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cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/core/schema/rp.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+r""" This module contains definitions of the schemas used in the project. These
+are used to build msgspec writers and readers.
+
+The schemas are defined as lists of tuples, where each tuple contains the name
+and type of the field.
+
+"""
+
+from core.data_types import SignalType
+from core.quality_signals.content import content_schema
+from core.quality_signals.repetitions import repetitions_schema
+from core.quality_signals.natural_language import natural_language_schema
+from core.quality_signals.lines import lines_schema
+from core.quality_signals.classifiers import classifier_schema
+from core.quality_signals.importance_weights import importance_weights_schema
+
+METADATA_SCHEMA = [
+    ("cc_net_source", str),
+    ("cc_segment", str),
+    ("shard_id", str),
+    ("url", str),
+    ("source_domain", str),
+    ("language", str),
+    ("snapshot_id", str)
+]
+
+QUALITY_SIGNALS_SCHEMA = [
+    ("ccnet_length", SignalType),
+    ("ccnet_original_length", SignalType),
+    ("ccnet_nlines", SignalType),
+    ("ccnet_original_nlines", SignalType),
+    ("ccnet_language_score", SignalType),
+    ("ccnet_perplexity", SignalType),
+    ("ccnet_bucket", SignalType),
+    *content_schema(),
+    *natural_language_schema(),
+    *repetitions_schema(),
+    *lines_schema(),
+    *classifier_schema(),
+    *importance_weights_schema(),
+]
+
+RP_SIGNAL_SCHEMA = [
+    ("id", str),
+    ("id_int", int),
+    ("metadata", METADATA_SCHEMA),
+    ("quality_signals", QUALITY_SIGNALS_SCHEMA)
+]

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/dedupe/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+from .minhash import MinHash

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/dedupe/minhash.py

@@ -0,0 +1,95 @@
+import hashlib
+import numpy as np
+from typing import List, Dict, Optional, Tuple
+
+from dedupe.utils import optimal_param, generate_signature
+
+
+class MinHash:
+    _sig_key_pat = "signature_sim{s}"
+
+    def __init__(
+            self,
+            similarity_thresholds: List[float],
+            ngram_size: int,
+            num_permutations: int,
+            seed: int,
+    ):
+        self._similarity_thresholds = similarity_thresholds
+        self._rng = np.random.RandomState(seed)
+        self._ngram_size = ngram_size
+
+        self._bands_rows = {
+            str(s): optimal_param(threshold=s, num_perm=num_permutations)
+            for s in similarity_thresholds
+        }
+
+        self._hashranges = {
+            self._sig_key_pat.format(s=s): self._get_hashrange(b, r)
+            for s, (b, r) in self._bands_rows.items()
+        }
+
+        # init minhash artifacts
+        self.__init_minhash(num_permutations)
+
+    def __init_minhash(self, num_permutations):
+        # minhash constants
+        self._max_hash = np.uint64((1 << 32) - 1)
+        self._mersenne_prime = np.uint64((1 << 61) - 1)
+        self._permutations = np.array(
+            [
+                (
+                    self._rng.randint(
+                        1, self._mersenne_prime, dtype=np.uint64
+                    ),
+                    self._rng.randint(
+                        0, self._mersenne_prime, dtype=np.uint64
+                    ),
+                )
+                for _ in range(num_permutations)
+            ],
+            dtype=np.uint64,
+        ).T
+
+        # compute checksum for permutations
+        self._checksum = hashlib.sha256(
+            self._permutations.tobytes()
+        ).hexdigest()
+
+    @staticmethod
+    def _get_hashrange(b, r):
+        return [(i * r, (i + 1) * r) for i in range(b)]
+
+    @property
+    def similarity_thresholds(self):
+        return self._similarity_thresholds
+
+    @property
+    def checksum(self):
+        return self._checksum
+
+    def compute_banded_signatures(
+            self, tokens: Tuple[str]
+    ) -> Dict[str, Optional[List[bytes]]]:
+        if len(tokens) < self._ngram_size:
+            return {k: None for k in self._hashranges.keys()}
+
+        # compute signature
+        minhashes: np.ndarray = generate_signature(
+            words_sequence=iter(tokens),
+            ngram_size=self._ngram_size,
+            permutations=self._permutations,
+            max_hash=self._max_hash,
+            mersenne_prime=self._mersenne_prime
+        )
+
+        # partition signatures into bands
+        signatures = {
+            sig_key: [
+                bytes(minhashes[start:end].byteswap().data)
+                for start, end in hashrange
+            ]
+            for sig_key, hashrange in self._hashranges.items()
+        }
+
+        return signatures

