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.gitignore

@@ -0,0 +1,10 @@
+for_while/java/layer*/agglomerative/linkage_matrix.json
+for_while/java/layer*/agglomerative/model-10-agglomerative-clustering.json
+*.linkage_matrix.json
+*.model-*-agglomerative-clustering.json
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+*.tokens.txt.gz.part.1
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README.md

@@ -1,12 +1,12 @@
----
-title: Coconet Visual
-emoji: 🏢
-colorFrom: green
-colorTo: green
-sdk: streamlit
-sdk_version: 1.44.1
-app_file: app.py
-pinned: false
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+---
+title: Coconet Visual
+emoji: 🦀
+colorFrom: green
+colorTo: indigo
+sdk: streamlit
+sdk_version: 1.43.2
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
+Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

@@ -0,0 +1,1552 @@
+import streamlit as st
+import os
+import json
+import numpy as np
+import pandas as pd
+from collections import defaultdict
+import matplotlib.pyplot as plt
+from wordcloud import WordCloud
+import plotly.graph_objects as go
+from typing import List
+import html
+import google.generativeai as genai
+from google.generativeai.types import HarmCategory, HarmBlockThreshold
+
+def get_available_cluster_files(layer_dir: str) -> List[str]:
+    """Get list of available cluster files and extract their types and sizes."""
+    cluster_files = []
+    for file in os.listdir(layer_dir):
+        if file.startswith('clusters-') and file.endswith('.txt'):
+            # Parse files like 'clusters-agg-10.txt' or 'clusters-kmeans-500.txt'
+            parts = file.replace('.txt', '').split('-')
+            if len(parts) == 3 and parts[2].isdigit():
+                cluster_files.append(file)
+    for file in sorted(cluster_files):
+        st.sidebar.write(f"- {file}")
+    return sorted(cluster_files)
+
+def parse_cluster_filename(filename: str) -> tuple:
+    """Parse cluster filename to get algorithm and size."""
+    parts = filename.replace('.txt', '').split('-')
+    return parts[1], int(parts[2])  # returns (algorithm, size)
+
+def load_cluster_sentences(model_dir: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str, tokens: List[str] = None, specific_cluster: str = None):
+    """Load sentences and their cluster assignments for a given model and layer."""
+    sentence_file = os.path.join(model_dir, language, "input.in")
+    cluster_file_path = os.path.join(model_dir, language, f"layer{layer}", cluster_type, cluster_file)
+    
+    # Load all sentences first
+    with open(sentence_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        all_sentences = [line.strip() for line in f]
+    
+    # Process cluster file to get sentence mappings
+    cluster_sentences = defaultdict(list)
+    cluster_tokens = defaultdict(set)  # Track all tokens in each cluster
+    
+    # First pass: collect all tokens for each cluster
+    with open(cluster_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        for line in f:
+            stripped_line = line.strip()
+            pipe_count = stripped_line.count('|')
+            
+            if pipe_count == 13:
+                token = '|'
+                parts = stripped_line.split('|||')
+                cluster_id = parts[4].strip()
+            elif pipe_count == 14:
+                token = '||'
+                parts = stripped_line.split('|||')
+                cluster_id = parts[4].strip()
+            else:
+                parts = stripped_line.split('|||')
+                if len(parts) != 5:
+                    continue
+                token = parts[0].strip()
+                cluster_id = parts[4].strip()
+            
+            # Only collect tokens for the specific cluster if specified
+            if specific_cluster is None or cluster_id == specific_cluster:
+                cluster_tokens[cluster_id].add(token)
+    
+    # Second pass: collect sentences
+    with open(cluster_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        for line in f:
+            stripped_line = line.strip()
+            pipe_count = stripped_line.count('|')
+            
+            if pipe_count == 13:
+                token = '|'
+                parts = stripped_line.split('|||')
+                occurrence = 1
+                sentence_id = int(parts[2])
+                token_idx = int(parts[3])
+                cluster_id = parts[4].strip()
+            elif pipe_count == 14:
+                token = '||'
+                parts = stripped_line.split('|||')
+                occurrence = 1
+                sentence_id = int(parts[2])
+                token_idx = int(parts[3])
+                cluster_id = parts[4].strip()
+            else:
+                parts = stripped_line.split('|||')
+                if len(parts) != 5:
+                    continue
+                    
+                token = parts[0].strip()
+                try:
+                    occurrence = int(parts[1])
+                    sentence_id = int(parts[2])
+                    token_idx = int(parts[3])
+                    cluster_id = parts[4].strip()
+                except ValueError:
+                    continue
+            
+            # Include sentences if:
+            # 1. This is the specific cluster we're looking for AND
+            # 2. Either no specific tokens requested OR token is in our search list
+            if ((specific_cluster is None or cluster_id == specific_cluster) and 
+                (tokens is None or token in tokens)):
+                
+                if 0 <= sentence_id < len(all_sentences):
+                    sentence_tokens = all_sentences[sentence_id].split()
+                    if 0 <= token_idx < len(sentence_tokens):
+                        # Verify the token actually appears at the specified index
+                        if sentence_tokens[token_idx] == token:
+                            cluster_sentences[cluster_id].append({
+                                "sentence": all_sentences[sentence_id],
+                                "token": token,
+                                "token_idx": token_idx,
+                                "occurrence": occurrence,
+                                "sentence_id": sentence_id,
+                                "all_cluster_tokens": cluster_tokens[cluster_id]
+                            })
+    
+    return cluster_sentences
+
+def create_sentence_html(sentence, sent_info, cluster_tokens=None):
+    """Create HTML for sentence with highlighted tokens
+    Args:
+        sentence: The full sentence text
+        sent_info: Dictionary containing token and position info
+        cluster_tokens: Set of all unique tokens in this cluster (unused)
+    """
+    # Remove the triple quotes and use single quotes to prevent HTML from being escaped
+    html = '<div style="font-family: monospace; padding: 10px; margin: 5px 0; background-color: #f5f5f5; border-radius: 5px;">'
+    html += '<div style="margin-bottom: 5px;">'
+    
+    # Get token information
+    target_token = sent_info["token"]
+    target_idx = sent_info["token_idx"]
+    line_number = sent_info["sentence_id"]
+    
+    # Split the tokenized sentence
+    tokens = sentence.split()
+    
+    # Highlight only the target token in red
+    for i, token in enumerate(tokens):
+        if i == target_idx:
+            # Target token in red
+            html += f'<span style="color: red; font-weight: bold;">{token}</span> '
+        else:
+            # Regular tokens
+            html += f'{token} '
+    
+    html += '</div>'
+    html += f'<div style="color: #666; font-size: 0.9em;">Token: <code>{target_token}</code> (Line: {line_number}, Index: {target_idx})</div>'
+    html += '</div>'
+    
+    return html
+
+def display_cluster_analysis(model_name: str, language: str, cluster_type: str, selected_layer: int, cluster_file: str, clustering_method: str):
+    """Display cluster analysis for selected model and layer."""
+    # Load cluster data
+    cluster_sentences = load_cluster_sentences(model_name, language, cluster_type, selected_layer, cluster_file)
+    
+    # Get clustering algorithm and size from filename
+    algorithm, size = parse_cluster_filename(cluster_file)
+    st.write(f"### Analyzing {algorithm.upper()} clustering with {size} clusters")
+    
+    # Create cluster selection with navigation buttons
+    cluster_ids = sorted(cluster_sentences.keys(), key=lambda x: int(x))  # Sort numerically, no prefix removal needed
+    
+    if not cluster_ids:
+        st.error("No clusters found in the data")
+        return
+    
+    # Create a unique key for this combination of parameters
+    state_key = f"cluster_index_{selected_layer}_{algorithm}_{size}"
+    
+    # Initialize or reset session state if needed
+    if state_key not in st.session_state:
+        st.session_state[state_key] = 0
+    
+    # Ensure the index is valid for the current number of clusters
+    if st.session_state[state_key] >= len(cluster_ids):
+        st.session_state[state_key] = 0
+    
+    # Create columns with adjusted widths for better spacing
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns([3, 1, 1, 7])  # Adjusted column ratios
+    
+    # Add some vertical space before the controls
+    st.write("")
+    
+    with col1:
+        # Use a key that includes relevant parameters to force refresh
+        select_key = f"cluster_select_{selected_layer}_{algorithm}_{size}"
+        selected_cluster = st.selectbox(
+            "Select cluster",
+            range(len(cluster_ids)),
+            index=st.session_state[state_key],
+            format_func=lambda x: f"Cluster {cluster_ids[x]}",
+            label_visibility="collapsed",  # Hides the label but keeps accessibility
+            key=select_key
+        )
+        # Update session state when dropdown changes
+        if selected_cluster != st.session_state[state_key]:
+            st.session_state[state_key] = selected_cluster
+            st.rerun()
+    
+    # Previous cluster button with custom styling
+    with col2:
+        if st.button("◀", use_container_width=True):
+            st.session_state[state_key] = max(0, st.session_state[state_key] - 1)
+            st.rerun()
+    
+    # Next cluster button with custom styling
+    with col3:
+        if st.button("▶", use_container_width=True):
+            st.session_state[state_key] = min(len(cluster_ids) - 1, st.session_state[state_key] + 1)
+            st.rerun()
+
+    # Add some vertical space after the controls
+    st.write("")
+    
+    # Get the current cluster
+    cluster_id = cluster_ids[st.session_state[state_key]]
+    # Load cluster data with specific cluster ID
+    cluster_sentences = load_cluster_sentences(
+        model_name, 
+        language, 
+        cluster_type, 
+        selected_layer, 
+        cluster_file,
+        specific_cluster=cluster_id
+    )
+    sentences_data = cluster_sentences[cluster_id]
+    
+    # Create two columns for the main content
+    col_main, col_chat = st.columns([2, 1])
+    
+    with col_main:
+        # Get all unique tokens in this cluster
+        cluster_tokens = sentences_data[0]["all_cluster_tokens"] if sentences_data else set()
+                
+        # Display word cloud for this cluster
+        st.write("### Word Cloud")
+        wc = create_wordcloud(sentences_data)
+        if wc:
+            # Create a centered column for the word cloud
+            col1, col2, col3 = st.columns([1, 3, 1])  # Increased middle column width
+            with col2:
+                # Clear any existing matplotlib figures
+                plt.clf()
+                
+                # Create new figure with larger size
+                fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))  # Increased from (5, 3) to (10, 6)
+                ax.axis('off')
+                ax.imshow(wc, interpolation='bilinear')
+                
+                # Display the figure
+                st.pyplot(fig)
+                
+                # Clean up
+                plt.close(fig)
+        
+        # Display context sentences for this cluster
+        st.write("### Context Sentences")
+        
+        # Create a dictionary to track sentences by their text
+        unique_sentences = {}
+        
+        # First pass: collect all sentences and their token information
+        for sent_info in sentences_data:
+            # Escape any HTML special characters in the token and sentence
+            sentence_text = html.escape(sent_info["sentence"])
+            token = html.escape(sent_info["token"])
+            token_idx = sent_info["token_idx"]
+            
+            if sentence_text not in unique_sentences:
+                unique_sentences[sentence_text] = {
+                    "tokens": [(token, token_idx)],
+                    "sentence_id": sent_info["sentence_id"]
+                }
+            else:
+                unique_sentences[sentence_text]["tokens"].append((token, token_idx))
+        
+        # Second pass: display each unique sentence with all its tokens highlighted
+        for sentence_text, info in unique_sentences.items():
