"""madlad-400 dataset""" import gzip import json import datasets logger = datasets.logging.get_logger(__name__) _DESCRIPTION = """\ """ _CITATION = """ """ # _URL = "https://github.com/allenai/allennlp/discussions/5056" _DATA_URL = "https://huggingface.co/datasets/drschwenk/MADLAD-400/resolve/ecd71297d60c1eb996cd3d7c44c60ad5b55adfc6/data/{language}/{language}_{split}_{index:04d}.jsonl.gz" _N_SHARDS_PER_SPLIT = { 'abt': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'ace': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'acf': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'ach': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'ada': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'adh': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'ady': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'af': {'clean': 1, 'noisy': 2}, 'agr': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'ahk': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'ak': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'akb': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'alt': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'alz': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'am': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'amu': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'ang': {'clean': 1, 'noisy': 1}, 'ann': {'clean': 1, 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Args: languages (:obj:`List[str]`): list of languages to load **kwargs: keyword arguments forwarded to super. """ super().__init__( *args, name="+".join(languages), **kwargs, ) self.languages = languages class Madlad400(datasets.GeneratorBasedBuilder): """Madlad400,""" BUILDER_CONFIGS = [Madlad400Config(languages=[lang]) for lang in _LANGUAGES] BUILDER_CONFIG_CLASS = Madlad400Config def _info(self): return datasets.DatasetInfo( description=_DESCRIPTION, features=datasets.Features( { "text": datasets.Value("string"), } ), supervised_keys=None, homepage='', citation=_CITATION, ) def _split_generators(self, dl_manager): data_urls = {} for split in ["clean", "noisy"]: data_urls[split] = [ _DATA_URL.format( split=split, language=lang, index=index, ) for lang in self.config.languages for index in range(_N_SHARDS_PER_SPLIT[lang][split]) ] clean_downloaded_files = dl_manager.download(data_urls['clean']) noisy_downloaded_files = dl_manager.download(data_urls['noisy']) return [ datasets.SplitGenerator(name="clean", gen_kwargs={"filepaths": clean_downloaded_files}), datasets.SplitGenerator( name="noisy", gen_kwargs={"filepaths": noisy_downloaded_files} ), ] def _generate_examples(self, filepaths): """This function returns the examples in the raw (text) form by iterating over the provided files.""" id_ = 0 for filepath in filepaths: logger.info("generating examples from = %s", filepath) with gzip.open(open(filepath, "rb"), "rt", encoding="utf-8") as f: for line in f: if line: example = json.loads(line) yield id_, example id_ += 1