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/dedupe/utils.py

@@ -0,0 +1,121 @@
+"""
+To reduce dependencies, the functions in this module are adapted from
+the `datasketch` library with minor modifications.
+"""
+
+from scipy.integrate import quad as integrate
+import hashlib
+import numpy as np
+import struct
+from typing import Iterable, List
+
+from utilities.text import form_ngrams
+
+
+def _false_positive_probability(threshold, b, r):
+    def proba(s):
+        return 1 - (1 - s ** float(r)) ** float(b)
+
+    a, *_ = integrate(proba, 0.0, threshold)
+
+    return a
+
+
+def _false_negative_probability(threshold, b, r):
+    def proba(s):
+        return 1 - (1 - (1 - s ** float(r)) ** float(b))
+
+    a, *_ = integrate(proba, threshold, 1.0)
+
+    return a
+
+
+def optimal_param(
+        threshold: float,
+        num_perm: int,
+        false_positive_weight: float = 0.5,
+        false_negative_weight: float = 0.5
+):
+    r"""
+    Compute the optimal `MinHashLSH` parameter that minimizes the weighted sum
+    of probabilities of false positive and false negative.
+    """
+    min_error = float("inf")
+    opt = (0, 0)
+    for b in range(1, num_perm + 1):
+        max_r = int(num_perm / b)
+        for r in range(1, max_r + 1):
+            fp = _false_positive_probability(threshold, b, r)
+            fn = _false_negative_probability(threshold, b, r)
+            error = fp * false_positive_weight + fn * false_negative_weight
+            if error < min_error:
+                min_error = error
+                opt = (b, r)
+    return opt
+
+
+def sha1_hash32(data: bytes) -> int:
+    """
+    A 32-bit hash function based on SHA1.
+
+    Note:
+        This implementation is copied from datasketch to avoid dependency.
+
+    Args:
+        data (bytes): the data to generate 32-bit integer hash from.
+
+    Returns:
+        int: an integer hash value that can be encoded using 32 bits.
+    """
+    return struct.unpack("<I", hashlib.sha1(data).digest()[:4])[0]
+
+
+def generate_signature(
+        words_sequence: Iterable[str],
+        ngram_size: int,
+        permutations: np.ndarray,
+        max_hash: int,
+        mersenne_prime: int
+) -> np.ndarray:
+    r"""
+    Combined with some datasketch code to better parallelize computation.
+
+    Note:
+        This implementation is adapted from the near-dedupe implementation by
+        the bigcode project.
+
+    Parameters
+    ----------
+    words_sequence : str
+        A sequence of (normalized) words for which to generate a signature.
+    ngram_size : int
+        The size of n-grams.
+    permutations : np.ndarray
+        The permutations for the minhash.
+    max_hash: int
+        The maximum value for hashes.
+    mersenne_prime: int
+        The mersenne prime.
+
+    Returns
+    -------
+    List[np.uint32]
+        The minhash signature.
+    """
+    num_perm = permutations.shape[-1]
+    hashvalues = np.ones(num_perm, dtype=np.uint64) * max_hash
+    tokens = {" ".join(t) for t in form_ngrams(words_sequence, ngram_size)}
+    h_vals = np.array(
+        [sha1_hash32(token.encode("utf-8")) for token in tokens],
+        dtype=np.uint64
+    )
+    a, b = permutations
+    phv = np.bitwise_and(
+        ((h_vals * np.tile(a, (len(h_vals), 1)).T).T + b) % mersenne_prime,
+        max_hash
+    )
+
+    # compute the minhash
+    signature = np.vstack([phv, hashvalues]).min(axis=0).astype(np.uint32)
+
+    return signature

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/listings/2021-39/bn.txt

@@ -0,0 +1,1600 @@
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