+            # Create HTML with multiple tokens highlighted
+            tokens = sentence_text.split()
+            html_content = """
+            <div style='font-family: monospace; padding: 10px; margin: 5px 0; background-color: #f5f5f5; border-radius: 5px;'>
+                <div style='margin-bottom: 5px;'>
+            """
+            
+            # Highlight all relevant tokens in the sentence
+            for i, token in enumerate(tokens):
+                if any(i == idx for _, idx in info["tokens"]):
+                    # This is one of our target tokens - highlight it
+                    html_content += f"<span style='color: red; font-weight: bold;'>{token}</span> "
+                else:
+                    # Regular token
+                    html_content += f"{token} "
+            
+            # Add token information footer
+            html_content += f"""
+                </div>
+                <div style='color: #666; font-size: 0.9em;'>
+                    Tokens: {", ".join([f"<code>{t}</code> (Index: {idx})" for t, idx in info["tokens"]])}
+                    (Line: {info["sentence_id"]})
+                </div>
+            </div>
+            """
+            
+            st.markdown(html_content, unsafe_allow_html=True)
+    
+    with col_chat:
+        # Add chat interface
+        chat_with_cluster(sentences_data, clustering_method, cluster_id)
+
+def main():
+    # Set page to use full width
+    st.set_page_config(layout="wide")
+    
+    st.title("Coconet Visual Analysis")
+    
+    # Initialize session state for selections if they don't exist
+    if 'model_name' not in st.session_state:
+        st.session_state.model_name = None
+    if 'selected_language' not in st.session_state:
+        st.session_state.selected_language = None
+    if 'selected_layer' not in st.session_state:
+        st.session_state.selected_layer = None
+    if 'selected_cluster_type' not in st.session_state:
+        st.session_state.selected_cluster_type = None
+    if 'selected_cluster_file' not in st.session_state:
+        st.session_state.selected_cluster_file = None
+    if 'analysis_mode' not in st.session_state:
+        st.session_state.analysis_mode = "Individual Clusters"
+    
+    # Get available models (directories in the current directory)
+    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    available_models = [d for d in os.listdir(current_dir) 
+                       if os.path.isdir(os.path.join(current_dir, d)) and not d.startswith('.') and not d == '__pycache__']
+    
+    # Model selection
+    model_name = st.sidebar.selectbox(
+        "Select Data",
+        available_models,
+        key="model_select",
+        index=available_models.index(st.session_state.model_name) if st.session_state.model_name in available_models else 0
+    )
+    
+    if model_name != st.session_state.model_name:
+        st.session_state.model_name = model_name
+        st.session_state.selected_language = None
+        st.session_state.selected_layer = None
+        st.session_state.selected_cluster_type = None
+        st.session_state.selected_cluster_file = None
+    
+    if not model_name:
+        st.error("No models found")
+        return
+    
+    # Get available languages for the selected model
+    model_dir = os.path.join(current_dir, model_name)
+    available_languages = [d for d in os.listdir(model_dir) 
+                         if os.path.isdir(os.path.join(model_dir, d))]
+    
+    # Language selection
+    selected_language = st.sidebar.selectbox(
+        "Select Language",
+        available_languages,
+        key="language_select",
+        index=available_languages.index(st.session_state.selected_language) if st.session_state.selected_language in available_languages else 0
+    )
+    
+    if selected_language != st.session_state.selected_language:
+        st.session_state.selected_language = selected_language
+        st.session_state.selected_layer = None
+        st.session_state.selected_cluster_type = None
+        st.session_state.selected_cluster_file = None
+    
+    if not selected_language:
+        st.error("No languages found for selected model")
+        return
+    
+    # Get available layers
+    language_dir = os.path.join(model_dir, selected_language)
+    layer_dirs = [d for d in os.listdir(language_dir) 
+                 if d.startswith('layer') and os.path.isdir(os.path.join(language_dir, d))]
+    
+    if not layer_dirs:
+        st.error("No layer directories found")
+        return
+        
+    # Extract layer numbers
+    available_layers = sorted([int(d.replace('layer', '')) for d in layer_dirs])
+    
+    # Layer selection
+    selected_layer = st.sidebar.selectbox(
+        "Select Layer",
+        available_layers,
+        key="layer_select",
+        index=available_layers.index(st.session_state.selected_layer) if st.session_state.selected_layer in available_layers else 0
+    )
+    
+    if selected_layer != st.session_state.selected_layer:
+        st.session_state.selected_layer = selected_layer
+        st.session_state.selected_cluster_type = None
+        st.session_state.selected_cluster_file = None
+    
+    # Get available clustering types
+    layer_dir = os.path.join(language_dir, f"layer{selected_layer}")
+    available_cluster_types = [d for d in os.listdir(layer_dir) 
+                             if os.path.isdir(os.path.join(layer_dir, d))]
+    
+    # Clustering type selection
+    selected_cluster_type = st.sidebar.selectbox(
+        "Select Clustering Type",
+        available_cluster_types,
+        key="cluster_type_select",
+        index=available_cluster_types.index(st.session_state.selected_cluster_type) if st.session_state.selected_cluster_type in available_cluster_types else 0
+    )
+    
+    if selected_cluster_type != st.session_state.selected_cluster_type:
+        st.session_state.selected_cluster_type = selected_cluster_type
+        st.session_state.selected_cluster_file = None
+    
+    if not selected_cluster_type:
+        st.error("No clustering types found for selected layer")
+        return
+    
+    # Get available cluster files
+    cluster_dir = os.path.join(layer_dir, selected_cluster_type)
+    available_cluster_files = get_available_cluster_files(cluster_dir)
+    
+    if not available_cluster_files:
+        st.error("No cluster files found in the selected layer")
+        return
+    
+    # Cluster file selection
+    selected_cluster_file = st.sidebar.selectbox(
+        "Select Clustering",
+        available_cluster_files,
+        key="cluster_file_select",
+        format_func=lambda x: f"{parse_cluster_filename(x)[0].upper()} (k={parse_cluster_filename(x)[1]})",
+        index=available_cluster_files.index(st.session_state.selected_cluster_file) if st.session_state.selected_cluster_file in available_cluster_files else 0
+    )
+    
+    st.session_state.selected_cluster_file = selected_cluster_file
+
+    # Analysis mode selection
+    analysis_mode = st.sidebar.radio(
+        "Select Analysis Mode",
+        ["Individual Clusters", "Search And Analysis", "Search By Line", 
+         "Line Token Distribution", "Token Pairs", "View Input File"],
+        key="analysis_mode_select",
+        index=["Individual Clusters", "Search And Analysis", "Search By Line", 
+               "Line Token Distribution", "Token Pairs", "View Input File"].index(st.session_state.analysis_mode)
+    )
+    
+    st.session_state.analysis_mode = analysis_mode
+
+    # Call appropriate analysis function based on mode
+    if analysis_mode == "Individual Clusters":
+        display_cluster_analysis(model_name, selected_language, selected_cluster_type, selected_layer, selected_cluster_file, selected_cluster_type)
+    elif analysis_mode == "Search And Analysis":
+        handle_token_search(model_name, selected_language, selected_cluster_type, selected_layer, selected_cluster_file)
+    elif analysis_mode == "Search By Line":
+        handle_line_search(model_name, selected_language, selected_cluster_type, selected_layer, selected_cluster_file)
+    elif analysis_mode == "Line Token Distribution":
+        handle_line_token_distribution(model_name, selected_language, selected_cluster_type, selected_layer, selected_cluster_file)
+    elif analysis_mode == "Token Pairs":
+        display_token_pair_analysis(model_name, selected_language, selected_cluster_type, selected_layer, selected_cluster_file)
+    elif analysis_mode == "View Input File":
+        display_input_file(model_name, selected_language)
+
+def display_token_evolution(evolution_data: dict, tokens: List[str]):
+    """Display evolution analysis for tokens"""
+    st.write(f"### Evolution Analysis for Token(s)")
+    
+    # Create main evolution graph
+    fig = go.Figure()
+    
+    # Colors for different types of lines
+    colors = {
+        'individual': ['#3498db', '#e74c3c', '#2ecc71'],  # Blue, Red, Green
+        'exclusive': ['#9b59b6', '#f1c40f', '#1abc9c'],   # Purple, Yellow, Turquoise
+        'combined': '#34495e'                              # Dark Gray
+    }
+    
+    # Add individual count lines
+    for i, token in enumerate(tokens):
+        fig.add_trace(go.Scatter(
+            x=evolution_data['layers'],
+            y=evolution_data['individual_counts'][token],
+            name=f"'{token}' (Total)",
+            mode='lines+markers',
+            line=dict(color=colors['individual'][i], width=2),
+            marker=dict(size=8)
+        ))
+        
+        # Add exclusive count lines only for multiple tokens
+        if len(tokens) > 1:
+            fig.add_trace(go.Scatter(
+                x=evolution_data['layers'],
+                y=evolution_data['exclusive_counts'][token],
+                name=f"'{token}' (Exclusive)",
+                mode='lines+markers',
+                line=dict(color=colors['exclusive'][i], width=2, dash='dot'),
+                marker=dict(size=8)
+            ))
+    
+    # Add combined counts if multiple tokens
+    if len(tokens) > 1:
+        fig.add_trace(go.Scatter(
+            x=evolution_data['layers'],
+            y=evolution_data['combined_counts'],
+            name='Co-occurring',
+            mode='lines+markers',
+            line=dict(color=colors['combined'], width=2),
+            marker=dict(size=8)
+        ))
+    
+    # Update layout
+    fig.update_layout(
+        title=dict(
+            text='Token Evolution Across Layers',
+            font=dict(size=20)
+        ),
+        xaxis_title=dict(
+            text='Layer',
+            font=dict(size=14)
+        ),
+        yaxis_title=dict(
+            text='Number of Clusters',
+            font=dict(size=14)
+        ),
+        hovermode='x unified',
+        showlegend=True,
+        legend=dict(
+            yanchor="top",
+            y=0.99,
+            xanchor="left",
+            x=0.01
+        )
+    )
+    
+    # Add gridlines
+    fig.update_xaxes(gridcolor='LightGray', gridwidth=0.5, griddash='dot')
+    fig.update_yaxes(gridcolor='LightGray', gridwidth=0.5, griddash='dot')
+    
+    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+
+def find_clusters_for_token(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str, search_token: str) -> set:
+    """Find cluster IDs containing the exact token"""
+    matching_clusters = set()
+    
+    try:
+        cluster_file_path = os.path.join(model_name, language, f"layer{layer}", cluster_type, cluster_file)
+        
+        with open(cluster_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for line in f:
+                stripped_line = line.strip()
+                pipe_count = stripped_line.count('|')
+                
+                # Get token and cluster ID based on pipe count
+                if pipe_count == 13:
+                    token = '|'
+                    parts = stripped_line.split('|||')
+                    cluster_id = parts[4].strip()
+                elif pipe_count == 14:
+                    token = '||'
+                    parts = stripped_line.split('|||')
+                    cluster_id = parts[4].strip()
+                else:
+                    parts = stripped_line.split('|||')
+                    if len(parts) != 5:
+                        continue
+                    token = parts[0].strip()
+                    cluster_id = parts[4].strip()
+                
+                # Use exact token matching
+                if token == search_token:
+                    matching_clusters.add(cluster_id)
+                    
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error reading cluster file: {e}")
+        return set()
+    
+    return matching_clusters
+
+def handle_token_search(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str):
+    """Handle token search functionality"""
+    st.write("### Token Search")
+    
+    # Initialize session state for search results if needed
+    if 'search_results_state' not in st.session_state:
+        st.session_state.search_results_state = {
+            'matching_tokens': [],
+            'matching_tokens2': [],
