, idsList): stats = self.get_stats(idsList) pair = min(stats, key=lambda p: self.merges.get(p, float("inf"))) return pair def train(self, epochs, text): pat = re.compile(self.pattern) textList = re.findall(pat, text) idsList = [list(text.encode('utf-8')) for text in textList] for epoch in tqdm(range(epochs)): max_pair = self.get_max_pair(idsList) new_token = 256 + epoch self.merges[max_pair] = new_token idsList = [self.merge(tokens, max_pair, new_token) for tokens in idsList] self.vocab[new_token] = self.vocab[max_pair[0]] + self.vocab[max_pair[1]] return [x for xs in idsList for x in xs] def encode(self, text): tokens = list(text.encode('utf-8')) while len(tokens) >= 2: pair = self.get_min(tokens) if pair not in self.merges: break idx = self.merges[pair] tokens = self.merge(tokens, pair, idx) return tokens def decode(self, tokens): tokens = b"".join(self.vocab[token] for token in tokens) text = tokens.decode('utf-8', errors='replace') return text title = "Ghalib doing tiktok" description = "A simple Gradio interface to infer urdu tokenizer" tokenizer = Tokenizer() with open('merges.pkl', 'rb') as files: tokenizer.vocab = pickle.load(files) with open('vocab.pkl', 'rb') as files: tokenizer.merges = pickle.load(files) def inference(text): return tokenizer.encode(text) iface = gr.Interface( inference, inputs = ["text"], outputs = ["text"], examples=["سفید رنگ ہیں آخر سیاہ مو کرتے لٹاتے دولت دنیا کو میکدے میں ہم طلائی ساغر مے نقرئی سبو کرتے ہمیشہ میں نے گریباں کو چاک چاک کیا", " دل کہ آتے ہیں جس کو دھیان بہت خود بھی آتا ہے اپنے دھیان میں کیاوہ ملے تو یہ پوچھنا ہے مجھےاب بھی ہوں میں تری امان میں کیا"], title = title, description = description, ) iface.launch()