Newmm-safe is inconsistence

[chameleonTK]

I tried newmm-safe engine but it gave inconsistent results. It sometimes tokenized correctly but sometimes not.

Description

Example:
"ในฐานข้อมูลกฎหมายของเว็บไซต์ ทส. ข้อมูลและทรัพยากร ข้อมูลกฎหมายว่าด้วยป่าชุมชน CSV downloads กฎหมายแม่บท และกฎหมายลำดับรอง ของพระราชบัญญัติป่าชุมชน พ.ศ. 2562..."

It can correctly tokenize "ข้อมูลกฎหมายว่าด้วยป่าชุมชน" into ['ข้อมูล', 'กฎหมาย', 'ว่าด้วย', 'ป่าชุมชน']

If I changed the input into
"ในฐานข้อมูลกฎหมายของเว็บไซต์ ทส. ข้อมูลและทรัพยากร ข้อมูลกฎหมายว่าด้วยป่าชุมชน CSV downloads กฎหมายแม่บท และกฎหมายลำดับรอง ของพระราชบัญญัติป่าชุมชน พ.ศ. 2562... สำรวจ"

It tokenizes "ข้อมูลกฎหมายว่าด้วยป่าชุมชน" into ['ข้อมูล', 'กฎ', 'หม', 'าย', 'ว่าด้วย', 'ป่าชุมชน']

Expected results

It should produce the same results for both inputs.

Steps to reproduce

from pythainlp.tokenize import word_tokenize
docs = '''ในฐานข้อมูลกฎหมายของเว็บไซต์ ทส. ข้อมูลและทรัพยากร ข้อมูลกฎหมายว่าด้วยป่าชุมชน CSV downloads กฎหมายแม่บท และกฎหมายลำดับรอง ของพระราชบัญญัติป่าชุมชน พ.ศ. 2562... สำรวจ
'''
words = word_tokenize(docs, engine="newmm-safe", keep_whitespace=False)

print(words)

Your environment

• PyThaiNLP version: 3.1.0
• Python version: 3.9.7
• Operating system and version: MacOS

[github-actions]

Hello @chameleonTK, thank you for your interest in our work!

If this is a bug report, please provide screenshots and minimum viable code to reproduce your issue, otherwise we can not help you.

[tongplw]

https://github.com/PyThaiNLP/pythainlp/blob/dev/pythainlp/tokenize/newmm.py#L193

Adding _TEXT_SCAN_BEGIN to cut_pos could help.
cut_pos = space_idx + 1 + _TEXT_SCAN_BEGIN

[bact]

Thx @chameleonTK for reporting and @tongplw for pointing out possible solution.
Let me take a look at this closely.