+            'last_search': None,
+            'last_search2': None,
+            'search_mode': 'single'
+        }
+    elif 'search_mode' not in st.session_state.search_results_state:
+        st.session_state.search_results_state['search_mode'] = 'single'
+    
+    # Radio button for search mode
+    search_mode = st.radio(
+        "Search Mode",
+        ["Single Token", "Token Pair"],
+        key="search_mode_radio",
+        index=0 if st.session_state.search_results_state['search_mode'] == 'single' else 1
+    )
+    
+    # Update search mode in session state
+    st.session_state.search_results_state['search_mode'] = 'single' if search_mode == "Single Token" else 'pair'
+    
+    if search_mode == "Single Token":
+        # Single token search interface
+        search_token = st.text_input("Search for token:")
+        
+        if search_token:
+            # Find matching clusters
+            clusters = find_clusters_for_token(
+                model_name,
+                language,
+                cluster_type,
+                layer,
+                cluster_file,
+                search_token
+            )
+            
+            if clusters:
+                selected_token = search_token
+                
+                if selected_token:
+                    # Update state
+                    st.session_state.search_results_state.update({
+                        'matching_tokens': [selected_token],
+                        'last_search': selected_token
+                    })
+                    
+                    # Display cluster details
+                    display_cluster_details(
+                        model_name,
+                        language,
+                        cluster_type,
+                        selected_token,
+                        cluster_file
+                    )
+            else:
+                st.warning(f"No clusters found containing token: '{search_token}'")
+    
+    else:  # Token Pair search
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            search_token1 = st.text_input("Search for first token:")
+        with col2:
+            search_token2 = st.text_input("Search for second token:")
+        
+        if search_token1 and search_token2:
+            # Find matching clusters for both tokens
+            clusters1 = find_clusters_for_token(
+                model_name,
+                language,
+                cluster_type,
+                layer,
+                cluster_file,
+                search_token1
+            )
+            
+            clusters2 = find_clusters_for_token(
+                model_name,
+                language,
+                cluster_type,
+                layer,
+                cluster_file,
+                search_token2
+            )
+            
+            # Find intersection of clusters
+            matching_clusters = clusters1 & clusters2
+            
+            if matching_clusters:
+                # Update state
+                st.session_state.search_results_state.update({
+                    'matching_tokens': [search_token1],
+                    'matching_tokens2': [search_token2],
+                    'last_search': search_token1,
+                    'last_search2': search_token2
+                })
+                
+                # Display cluster details
+                display_cluster_details(
+                    model_name,
+                    language,
+                    cluster_type,
+                    search_token1,
+                    cluster_file,
+                    second_token=search_token2
+                )
+            else:
+                st.warning(f"No clusters found containing both tokens: '{search_token1}' and '{search_token2}'")
+
+def analyze_token_evolution(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, tokens: List[str], cluster_file: str) -> dict:
+    """Analyze token evolution across all available layers"""
+    # Get all available layers by checking directories
+    language_dir = os.path.join(model_name, language)
+    available_layers = []
+    for d in os.listdir(language_dir):
+        if d.startswith('layer') and os.path.isdir(os.path.join(language_dir, d)):
+            try:
+                layer_num = int(d.replace('layer', ''))
+                available_layers.append(layer_num)
+            except ValueError:
+                continue
+    
+    available_layers.sort()  # Sort layers numerically
+    
+    evolution_data = {
+        'layers': available_layers,
+        'individual_counts': {token: [] for token in tokens},
+        'exclusive_counts': {token: [] for token in tokens},  # New: track exclusive counts
+        'combined_counts': [] if len(tokens) > 1 else None
+    }
+    
+    # Extract cluster size from the filename (e.g., "clusters-agg-500.txt" -> "500")
+    cluster_size = cluster_file.split('-')[-1].replace('.txt', '')
+    
+    # Handle shortened form for agglomerative clustering
+    cluster_type_short = "agg" if cluster_type == "agglomerative" else cluster_type
+    
+    for current_layer in available_layers:
+        # Get clusters for each token
+        token_clusters = {}
+        cluster_file_path = os.path.join(
+            model_name, 
+            language, 
+            f"layer{current_layer}", 
+            cluster_type,
+            f"clusters-{cluster_type_short}-{cluster_size}.txt"
+        )
+        
+        # Skip layer if cluster file doesn't exist
+        if not os.path.exists(cluster_file_path):
+            continue
+            
+        for token in tokens:
+            clusters = find_clusters_for_token(
+                model_name,
+                language,
+                cluster_type,
+                current_layer,
+                f"clusters-{cluster_type_short}-{cluster_size}.txt",
+                token
+            )
+            token_clusters[token] = set(clusters)
+            evolution_data['individual_counts'][token].append(len(clusters))
+        
+        # Calculate exclusive and co-occurring clusters
+        if len(tokens) > 1:
+            # Calculate co-occurrences
+            cooccurring_clusters = set.intersection(*[token_clusters[token] for token in tokens])
+            evolution_data['combined_counts'].append(len(cooccurring_clusters))
+            
+            # Calculate exclusive counts for each token
+            for token in tokens:
+                other_tokens = set(tokens) - {token}
+                other_clusters = set.union(*[token_clusters[t] for t in other_tokens]) if other_tokens else set()
+                exclusive_clusters = token_clusters[token] - other_clusters
+                evolution_data['exclusive_counts'][token].append(len(exclusive_clusters))
+        else:
+            # For single token, exclusive count is the same as individual count
+            evolution_data['exclusive_counts'][tokens[0]] = evolution_data['individual_counts'][tokens[0]]
+    
+    return evolution_data
+
+def find_clusters_with_multiple_tokens(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str, tokens: List[str]) -> dict:
+    """Find clusters containing multiple specified tokens"""
+    clusters = defaultdict(lambda: {'matching_tokens': {token: set() for token in tokens}})
+    
+    try:
+        cluster_file_path = os.path.join(model_name, language, f"layer{layer}", cluster_type, cluster_file)
+        with open(cluster_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for line in f:
+                parts = line.strip().split('|||')
+                if len(parts) == 5:
+                    token = parts[0].strip()
+                    cluster_id = parts[4].strip()
+                    
+                    for search_token in tokens:
+                        if token == search_token:
+                            # Add all tokens from this cluster
+                            with open(cluster_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f2:
+                                for line2 in f2:
+                                    parts2 = line2.strip().split('|||')
+                                    if len(parts2) == 5 and parts2[4].strip() == cluster_id:
+                                        clusters[cluster_id]['matching_tokens'][search_token].add(parts2[0].strip())
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error reading cluster file: {e}")
+        return {}
+    
+    # Filter to only keep clusters with all tokens
+    return {k: v for k, v in clusters.items() if all(v['matching_tokens'][token] for token in tokens)}
+
+def handle_semantic_tag_search(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str):
+    """Handle semantic tag search functionality"""
+    st.write("### Semantic Tag Search")
+    st.info("This feature will be implemented soon.")
+
+def display_token_pair_analysis(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str):
+    """Display analysis for predefined token pairs"""
+    st.write("### Token Pair Analysis")
+    
+    # Get predefined token pairs
+    token_pairs = get_predefined_token_pairs()
+    
+    # Create tabs for each category
+    tabs = st.tabs(list(token_pairs.keys()))
+    
+    for tab, (category, data) in zip(tabs, token_pairs.items()):
+        with tab:
+            st.write(f"### {category}")
+            st.write(data["description"])
+            
+            # Instead of using expanders, use a selectbox to choose the token pair
+            pairs = data["pairs"]
+            pair_labels = [f"{t1} vs {t2}" for t1, t2 in pairs]
+            selected_pair_idx = st.selectbox(
+                "Select token pair",
+                range(len(pairs)),
+                format_func=lambda i: pair_labels[i],
+                key=f"pair_select_{category}"
+            )
+            
+            # Get the selected pair
+            token1, token2 = pairs[selected_pair_idx]
+            
+            # Update state for token pair search
+            st.session_state.search_results_state = {
+                'matching_tokens': [token1],
+                'matching_tokens2': [token2],
+                'last_search': token1,
+                'last_search2': token2,
+                'search_mode': 'pair'
+            }
+            
+            # Display results
+            st.write("### Search Results")
+            
+            # Create tabs for different views
+            tab1, tab2 = st.tabs(["Evolution Analysis", "Co-occurring Clusters"])
+            
+            with tab1:
+                evolution_data = analyze_token_evolution(
+                    model_name,
+                    language,
+                    cluster_type,
+                    layer,
+                    [token1, token2],
+                    cluster_file
+                )
+                
+                if evolution_data:
+                    display_token_evolution(evolution_data, [token1, token2])
+            
+            with tab2:
+                display_cluster_details(
+                    model_name,
+                    language,
+                    cluster_type,
+                    token1,
+                    cluster_file,
+                    second_token=token2
+                )
+
+def get_predefined_token_pairs():
+    """Return predefined token pairs organized by categories"""
+    return {
+        "Control Flow": {
+            "description": "Different control flow constructs",
+            "pairs": [
+                ("for", "while"),
+                ("if", "switch"),
+                ("break", "continue"),
+                ("try", "catch")
+            ]
+        },
+        "Access Modifiers": {
+            "description": "Access and modifier keywords",
+            "pairs": [
+                ("public", "private"),
+                ("static", "final"),
+                ("abstract", "interface")
+            ]
+        },
+        "Variable/Type": {
+            "description": "Variable and type-related tokens",
+            "pairs": [
+                ("int", "Integer"),
+                ("null", "Optional"),
+                ("var", "String")  # Example of var vs explicit type
+            ]
+        },
+        "Collections": {
+            "description": "Collection-related tokens",
+            "pairs": [
+                ("List", "Array"),
+                ("ArrayList", "LinkedList"),
+                ("HashMap", "TreeMap"),
+                ("Set", "List")
+            ]
+        },
+        "Threading": {
+            "description": "Threading and concurrency tokens",
+            "pairs": [
+                ("synchronized", "volatile"),
+                ("Runnable", "Callable"),
+                ("wait", "sleep")
+            ]
+        },
+        "Object-Oriented": {
+            "description": "Object-oriented programming tokens",
+            "pairs": [
+                ("extends", "implements"),
+                ("this", "super"),
+                ("new", "clone")
+            ]
+        }
+    }
+
+def create_wordcloud(tokens, token1=None, token2=None):
+    """Create and return a word cloud from tokens with frequencies"""
+    if not tokens:
+        return None
