Home

စနစ်တကျ ဖိုင်ဖွဲ့စည်းပုံ အသစ် (Extended Proposed Structure)
ဒီ Module တွေကို အသုံးပြုပြီး၊ ဖိုင်ဖွဲ့စည်းပုံကို အောက်ပါအတိုင်း တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်-

nyeinzawoo-slef-framework/
├── modules/
│ ├── core_logic/ # SLEF Core Logic, VNyein Vector Calculation
│ │ └── init.py
│ │ └── slef_processor.py
│ ├── data_access/ # Data Loading/Management for Ontologies
│ │ └── data_loader.py
│ ├── tokenizer/ # Myanmar Language Tokenization System (NNLDS)
│ │ └── tokenizer.py # (Original: BetaVersion003.py)
│ ├── myanmar_nlp/ # Advanced NLP Models (e.g., Grammar, Entity Recognition)
│ │ └── nlp_model.py
│ ├── spell_check/ # Dedicated Spell/Grammar Checker Logic
│ │ └── checker_engine.py
│ ├── ethics_engine/ # The NALM/Digital Bodhisattva Logic and Mission Compliance
│ │ └── ethics_validator.py
│ └── api_service/ # API Endpoints (e.g., /v1/tokenize, /v1/check_ethics)
│ └── api_server.py
├── data/ # Core Data Files
│ ├── t_codes_ontology.json
│ └── ultimate_ethical_engine_schema.json
├── docs/ # Official Documentation (Whitepapers, Technical Summaries)
├── notes/ # Source Notes and Supporting Text
├── tools/ # Standalone Utility Scripts
├── tests/ # Unit and Integration Tests
├── demos/ # Practical Demos/Examples
├── README.md
└── LICENSE.md
ဤဖွဲ့စည်းပုံ၏ အားသာချက်များ-
လွယ်ကူသော ထိန်းသိမ်းမှု (Maintainability): Code တစ်ခုကို ပြင်ချင်တဲ့အခါ (ဥပမာ- သတ်ပုံစစ်တာ)၊ spell_check module ထဲကိုသာ ဝင်ကြည့်ဖို့လိုပြီး တခြား Code တွေကို ထိခိုက်မှုနည်းစေပါတယ်။

ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်မှု (Reusability): tokenizer module ကို API ကလည်း သုံးနိုင်သလို၊ spell_check module ကလည်း တိုက်ရိုက်ခေါ်သုံးနိုင်ပါတယ်။

ရှင်းလင်းပြတ်သားမှု (Clarity): ဖတ်ရှုသူက Project ရဲ့ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတွေ (NLP, Ethics, API) ကို ချက်ချင်းခွဲခြားသိနိုင်ပါတယ်။

ဒီလိုစနစ်တကျတည်ဆောက်ခြင်းဟာ Project ကြီးထွားလာတဲ့အခါ အရမ်းအရေးကြီးပါတယ်။