+        
+    # Create frequency dict by counting occurrences
+    freq_dict = {}
+    
+    # If tokens is a list of dictionaries (from cluster data)
+    if isinstance(tokens, list) and tokens and isinstance(tokens[0], dict):
+        # Count token occurrences in the cluster
+        for token_info in tokens:
+            token = token_info["token"]
+            freq_dict[token] = freq_dict.get(token, 0) + 1
+    else:
+        # If tokens is a set/list of strings, convert to frequency dict
+        tokens_list = list(tokens) if isinstance(tokens, set) else tokens
+        for token in tokens_list:
+            freq_dict[token] = freq_dict.get(token, 0) + 1
+    
+    # Normalize frequencies with a base size
+    max_freq = max(freq_dict.values())
+    base_size = 30  # Base size for all tokens
+    normalized_freq = {token: base_size + ((count / max_freq) * 70) for token, count in freq_dict.items()}
+    
+    # Boost frequency of searched tokens if provided
+    if token1:
+        normalized_freq[token1] = normalized_freq.get(token1, 0) + 5
+    if token2:
+        normalized_freq[token2] = normalized_freq.get(token2, 0) + 5
+    
+    wc = WordCloud(
+        width=800, height=400,
+        background_color='white',
+        max_words=100,
+        prefer_horizontal=1.0,  # Make all words horizontal
+        colormap='BrBG'  # Using Set3 colormap which has muted, professional colors
+    ).generate_from_frequencies(normalized_freq)
+    
+    return wc
+
+def display_cluster_details(model_name: str, language: str, cluster_type: str, token: str, cluster_file: str, second_token: str = None):
+    """Display detailed cluster information organized by layers"""
+    # Get all available layers
+    language_dir = os.path.join(model_name, language)
+    available_layers = []
+    for d in os.listdir(language_dir):
+        if d.startswith('layer') and os.path.isdir(os.path.join(language_dir, d)):
+            try:
+                layer_num = int(d.replace('layer', ''))
+                available_layers.append(layer_num)
+            except ValueError:
+                continue
+    
+    available_layers.sort()
+    
+    # Create tabs for each layer
+    layer_tabs = st.tabs([f"Layer {layer}" for layer in available_layers])
+    
+    # Handle shortened form for agglomerative clustering
+    cluster_type_short = "agg" if cluster_type == "agglomerative" else cluster_type
+    cluster_size = cluster_file.split('-')[-1].replace('.txt', '')
+    
+    for layer, tab in zip(available_layers, layer_tabs):
+        with tab:
+            # Find clusters containing the token(s)
+            matching_clusters = find_clusters_for_token(
+                model_name,
+                language,
+                cluster_type,
+                layer,
+                f"clusters-{cluster_type_short}-{cluster_size}.txt",
+                token
+            )
+            
+            if second_token:
+                matching_clusters2 = find_clusters_for_token(
+                    model_name,
+                    language,
+                    cluster_type,
+                    layer,
+                    f"clusters-{cluster_type_short}-{cluster_size}.txt",
+                    second_token
+                )
+                # Find intersection of clusters containing both tokens
+                matching_clusters &= matching_clusters2
+            
+            if matching_clusters:
+                # Sort cluster IDs numerically
+                cluster_ids = sorted(matching_clusters, key=lambda x: int(x))
+                
+                # Create dropdown for cluster selection
+                selected_cluster = st.selectbox(
+                    f"Select cluster from Layer {layer}",
+                    cluster_ids,
+                    format_func=lambda x: f"Cluster {x}",
+                    key=f"cluster_select_{layer}_{token}_{second_token if second_token else ''}"
+                )
+                
+                if selected_cluster:
+                    # Load all cluster data for the selected cluster
+                    cluster_data = load_cluster_sentences(
+                        model_name,
+                        language,
+                        cluster_type,
+                        layer,
+                        f"clusters-{cluster_type_short}-{cluster_size}.txt",
+                        specific_cluster=selected_cluster
+                    )
+                    
+                    if selected_cluster in cluster_data:
+                        # Create two columns for the main content
+                        col_main, col_chat = st.columns([2, 1])
+                        
+                        with col_main:
+                            shown_sentences = set()
+                            
+                            # Get all unique tokens in this cluster
+                            cluster_tokens = cluster_data[selected_cluster][0]["all_cluster_tokens"] if cluster_data[selected_cluster] else set()
+                            
+                            # Display word cloud for this cluster
+                            st.write("### Word Cloud")
+                            wc = create_wordcloud(cluster_data[selected_cluster], token1=token, token2=second_token)
+                            if wc:
+                                # Create a centered column for the word cloud
+                                col1, col2, col3 = st.columns([1, 3, 1])
+                                with col2:
+                                    plt.clf()
+                                    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+                                    ax.axis('off')
+                                    ax.imshow(wc, interpolation='bilinear')
+                                    st.pyplot(fig)
+                                    plt.close(fig)
+                            
+                            # First show sentences containing searched tokens
+                            if second_token:
+                                st.write(f"#### Context for searched tokens: '{token}' and '{second_token}'")
+                            else:
+                                st.write(f"#### Context for searched token: '{token}'")
+                            
+                            html_output = []
+                            for sent_info in cluster_data[selected_cluster]:
+                                if sent_info["token"] in [token, second_token] and sent_info["sentence"] not in shown_sentences:
+                                    html_output.append(create_sentence_html(sent_info["sentence"], sent_info))
+                                    shown_sentences.add(sent_info["sentence"])
+                                    html_output.append("<hr>")
+                            
+                            if html_output:
+                                st.markdown("\n".join(html_output), unsafe_allow_html=True)
+                            
+                            # Then show all other sentences in the cluster
+                            st.write("#### All sentences in cluster")
+                            html_output = []
+                            for sent_info in cluster_data[selected_cluster]:
+                                if sent_info["sentence"] not in shown_sentences:
+                                    html_output.append(create_sentence_html(sent_info["sentence"], sent_info))
+                                    shown_sentences.add(sent_info["sentence"])
+                                    html_output.append("<hr>")
+                            
+                            if not html_output:
+                                st.info("No additional sentences in this cluster.")
+                            else:
+                                st.markdown("\n".join(html_output), unsafe_allow_html=True)
+                        
+                        with col_chat:
+                            # Add chat interface with cluster ID
+                            chat_with_cluster(cluster_data[selected_cluster], cluster_type, selected_cluster)
+                    else:
+                        st.info(f"No sentences found for cluster {selected_cluster}")
+            
+            else:
+                if second_token:
+                    st.info(f"No clusters containing both '{token}' and '{second_token}' found in Layer {layer}")
+                else:
+                    st.info(f"No clusters containing '{token}' found in Layer {layer}")
+
+def display_input_file(model_name: str, language: str):
+    """Display the contents of input.in file"""
+    st.write("### Input File Contents")
+    
+    input_file = os.path.join(model_name, language, "input.in")
+    try:
+        with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = f.readlines()
+            
+        # Add line numbers and display in a scrollable container
+        numbered_lines = [f"{i+1:4d} | {line}" for i, line in enumerate(lines)]
+        st.code('\n'.join(numbered_lines), language='text')
+        
+        # Display some statistics
+        st.write(f"Total lines: {len(lines)}")
+        
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error reading input file: {e}")
+
+from dotenv import load_dotenv
+def setup_gemini():
+    """Setup Gemini model with API key and temperature setting"""
+    load_dotenv()  # Load environment variables from .env file
+    api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
+    if not api_key:
+        st.error("Please set GEMINI_API_KEY in your .env file")
+        return False
+    
+    genai.configure(api_key=api_key)
+    
+    # Create generation config with temperature 0.4
+    generation_config = {
+        "temperature": 0.4,
+        "top_p": 1,
+        "top_k": 1,
+        "max_output_tokens": 2048,
+    }
+    
+    return generation_config
+
+def get_cluster_context(cluster_sentences):
+    """Format cluster data into a clear context for Gemini, focusing on searched tokens only"""
+    # Get unique searched tokens and their frequencies
+    token_counts = {}
+    for sent_info in cluster_sentences:
+        token = sent_info["token"]
+        token_counts[token] = token_counts.get(token, 0) + 1
+    
+    # Format the context
+    context = "Here is the data for this cluster:\n\n"
+    
+    # Add token frequency information
+    context += "Tokens being analyzed:\n"
+    for token, count in sorted(token_counts.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0])):
+        context += f"- '{token}' (appears {count} times)\n"
+    
+    # Add sentence examples with token highlighting
+    context += "\nExample sentences (analyzed tokens marked with *):\n"
+    unique_sentences = {}
+    for sent_info in cluster_sentences:
+        sentence = sent_info["sentence"]
+        if sentence not in unique_sentences:
+            tokens = sentence.split()
+            marked_tokens = tokens.copy()
+            marked_tokens[sent_info["token_idx"]] = f"*{tokens[sent_info['token_idx']]}*"
+            unique_sentences[sentence] = " ".join(marked_tokens)
+    
+    for marked_sentence in unique_sentences.values():
+        context += f"- {marked_sentence}\n"
+    
+    return context
+
+def chat_with_cluster(cluster_sentences, clustering_method, cluster_id=None):
+    """Create a chat interface for discussing the cluster with Gemini"""
+    # Initialize Gemini with temperature setting
+    generation_config = setup_gemini()
+    if not generation_config:
+        return
+    
+    model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash', generation_config=generation_config)
+    
+    # Create a unique key for this specific cluster's chat
+    cluster_tokens = {sent_info["token"] for sent_info in cluster_sentences}
+    # Include cluster_id in the key if provided
+    cluster_key = f"cluster_chat_{cluster_id}_{'-'.join(sorted(cluster_tokens))}" if cluster_id else f"cluster_chat_{'-'.join(sorted(cluster_tokens))}"
+    history_key = f"{cluster_key}_history"
+    
+    # Reset chat and history on each page load
+    st.session_state[cluster_key] = model.start_chat(history=[])
+    st.session_state[history_key] = []
+    
+    # Get cluster context and send initial message
+    context = get_cluster_context(cluster_sentences)
+    initial_message = f"""You are a helpful assistant analyzing Java code clusters. You will help users understand 
+        patterns and relationships in the provided cluster data. Here is the context for this cluster:
+        
+        {context}
+        
+        Please analyze this data and help users understand what each token is doing in the cluster. Be concise and to the point.
+        """
+    
+    # Send initial message if history is empty
+    if not st.session_state[history_key]:
+        response = st.session_state[cluster_key].send_message(initial_message)
+        st.session_state[history_key].append(("assistant", response.text))
+    
+    # Display chat interface
+    st.write("### Chat with Gemini about this Cluster")
+    st.write("Ask questions about patterns, relationships, or insights in this cluster.")
+    
+    # Display chat history
+    for role, message in st.session_state[history_key]:
+        with st.chat_message(role):
+            st.write(message)
+    
+    # Chat input with cluster-specific key
+    user_input = st.text_input("Your question:", key=f"input_{cluster_key}")
+    
+    if user_input:
+        try:
+            # Display user message
+            with st.chat_message("user"):
+                st.write(user_input)
+            
+            # Store user message in history
+            st.session_state[history_key].append(("user", user_input))
+            
+            # Get and display Gemini's response
+            with st.chat_message("assistant"):
+                response = st.session_state[cluster_key].send_message(user_input)
+                st.write(response.text)
+                
+                # Store assistant's response in history
+                st.session_state[history_key].append(("assistant", response.text))
+                
+        except Exception as e:
+            st.error(f"Error communicating with Gemini: {e}")
+
+def handle_line_search(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str):
+    """Handle line number search functionality"""
+    st.write("### Search by Line Number")
+    
+    # Create two columns for search inputs
+    col1, col2 = st.columns([1, 1])
+    
+    with col1:
+        # Input for line number
+        line_number = st.number_input("Enter line number:", min_value=1, step=1)
+    
+    with col2:
+        # Optional token search
+        token_filter = st.text_input("Filter by token (optional):", "")
+    
+    if st.button("Search"):
+        # Find clusters containing the line number
+        clusters = find_clusters_for_line(
+            model_name,
+            language,
+            cluster_type,
+            layer,
+            cluster_file,
+            line_number
+        )
+        
+        if clusters:
+            if token_filter:
+                # Filter clusters to only those containing both the line and the token
+                filtered_clusters = set()
+                for cluster_id in clusters:
+                    cluster_data = load_cluster_sentences(
+                        model_name,
+                        language,
+                        cluster_type,
+                        layer,
+                        cluster_file,
+                        specific_cluster=cluster_id
+                    )
+                    if any(sent_info["token"] == token_filter for sent_info in cluster_data[cluster_id]):
+                        filtered_clusters.add(cluster_id)
+                clusters = filtered_clusters
+                
+                if not clusters:
+                    st.warning(f"No clusters found containing both line {line_number} and token '{token_filter}'")
+                    return
+                
+                st.success(f"Found {len(clusters)} clusters containing line {line_number} and token '{token_filter}'")
+            else:
+                st.success(f"Found {len(clusters)} clusters containing line {line_number}")
+            
+            # Create tabs for each cluster
+            cluster_tabs = st.tabs([f"Cluster {cluster_id}" for cluster_id in sorted(clusters)])
+            
+            for tab, cluster_id in zip(cluster_tabs, sorted(clusters)):
+                with tab:
+                    # Load cluster data
+                    cluster_data = load_cluster_sentences(
+                        model_name,
+                        language,
+                        cluster_type,
+                        layer,
+                        cluster_file,
+                        specific_cluster=cluster_id
+                    )
+                    
+                    if cluster_id in cluster_data:
+                        # Create two columns for the main content
+                        col_main, col_chat = st.columns([2, 1])
+                        
+                        with col_main:
+                            # Display word cloud
+                            st.write("### Word Cloud")
+                            wc = create_wordcloud(cluster_data[cluster_id], token_filter if token_filter else None)
+                            if wc:
+                                col1, col2, col3 = st.columns([1, 3, 1])
+                                with col2:
+                                    plt.clf()
+                                    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+                                    ax.axis('off')
+                                    ax.imshow(wc, interpolation='bilinear')
+                                    st.pyplot(fig)
+                                    plt.close(fig)
+                            
+                            # Display sentences
+                            st.write("### Sentences in Cluster")
+                            shown_sentences = set()
+                            
+                            # First show the searched line
+                            st.write("#### Searched Line")
+                            html_output = []
+                            for sent_info in cluster_data[cluster_id]:
+                                if sent_info["sentence_id"] == line_number - 1:  # Adjust for 0-based indexing
+                                    html_output.append(create_sentence_html(sent_info["sentence"], sent_info))
+                                    shown_sentences.add(sent_info["sentence"])
+                                    break
+                            
+                            if html_output:
+                                st.markdown("\n".join(html_output), unsafe_allow_html=True)
+                            
+                            # Then show sentences with the filtered token (if specified)
+                            if token_filter:
+                                st.write(f"#### Sentences containing '{token_filter}'")
+                                html_output = []
+                                for sent_info in cluster_data[cluster_id]:
+                                    if (sent_info["token"] == token_filter and 
+                                        sent_info["sentence"] not in shown_sentences):
+                                        html_output.append(create_sentence_html(sent_info["sentence"], sent_info))
+                                        shown_sentences.add(sent_info["sentence"])
+                                
+                                if html_output:
+                                    st.markdown("\n".join(html_output), unsafe_allow_html=True)
+                            
+                            # Finally show other sentences
+                            st.write("#### Other sentences in cluster")
+                            html_output = []
+                            for sent_info in cluster_data[cluster_id]:
+                                if sent_info["sentence"] not in shown_sentences:
+                                    html_output.append(create_sentence_html(sent_info["sentence"], sent_info))
+                                    shown_sentences.add(sent_info["sentence"])
+                            
+                            if html_output:
+                                st.markdown("\n".join(html_output), unsafe_allow_html=True)
+                        
+                        with col_chat:
+                            # Add chat interface with cluster ID
+                            chat_with_cluster(cluster_data[cluster_id], cluster_type, cluster_id)
+        else:
+            st.warning(f"No clusters found containing line {line_number}")
+
+def find_clusters_for_line(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str, line_number: int) -> set:
+    """Find cluster IDs containing the specified line number"""
+    matching_clusters = set()
+    
+    try:
+        cluster_file_path = os.path.join(model_name, language, f"layer{layer}", cluster_type, cluster_file)
+        
+        with open(cluster_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for line in f:
+                stripped_line = line.strip()
+                parts = stripped_line.split('|||')
+                
+                if len(parts) >= 3:
+                    try:
+                        sentence_id = int(parts[2])
+                        if sentence_id == line_number - 1:  # Adjust for 0-based indexing
+                            cluster_id = parts[4].strip()
+                            matching_clusters.add(cluster_id)
+                    except (ValueError, IndexError):
+                        continue
+                    
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error reading cluster file: {e}")
+        return set()
+    
+    return matching_clusters
+
+# Add new function to handle line token distribution
+def handle_line_token_distribution(model_name: str, language: str, cluster_type: str, layer: int, cluster_file: str):
+    """Display cluster distribution for each token in a specific line"""
+    st.write("### Line Token Distribution")
+    
+    # Input for line number
+    line_number = st.number_input("Enter line number:", min_value=1, step=1)
+    
+    if st.button("Analyze"):
+        # Load the input file to get the line content
+        input_file = os.path.join(model_name, language, "input.in")
+        try:
+            with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                lines = f.readlines()
+                
+            if line_number <= len(lines):
+                line_content = lines[line_number - 1].strip()
+                tokens = line_content.split()
+                
+                # Create a dictionary to store cluster assignments for each token
+                token_clusters = {}
+                
+                # Find clusters for each token in the line
+                cluster_file_path = os.path.join(model_name, language, f"layer{layer}", cluster_type, cluster_file)
+                with open(cluster_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    for line in f:
+                        parts = line.strip().split('|||')
+                        if len(parts) >= 5:
+                            try:
+                                sentence_id = int(parts[2])
+                                token_idx = int(parts[3])
+                                if sentence_id == line_number - 1:  # Adjust for 0-based indexing
+                                    token = parts[0].strip()
+                                    cluster_id = parts[4].strip()
+                                    token_clusters[(token, token_idx)] = cluster_id
+                            except (ValueError, IndexError):
+                                continue
+                
+                # Find clusters that contain different tokens
+                cluster_to_unique_tokens = {}
+                for (token, idx), cluster in token_clusters.items():
+                    if cluster not in cluster_to_unique_tokens:
+                        cluster_to_unique_tokens[cluster] = set()
+                    cluster_to_unique_tokens[cluster].add(token)
+                
+                # Filter for clusters with different tokens (more than one unique token)
+                clusters_with_different_tokens = {
+                    cluster: tokens for cluster, tokens in cluster_to_unique_tokens.items()
+                    if len(tokens) > 1
+                }
+                
+                has_mixed_clusters = len(clusters_with_different_tokens) > 0
+                
+                # Display results
+                col1, col2 = st.columns([3, 1])
+                with col1:
+                    st.write("#### Line Content:")
+                    st.code(line_content, language="java")
+                with col2:
+                    st.write("#### Uniqueness Check:")
+                    st.checkbox("All different tokens have unique clusters", value=not has_mixed_clusters, disabled=True)
+                    
+                    # Show clusters with different tokens
+                    if has_mixed_clusters:
+                        st.write("##### Clusters with Different Tokens:")
+                        for cluster, unique_tokens in clusters_with_different_tokens.items():
+                            # Get all indices for each token in this cluster
+                            token_positions = {}
+                            for token in unique_tokens:
+                                positions = [idx for (t, idx), c in token_clusters.items() 
+                                          if t == token and c == cluster]
+                                token_positions[token] = positions
+                            
+                            # Format the display string
+                            tokens_str = ", ".join(
+                                f"'{token}' (idx: {', '.join(map(str, positions))})" 
+                                for token, positions in token_positions.items()
+                            )
+                            st.markdown(f"- Cluster **{cluster}**: {tokens_str}")
+                
+                st.write("#### Token Distribution:")
+                
+                # Create a table showing token distributions
+                data = []
+                for i, token in enumerate(tokens):
+                    cluster = token_clusters.get((token, i), "N/A")
+                    data.append({
+                        "Token Index": i,
+                        "Token": token,
+                        "Cluster": cluster
+                    })
+                
+                df = pd.DataFrame(data)
+                st.table(df)
+                
+                # Create a visualization of the distribution
+                st.write("#### Distribution Visualization:")
+                
+                # Create a Sankey diagram
+                source = []
+                target = []
+                value = []
+                label = []
+                
+                # Add tokens as source nodes
+                for i, token in enumerate(tokens):
+                    source.append(i)
+                    cluster = token_clusters.get((token, i), "N/A")
+                    if cluster == "N/A":
+                        target_idx = len(tokens)
+                    else:
+                        if cluster not in label[len(tokens):]:
+                            label.append(cluster)
+                        target_idx = len(tokens) + label[len(tokens):].index(cluster)
+                    target.append(target_idx)
+                    value.append(1)
+                    if i == 0:
+                        label.extend(tokens)
+                
+                # Create and display the Sankey diagram
+                fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
+                    node=dict(
+                        pad=15,
+                        thickness=20,
+                        line=dict(color="black", width=0.5),
+                        label=label,
+                        color="blue"
+                    ),
+                    link=dict(
+                        source=source,
+                        target=target,
+                        value=value
+                    )
+                )])
+                
+                fig.update_layout(title_text="Token to Cluster Distribution", font_size=10)
+                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+                
+            else:
+                st.error(f"Line number {line_number} is out of range. File has {len(lines)} lines.")
+                
+        except Exception as e:
+            st.error(f"Error analyzing line: {e}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

perturbed_diff/clusters/input.in

@@ -0,0 +1,24 @@
+public class Alpha { public static void execute ( String [ ] parameters ) { int total = 10 ; for ( int counter = 0 ; counter < total ; counter ++ ) { System . out . println ( counter ) ; } } }
+public class Beta { public static void process ( String [ ] inputs ) { int maximum = 10 ; for ( int index = 0 ; index < maximum ; index ++ ) { System . out . println ( index ) ; } } }
+public class Gamma { public static void run ( String [ ] commandline ) { for ( int iterator = 0 ; iterator < 10 ; iterator ++ ) { System . out . println ( iterator ) ; } } }
+public class Delta { public static void start ( String [ ] options ) { int position = 0 ; while ( position < 10 ) { System . out . println ( position ) ; position ++ ; } } }
+public class Epsilon { public static void begin ( String [ ] config ) { int value = 5 ; int limit = 10 ; if ( value < limit ) { System . out . println ( value ) ; } } }
+public class Zeta { public static void initialize ( String [ ] settings ) { int number = 5 ; int threshold = 10 ; if ( ! ( number >= threshold ) ) { System . out . println ( number ) ; } } }
+public class Eta { public static void compute ( String [ ] arguments ) { int [ ] collection = new int [ 5 ] ; collection [ 0 ] += 100 ; System . out . println ( collection [ 0 ] ) ; } }
+public class Theta { public static void calculate ( String [ ] params ) { int [ ] array = new int [ 5 ] ; array [ 0 ] = array [ 0 ] + 100 ; System . out . println ( array [ 0 ] ) ; } }
+public class Iota { public static void perform ( String [ ] vars ) { for ( int count = 0 ; count < 5 ; count ++ ) { System . out . println ( count ) ; } } }
+public class Kappa { public static void launch ( String [ ] argv ) { for ( int idx = 0 ; idx <= 5 ; idx ++ ) { System . out . println ( idx ) ; } } }
+public class Lambda { public static void output ( String [ ] cmdArgs ) { int variable = 0 ; System . out . println ( variable ) ; } }
+public class Mu { public static void display ( String [ ] flags ) { int quantity = 1 ; System . out . println ( quantity ) ; } }
+public class Nu { public static void show ( String [ ] tokens ) { int sum = 10 ; for ( int loop = 0 ; loop < sum ; loop ++ ) { System . out . println ( loop ) ; } } }
+public class Xi { public static void render ( String [ ] elements ) { int max = 10 ; for ( int cursor = 0 ; cursor < max ; cursor ++ ) { System . out . println ( cursor ) ; } } }
+public class Omicron { public static void iterate ( String [ ] values ) { for ( int step = 0 ; step < 5 ; step ++ ) { System . out . println ( step ) ; } } }
+public class Pi { public static void cycle ( String [ ] items ) { int marker = 0 ; while ( marker < 5 ) { System . out . println ( marker ) ; marker ++ ; } } }
+public class Rho { public static void compare ( String [ ] data ) { int first = 7 ; int second = 10 ; if ( first > second ) { System . out . println ( " first is greater " ) ; } } }
+public class Sigma { public static void evaluate ( String [ ] entries ) { int left = 7 ; int right = 10 ; if ( ! ( left <= right ) ) { System . out . println ( " left is greater " ) ; } } }
+public class Tau { public static void transform ( String [ ] sequence ) { int [ ] numbers = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 } ; numbers [ 2 ] *= 2 ; System . out . println ( numbers [ 2 ] ) ; } }
+public class Upsilon { public static void modify ( String [ ] collection ) { int [ ] digits = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 } ; digits [ 2 ] = digits [ 2 ] * 2 ; System . out . println ( digits [ 2 ] ) ; } }
+public class Phi { public static void count ( String [ ] args ) { for ( int current = 1 ; current < 4 ; current ++ ) { System . out . println ( current ) ; } } }
+public class Chi { public static void enumerate ( String [ ] list ) { for ( int element = 1 ; element <= 4 ; element ++ ) { System . out . println ( element ) ; } } }
+public class Psi { public static void print ( String [ ] input ) { int result = 0 ; System . out . println ( result ) ; } }
+public class Omega { public static void log ( String [ ] array ) { int value = 1 ; System . out . println ( value ) ; } }

perturbed_diff/clusters/layer12/kmeans/clusters-kmeans-10.txt

@@ -0,0 +1,1047 @@
+void|||1|||0|||6|||0
+void|||2|||1|||6|||0
+void|||3|||2|||6|||0
+void|||4|||3|||6|||0
+void|||5|||4|||6|||0
+void|||6|||5|||6|||0
+void|||7|||6|||6|||0
+void|||8|||7|||6|||0
+void|||9|||8|||6|||0
+void|||10|||9|||6|||0
+void|||11|||10|||6|||0
+void|||12|||11|||6|||0
+void|||13|||12|||6|||0
+void|||14|||13|||6|||0
+void|||15|||14|||6|||0
+void|||16|||15|||6|||0
+void|||17|||16|||6|||0
+void|||18|||17|||6|||0
+void|||19|||18|||6|||0
+void|||20|||19|||6|||0
+void|||21|||20|||6|||0
+void|||22|||21|||6|||0
+void|||23|||22|||6|||0
+void|||24|||23|||6|||0
+total|||1|||0|||16|||1
+10|||1|||0|||18|||1
+for|||1|||0|||20|||1
+counter|||1|||0|||23|||1
+counter|||2|||0|||27|||1
+total|||2|||0|||29|||1
+counter|||3|||0|||31|||1
+++|||1|||0|||32|||1
+counter|||4|||0|||41|||1
+maximum|||1|||1|||16|||1
+10|||2|||1|||18|||1
+for|||2|||1|||20|||1
+index|||1|||1|||23|||1
+index|||2|||1|||27|||1
+maximum|||2|||1|||29|||1
+index|||3|||1|||31|||1
+++|||2|||1|||32|||1
+index|||4|||1|||41|||1
+for|||3|||2|||15|||1
+iterator|||1|||2|||18|||1
+iterator|||2|||2|||22|||1
+iterator|||3|||2|||26|||1
+++|||3|||2|||27|||1
+iterator|||4|||2|||36|||1
+position|||1|||3|||16|||1
+while|||1|||3|||20|||1
+position|||2|||3|||22|||1
+position|||3|||3|||33|||1
+position|||4|||3|||36|||1
+value|||1|||4|||16|||1
+5|||1|||4|||18|||1
+limit|||1|||4|||21|||1
+10|||5|||4|||23|||1
+value|||2|||4|||27|||1
+limit|||2|||4|||29|||1
+value|||3|||4|||38|||1
+initialize|||1|||5|||7|||1
+settings|||1|||5|||12|||1
+number|||1|||5|||16|||1
+5|||2|||5|||18|||1
+threshold|||1|||5|||21|||1
+10|||6|||5|||23|||1
+!|||1|||5|||27|||1
+number|||2|||5|||29|||1
+threshold|||2|||5|||31|||1
+number|||3|||5|||41|||1
+int|||11|||6|||15|||1
+collection|||1|||6|||18|||1
+int|||12|||6|||21|||1
+5|||3|||6|||23|||1
+collection|||2|||6|||26|||1
+collection|||3|||6|||39|||1
+int|||13|||7|||15|||1
+array|||1|||7|||18|||1
+int|||14|||7|||21|||1
+5|||4|||7|||23|||1
+array|||2|||7|||26|||1
+array|||3|||7|||31|||1
+array|||4|||7|||44|||1
+for|||4|||8|||15|||1
+count|||1|||8|||18|||1
+count|||2|||8|||22|||1
+count|||3|||8|||26|||1
+++|||5|||8|||27|||1
+count|||4|||8|||36|||1
+launch|||1|||9|||7|||1
+for|||5|||9|||15|||1
+idx|||1|||9|||18|||1
+idx|||2|||9|||22|||1
+idx|||3|||9|||26|||1
+++|||6|||9|||27|||1
+idx|||4|||9|||36|||1
+variable|||1|||10|||16|||1
+variable|||2|||10|||26|||1
+quantity|||1|||11|||16|||1
+quantity|||2|||11|||26|||1
+sum|||1|||12|||16|||1
+10|||7|||12|||18|||1
+for|||6|||12|||20|||1
+loop|||1|||12|||23|||1
+loop|||2|||12|||27|||1
+sum|||2|||12|||29|||1
+loop|||3|||12|||31|||1
+++|||7|||12|||32|||1
+loop|||4|||12|||41|||1
+max|||1|||13|||16|||1
+10|||8|||13|||18|||1
+for|||7|||13|||20|||1
+cursor|||1|||13|||23|||1
+cursor|||2|||13|||27|||1
+max|||2|||13|||29|||1
+cursor|||3|||13|||31|||1
+++|||8|||13|||32|||1
+cursor|||4|||13|||41|||1
+for|||8|||14|||15|||1
+step|||1|||14|||18|||1
+step|||2|||14|||22|||1
+step|||3|||14|||26|||1
+++|||9|||14|||27|||1
+step|||4|||14|||36|||1
+marker|||1|||15|||16|||1
+while|||2|||15|||20|||1
+marker|||2|||15|||22|||1
+marker|||3|||15|||33|||1
+marker|||4|||15|||36|||1
+int|||25|||16|||15|||1
+first|||1|||16|||16|||1
+7|||1|||16|||18|||1
+int|||26|||16|||20|||1
+second|||1|||16|||21|||1
+10|||9|||16|||23|||1
+if|||3|||16|||25|||1
+first|||2|||16|||27|||1
+second|||2|||16|||29|||1
+first|||3|||16|||39|||1
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+left|||1|||17|||16|||1
+7|||2|||17|||18|||1
+int|||28|||17|||20|||1
+right|||1|||17|||21|||1
+10|||10|||17|||23|||1
+if|||4|||17|||25|||1
+!|||2|||17|||27|||1
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+right|||2|||17|||31|||1
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+digits|||3|||19|||37|||1
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+digits|||4|||19|||50|||1
+2|||9|||19|||52|||1
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+1|||1|||11|||18|||4
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+String|||15|||14|||9|||4
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+int|||24|||15|||15|||4
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+println|||16|||15|||31|||4
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+Rho|||1|||16|||2|||4
+compare|||1|||16|||7|||4
+String|||17|||16|||9|||4
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+>|||1|||16|||28|||4
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+"|||1|||16|||38|||4
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+String|||18|||17|||9|||4
+entries|||1|||17|||12|||4
+<=|||2|||17|||30|||4
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+left|||3|||17|||42|||4
+is|||2|||17|||43|||4
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+"|||4|||17|||45|||4
+Tau|||1|||18|||2|||4
+transform|||1|||18|||7|||4
+String|||19|||18|||9|||4
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+count|||5|||20|||7|||4
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+Chi|||1|||21|||2|||4
+enumerate|||1|||21|||7|||4
+String|||22|||21|||9|||4
+list|||1|||21|||12|||4
+int|||32|||21|||17|||4
+1|||5|||21|||20|||4
+<=|||3|||21|||23|||4
+4|||4|||21|||24|||4
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+print|||1|||22|||7|||4
+String|||23|||22|||9|||4
+input|||1|||22|||12|||4
+int|||33|||22|||15|||4
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+element|||2|||21|||22|||6
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+result|||1|||22|||16|||6
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+result|||2|||22|||26|||6
+println|||24|||23|||24|||6
+value|||5|||23|||26|||6

perturbed_similar/java/input.in

@@ -0,0 +1,24 @@
+public class Example1 { public static void main ( String [ ] args ) { int Example1 = 10 ; for ( int example1 = 0 ; example1 < Example1 ; example1 ++ ) { System . out . println ( example1 ) ; } } }
+public class Example2 { public static void main ( String [ ] args ) { int example2 = 10 ; for ( int Example2 = 0 ; Example2 < example2 ; Example2 ++ ) { System . out . println ( Example2 ) ; } } }
+public class Example3 { public static void main ( String [ ] args ) { for ( int Example3 = 0 ; Example3 < 10 ; Example3 ++ ) { System . out . println ( Example3 ) ; } } }
+public class Example4 { public static void main ( String [ ] args ) { int example4 = 0 ; while ( example4 < 10 ) { System . out . println ( example4 ) ; example4 ++ ; } } }
+public class Example5 { public static void main ( String [ ] args ) { int Example5 = 5 ; int example5 = 10 ; if ( Example5 < example5 ) { System . out . println ( Example5 ) ; } } }
+public class Example6 { public static void main ( String [ ] args ) { int example6 = 5 ; int Example6 = 10 ; if ( ! ( example6 >= Example6 ) ) { System . out . println ( example6 ) ; } } }
+public class Example7 { public static void main ( String [ ] args ) { int [ ] Example7 = new int [ 5 ] ; Example7 [ 0 ] += 100 ; System . out . println ( Example7 [ 0 ] ) ; } }
+public class Example8 { public static void main ( String [ ] args ) { int [ ] example8 = new int [ 5 ] ; example8 [ 0 ] = example8 [ 0 ] + 100 ; System . out . println ( example8 [ 0 ] ) ; } }
+public class Example9 { public static void main ( String [ ] args ) { for ( int Example9 = 0 ; Example9 < 5 ; Example9 ++ ) { System . out . println ( Example9 ) ; } } }
+public class Example10 { public static void main ( String [ ] args ) { for ( int example10 = 0 ; example10 <= 5 ; example10 ++ ) { System . out . println ( example10 ) ; } } }
+public class Example11 { public static void main ( String [ ] args ) { int Example11 = 0 ; System . out . println ( Example11 ) ; } }
+public class Example12 { public static void main ( String [ ] args ) { int example12 = 1 ; System . out . println ( example12 ) ; } }
+public class Example13 { public static void main ( String [ ] args ) { int Example13 = 10 ; for ( int example13 = 0 ; example13 < Example13 ; example13 ++ ) { System . out . println ( example13 ) ; } } }
+public class Example14 { public static void main ( String [ ] args ) { int example14 = 10 ; for ( int Example14 = 0 ; Example14 < example14 ; Example14 ++ ) { System . out . println ( Example14 ) ; } } }
+public class Example15 { public static void main ( String [ ] args ) { for ( int example15 = 0 ; example15 < 5 ; example15 ++ ) { System . out . println ( example15 ) ; } } }
+public class Example16 { public static void main ( String [ ] args ) { int Example16 = 0 ; while ( Example16 < 5 ) { System . out . println ( Example16 ) ; Example16 ++ ; } } }
+public class Example17 { public static void main ( String [ ] args ) { int Example17 = 7 ; int example17 = 10 ; if ( Example17 > example17 ) { System . out . println ( " x is greater " ) ; } } }
+public class Example18 { public static void main ( String [ ] args ) { int example18 = 7 ; int Example18 = 10 ; if ( ! ( example18 <= Example18 ) ) { System . out . println ( " x is greater " ) ; } } }
+public class Example19 { public static void main ( String [ ] args ) { int [ ] example19 = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 } ; example19 [ 2 ] *= 2 ; System . out . println ( example19 [ 2 ] ) ; } }
+public class Example20 { public static void main ( String [ ] args ) { int [ ] Example20 = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 } ; Example20 [ 2 ] = Example20 [ 2 ] * 2 ; System . out . println ( Example20 [ 2 ] ) ; } }
+public class Example21 { public static void main ( String [ ] args ) { for ( int Example21 = 1 ; Example21 < 4 ; Example21 ++ ) { System . out . println ( Example21 ) ; } } }
+public class Example22 { public static void main ( String [ ] args ) { for ( int example22 = 1 ; example22 <= 4 ; example22 ++ ) { System . out . println ( example22 ) ; } } }
+public class Example23 { public static void main ( String [ ] args ) { int Example23 = 0 ; System . out . println ( Example23 ) ; } }
+public class Example24 { public static void main ( String [ ] args ) { int example24 = 1 ; System . out . println ( example24 ) ; } }

perturbed_similar/java/layer12/kmeans/clusters-kmeans-10.txt

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+Example1|||1|||0|||2|||0
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+10|||4|||3|||24|||0
+++|||4|||3|||37|||0
+Example5|||1|||4|||2|||0
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+int|||10|||5|||20|||0
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+=|||10|||5|||22|||0
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+=|||30|||19|||36|||0
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+;|||9|||2|||21|||1
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+]|||8|||6|||17|||1
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+[|||13|||7|||16|||1
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+example8|||1|||7|||18|||1
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+;|||30|||9|||21|||1
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+example12|||2|||11|||26|||1
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+example13|||4|||12|||41|||1
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+;|||42|||13|||26|||1
+Example14|||3|||13|||27|||1
+example14|||2|||13|||29|||1
+Example14|||4|||13|||31|||1
+++|||8|||13|||32|||1
+Example14|||5|||13|||41|||1
+for|||8|||14|||15|||1
+example15|||1|||14|||18|||1
+;|||45|||14|||21|||1
+example15|||2|||14|||22|||1
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+++|||9|||14|||27|||1
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+++|||10|||15|||37|||1
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+10|||9|||16|||23|||1
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+7|||2|||17|||18|||1
+10|||10|||17|||23|||1
+!|||2|||17|||27|||1
+[|||29|||18|||16|||1
+]|||29|||18|||17|||1
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+1|||2|||18|||21|||1
+2|||1|||18|||23|||1
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+5|||9|||18|||29|||1
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+]|||30|||18|||35|||1
+example19|||3|||18|||45|||1
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+]|||31|||18|||48|||1
+[|||33|||19|||16|||1
+]|||33|||19|||17|||1
+Example20|||2|||19|||18|||1
+2|||5|||19|||23|||1
+3|||2|||19|||25|||1
+4|||2|||19|||27|||1
+5|||10|||19|||29|||1
+Example20|||3|||19|||32|||1
+2|||6|||19|||34|||1
+]|||34|||19|||35|||1
+Example20|||4|||19|||37|||1
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+]|||35|||19|||40|||1
+Example20|||5|||19|||50|||1
+2|||9|||19|||52|||1
+]|||36|||19|||53|||1
+for|||9|||20|||15|||1
+Example21|||2|||20|||18|||1
+;|||63|||20|||21|||1
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+Example21|||4|||20|||26|||1
+++|||11|||20|||27|||1
+Example21|||5|||20|||36|||1
+for|||10|||21|||15|||1
+example22|||1|||21|||18|||1
+;|||66|||21|||21|||1
+example22|||2|||21|||22|||1
+example22|||3|||21|||26|||1
+++|||12|||21|||27|||1
+example22|||4|||21|||36|||1
+Example23|||2|||22|||16|||1
+Example23|||3|||22|||26|||1
+example24|||1|||23|||16|||1
+example24|||2|||23|||26|||1
+Example1|||1|||0|||2|||2
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+int|||3|||1|||15|||2
+example2|||1|||1|||16|||2
+=|||3|||1|||17|||2
+10|||2|||1|||18|||2
+int|||4|||1|||22|||2
+0|||2|||1|||25|||2
+<|||2|||1|||28|||2
+out|||2|||1|||37|||2
+println|||2|||1|||39|||2
+Example3|||1|||2|||2|||2
+int|||5|||2|||17|||2
+0|||3|||2|||20|||2
+<|||3|||2|||23|||2
+10|||3|||2|||24|||2
+out|||3|||2|||32|||2
+println|||3|||2|||34|||2
+Example4|||1|||3|||2|||2
+int|||6|||3|||15|||2
+0|||4|||3|||18|||2
+<|||4|||3|||23|||2
+10|||4|||3|||24|||2
+out|||4|||3|||29|||2
+println|||4|||3|||31|||2
+++|||4|||3|||37|||2
+Example5|||1|||4|||2|||2
+int|||7|||4|||15|||2
+Example5|||2|||4|||16|||2
+5|||1|||4|||18|||2
+;|||15|||4|||19|||2
+int|||8|||4|||20|||2
+example5|||1|||4|||21|||2
+=|||8|||4|||22|||2
+10|||5|||4|||23|||2
+if|||1|||4|||25|||2
+<|||5|||4|||28|||2
+out|||5|||4|||34|||2
+println|||5|||4|||36|||2
+Example6|||1|||5|||2|||2
+int|||9|||5|||15|||2
+example6|||1|||5|||16|||2
+=|||9|||5|||17|||2
+5|||2|||5|||18|||2
+;|||18|||5|||19|||2
+int|||10|||5|||20|||2
+Example6|||2|||5|||21|||2
+=|||10|||5|||22|||2
+if|||2|||5|||25|||2
+example6|||2|||5|||29|||2
+>=|||1|||5|||30|||2
+Example6|||3|||5|||31|||2
+out|||6|||5|||37|||2
+println|||6|||5|||39|||2
+}|||16|||5|||44|||2
+}|||17|||5|||45|||2
+}|||18|||5|||46|||2
+Example7|||1|||6|||2|||2
+0|||5|||6|||28|||2
++=|||1|||6|||30|||2
+100|||1|||6|||31|||2
+out|||7|||6|||35|||2
+0|||6|||6|||41|||2
+Example8|||1|||7|||2|||2
+0|||7|||7|||28|||2
+0|||8|||7|||33|||2
++|||1|||7|||35|||2
+100|||2|||7|||36|||2
+out|||8|||7|||40|||2
+0|||9|||7|||46|||2
+Example9|||1|||8|||2|||2
+int|||15|||8|||17|||2
+0|||10|||8|||20|||2
+<|||6|||8|||23|||2
+5|||5|||8|||24|||2
+out|||9|||8|||32|||2
+println|||9|||8|||34|||2
+Example10|||1|||9|||2|||2
+int|||16|||9|||17|||2
+0|||11|||9|||20|||2
+<=|||1|||9|||23|||2
+5|||6|||9|||24|||2
+out|||10|||9|||32|||2
+println|||10|||9|||34|||2
+Example11|||1|||10|||2|||2
+int|||17|||10|||15|||2
+0|||12|||10|||18|||2
+out|||11|||10|||22|||2
+println|||11|||10|||24|||2
+Example12|||1|||11|||2|||2
+int|||18|||11|||15|||2
+1|||1|||11|||18|||2
+out|||12|||11|||22|||2
+println|||12|||11|||24|||2
+Example13|||1|||12|||2|||2
+int|||19|||12|||15|||2
+int|||20|||12|||22|||2
+0|||13|||12|||25|||2
+<|||7|||12|||28|||2
+out|||13|||12|||37|||2
+println|||13|||12|||39|||2
+Example14|||1|||13|||2|||2
+int|||21|||13|||15|||2
+=|||20|||13|||17|||2
+10|||8|||13|||18|||2
+int|||22|||13|||22|||2
+0|||14|||13|||25|||2
+<|||8|||13|||28|||2
+out|||14|||13|||37|||2
+println|||14|||13|||39|||2
+Example15|||1|||14|||2|||2
+int|||23|||14|||17|||2
+0|||15|||14|||20|||2
+<|||9|||14|||23|||2
+5|||7|||14|||24|||2
+out|||15|||14|||32|||2
+println|||15|||14|||34|||2
+Example16|||1|||15|||2|||2
+int|||24|||15|||15|||2
+0|||16|||15|||18|||2
+<|||10|||15|||23|||2
+5|||8|||15|||24|||2
+out|||16|||15|||29|||2
+Example17|||1|||16|||2|||2
+int|||25|||16|||15|||2
+Example17|||2|||16|||16|||2
+;|||51|||16|||19|||2
+int|||26|||16|||20|||2
+example17|||1|||16|||21|||2
+=|||25|||16|||22|||2
+>|||1|||16|||28|||2
+out|||17|||16|||34|||2
+"|||1|||16|||38|||2
+x|||1|||16|||39|||2
+is|||1|||16|||40|||2
+greater|||1|||16|||41|||2
+"|||2|||16|||42|||2
+}|||45|||16|||45|||2
+Example18|||1|||17|||2|||2
+int|||27|||17|||15|||2
+example18|||1|||17|||16|||2
+;|||54|||17|||19|||2
+int|||28|||17|||20|||2
+Example18|||2|||17|||21|||2
+=|||27|||17|||22|||2
+if|||4|||17|||25|||2
+example18|||2|||17|||29|||2
+<=|||2|||17|||30|||2
+Example18|||3|||17|||31|||2
+out|||18|||17|||37|||2
+"|||3|||17|||41|||2
+x|||2|||17|||42|||2
+is|||2|||17|||43|||2
+greater|||2|||17|||44|||2
+"|||4|||17|||45|||2
+}|||48|||17|||48|||2
+Example19|||1|||18|||2|||2
+int|||29|||18|||15|||2
+*=|||1|||18|||36|||2
+2|||3|||18|||37|||2
+out|||19|||18|||41|||2
+println|||19|||18|||43|||2
+Example20|||1|||19|||2|||2
+int|||30|||19|||15|||2
+1|||3|||19|||21|||2
+=|||30|||19|||36|||2
+*|||1|||19|||41|||2
+2|||8|||19|||42|||2
+out|||20|||19|||46|||2
+println|||20|||19|||48|||2
+}|||55|||19|||56|||2
+}|||56|||19|||57|||2
+Example21|||1|||20|||2|||2
+int|||31|||20|||17|||2
+<|||11|||20|||23|||2
+4|||3|||20|||24|||2
+out|||21|||20|||32|||2
+println|||21|||20|||34|||2
+Example22|||1|||21|||2|||2
+int|||32|||21|||17|||2
+1|||5|||21|||20|||2
+<=|||3|||21|||23|||2
+4|||4|||21|||24|||2
+out|||22|||21|||32|||2
+println|||22|||21|||34|||2
+Example23|||1|||22|||2|||2
+int|||33|||22|||15|||2
+0|||17|||22|||18|||2
+out|||23|||22|||22|||2
+println|||23|||22|||24|||2
+Example24|||1|||23|||2|||2
+int|||34|||23|||15|||2
+1|||6|||23|||18|||2
+out|||24|||23|||22|||2
+println|||24|||23|||24|||2
+{|||1|||0|||3|||3
+(|||1|||0|||8|||3
+)|||1|||0|||13|||3
+{|||2|||0|||14|||3
+=|||1|||0|||17|||3
+;|||1|||0|||19|||3
+(|||2|||0|||21|||3
+=|||2|||0|||24|||3
+;|||3|||0|||30|||3
+)|||2|||0|||33|||3
+{|||3|||0|||34|||3
+.|||1|||0|||36|||3
+.|||2|||0|||38|||3
+(|||3|||0|||40|||3
+)|||3|||0|||42|||3
+;|||4|||0|||43|||3
+{|||4|||1|||3|||3
+(|||4|||1|||8|||3
+)|||4|||1|||13|||3
+{|||5|||1|||14|||3
+;|||5|||1|||19|||3
+(|||5|||1|||21|||3
+=|||4|||1|||24|||3
+;|||7|||1|||30|||3
+)|||5|||1|||33|||3
+{|||6|||1|||34|||3
+.|||3|||1|||36|||3
+.|||4|||1|||38|||3
+(|||6|||1|||40|||3
+)|||6|||1|||42|||3
+;|||8|||1|||43|||3
+}|||6|||1|||46|||3
+{|||7|||2|||3|||3
+(|||7|||2|||8|||3
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+{|||8|||2|||14|||3
+(|||8|||2|||16|||3
+=|||5|||2|||19|||3
+;|||10|||2|||25|||3
+)|||8|||2|||28|||3
+{|||9|||2|||29|||3
+.|||5|||2|||31|||3
+.|||6|||2|||33|||3
+(|||9|||2|||35|||3
+)|||9|||2|||37|||3
+;|||11|||2|||38|||3
+}|||7|||2|||39|||3
+}|||9|||2|||41|||3
+{|||10|||3|||3|||3
+(|||10|||3|||8|||3
+)|||10|||3|||13|||3
+{|||11|||3|||14|||3
+=|||6|||3|||17|||3
+;|||12|||3|||19|||3
+(|||11|||3|||21|||3
+)|||11|||3|||25|||3
+{|||12|||3|||26|||3
+.|||7|||3|||28|||3
+.|||8|||3|||30|||3
+(|||12|||3|||32|||3
+)|||12|||3|||34|||3
+;|||13|||3|||35|||3
+;|||14|||3|||38|||3
+}|||12|||3|||41|||3
+{|||13|||4|||3|||3
+(|||13|||4|||8|||3
+)|||13|||4|||13|||3
+{|||14|||4|||14|||3
+=|||7|||4|||17|||3
+;|||16|||4|||24|||3
+(|||14|||4|||26|||3
+)|||14|||4|||30|||3
+{|||15|||4|||31|||3
+.|||9|||4|||33|||3
+.|||10|||4|||35|||3
+(|||15|||4|||37|||3
+)|||15|||4|||39|||3
+;|||17|||4|||40|||3
+}|||15|||4|||43|||3
+{|||16|||5|||3|||3
+(|||16|||5|||8|||3
+)|||16|||5|||13|||3
+{|||17|||5|||14|||3
+;|||19|||5|||24|||3
+(|||17|||5|||26|||3
+(|||18|||5|||28|||3
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+)|||18|||5|||33|||3
+{|||18|||5|||34|||3
+.|||11|||5|||36|||3
+.|||12|||5|||38|||3
+(|||19|||5|||40|||3
+)|||19|||5|||42|||3
+;|||20|||5|||43|||3
+{|||19|||6|||3|||3
+(|||20|||6|||8|||3
+)|||20|||6|||13|||3
+{|||20|||6|||14|||3
+=|||11|||6|||19|||3
+new|||1|||6|||20|||3
+[|||9|||6|||22|||3
+;|||21|||6|||25|||3
+[|||10|||6|||27|||3
+;|||22|||6|||32|||3
+.|||13|||6|||34|||3
+.|||14|||6|||36|||3
+println|||7|||6|||37|||3
+(|||21|||6|||38|||3
+[|||11|||6|||40|||3
+)|||21|||6|||43|||3
+;|||23|||6|||44|||3
+}|||20|||6|||46|||3
+{|||21|||7|||3|||3
+(|||22|||7|||8|||3
+)|||22|||7|||13|||3
+{|||22|||7|||14|||3
+=|||12|||7|||19|||3
+new|||2|||7|||20|||3
+[|||14|||7|||22|||3
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+=|||13|||7|||30|||3
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+"|||3|||17|||41|||0
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+Example2|||2|||1|||23|||4
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+Example2|||5|||1|||41|||4
+for|||3|||2|||15|||4
+Example3|||2|||2|||18|||4
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+++|||3|||2|||27|||4
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+example4|||1|||3|||16|||4
+while|||1|||3|||20|||4
+example4|||2|||3|||22|||4
+example4|||3|||3|||33|||4
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+;|||27|||8|||21|||4
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+for|||5|||9|||15|||4
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+;|||30|||9|||21|||4
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+++|||6|||9|||27|||4
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+Example11|||3|||10|||26|||4
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+;|||38|||12|||26|||4
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+example13|||4|||12|||41|||4
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+;|||42|||13|||26|||4
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+;|||66|||21|||21|||4
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+Example23|||3|||22|||26|||4
+example24|||1|||23|||16|||4
+example24|||2|||23|||26|||4
+public|||1|||0|||0|||5
+class|||1|||0|||1|||5
+public|||2|||0|||4|||5
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+public|||3|||1|||0|||5
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+public|||20|||9|||4|||5
+static|||10|||9|||5|||5
+void|||10|||9|||6|||5
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+}|||27|||9|||40|||5
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+class|||11|||10|||1|||5
+public|||22|||10|||4|||5
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+class|||12|||11|||1|||5
+public|||24|||11|||4|||5
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+void|||12|||11|||6|||5
+main|||12|||11|||7|||5
+}|||31|||11|||29|||5
+}|||32|||11|||30|||5
+public|||25|||12|||0|||5
+class|||13|||12|||1|||5
+public|||26|||12|||4|||5
+static|||13|||12|||5|||5
+void|||13|||12|||6|||5
+main|||13|||12|||7|||5
+}|||33|||12|||44|||5
+}|||34|||12|||45|||5
+}|||35|||12|||46|||5
+public|||27|||13|||0|||5
+class|||14|||13|||1|||5
+public|||28|||13|||4|||5
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+void|||14|||13|||6|||5
+main|||14|||13|||7|||5
+}|||36|||13|||44|||5
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+public|||29|||14|||0|||5
+class|||15|||14|||1|||5
+public|||30|||14|||4|||5
+static|||15|||14|||5|||5
+void|||15|||14|||6|||5
+main|||15|||14|||7|||5
+}|||40|||14|||40|||5
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+public|||32|||15|||4|||5
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+}|||42|||15|||39|||5
+}|||43|||15|||40|||5
+public|||33|||16|||0|||5
+class|||17|||16|||1|||5
+public|||34|||16|||4|||5
+static|||17|||16|||5|||5
+void|||17|||16|||6|||5
+main|||17|||16|||7|||5
+}|||46|||16|||46|||5
+}|||47|||16|||47|||5
+public|||35|||17|||0|||5
+class|||18|||17|||1|||5
+public|||36|||17|||4|||5
+static|||18|||17|||5|||5
+void|||18|||17|||6|||5
+main|||18|||17|||7|||5
+}|||49|||17|||49|||5
+}|||50|||17|||50|||5
+public|||37|||18|||0|||5
+class|||19|||18|||1|||5
+public|||38|||18|||4|||5
+static|||19|||18|||5|||5
+void|||19|||18|||6|||5
+main|||19|||18|||7|||5
+}|||52|||18|||51|||5
+public|||39|||19|||0|||5
+class|||20|||19|||1|||5
+public|||40|||19|||4|||5
+static|||20|||19|||5|||5
+void|||20|||19|||6|||5
+main|||20|||19|||7|||5
+public|||41|||20|||0|||5
+class|||21|||20|||1|||5
+public|||42|||20|||4|||5
+static|||21|||20|||5|||5
+void|||21|||20|||6|||5
+main|||21|||20|||7|||5
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+static|||22|||21|||5|||5
+void|||22|||21|||6|||5
+main|||22|||21|||7|||5
+}|||61|||21|||40|||5
+public|||45|||22|||0|||5
+class|||23|||22|||1|||5
+public|||46|||22|||4|||5
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+void|||23|||22|||6|||5
+main|||23|||22|||7|||5
+}|||63|||22|||29|||5
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+public|||47|||23|||0|||5
+class|||24|||23|||1|||5
+public|||48|||23|||4|||5
+static|||24|||23|||5|||5
+void|||24|||23|||6|||5
+main|||24|||23|||7|||5
+}|||65|||23|||29|||5
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+println|||1|||0|||39|||6
+System|||2|||1|||35|||6
+println|||2|||1|||39|||6
+System|||3|||2|||30|||6
+println|||3|||2|||34|||6
+System|||4|||3|||27|||6
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+println|||6|||5|||39|||6
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+println|||11|||10|||24|||6
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+println|||12|||11|||24|||6
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+println|||23|||22|||24|||6
+System|||24|||23|||20|||6
+println|||24|||23|||24|||6

remove.py

@@ -0,0 +1,224 @@
+def remove_lines(filepath, lines_to_remove):
+    # Read the file
+    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        file_content = f.read()
+    
+    # Split content into lines
+    lines = file_content.split('\n')
+    
+    # Create a set of line numbers to remove for O(1) lookup
+    remove_set = set(lines_to_remove)
+    
+    # Keep lines that aren't in the remove set
+    filtered_lines = [line for i, line in enumerate(lines, 1) if i not in remove_set]
+    
+    # Join lines back together
+    new_content = '\n'.join(filtered_lines)
+    
+    # Write back to the same file
+    with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(new_content)
+
+lines_to_remove =  [
+5,
+11,
+26,
+46,
+53,
+84,
+117,
+174,
+175,
+209,
+212,
+219,
+220,
+268,
+272,
+277,
+294,
+319,
+322,
+333,
+369,
+402,
+437,
+451,
+471,
+471,
+471,
+480,
+494,
+502,
+514,
+564,
+569,
+579,
+592,
+599,
+602,
+602,
+619,
+647,
+679,
+681,
+685,
+688,
+781,
+795,
+833,
+843,
+859,
+860,
+899,
+911,
+941,
+947,
+989,
+993,
+1100,
+1111,
+1120,
+1123,
+1126,
+1153,
+1165,
+1173,
+1183,
+1186,
+1186,
+1220,
+1230,
+1238,
+1242,
+1247,
+1274,
+1285,
+1289,
+1324,
+1358,
+1385,
+1397,
+1402,
+1465,
+1474,
+1504,
+1507,
+1517,
+1563,
+1592,
+1605,
+1614,
+1626,
+1648,
+1648,
+1689,
+1702,
+1730,
+1730,
+1737,
+1769,
+1784,
+1799,
+1824,
+1834,
+1840,
+1853,
+1860,
+1872,
+1941,
+2038,
+2045,
+2081,
+2096,
+2108,
+2115,
+2115,
+2147,
+2149,
+2165,
+2167,
+2173,
+2195,
+2216,
+2275,
+2278,
+2282,
+2285,
+2327,
+2339,
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+2515,
+2529,
+2529,
+2559,
+2565,
+2567,
+2573,
+2582,
+2633,
+2641,
+2677,
+2705,
+2719,
+2744,
+2756,
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+3022,
+3041,
+3064,
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+3121,
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+3160,
+3170,
+3172,
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+3180,
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+3208,
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+3730,
+3735,
+3759,
+3787,
+3793
+]
+remove_lines('input.in', lines_to_remove)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,8 @@
+streamlit
+wordcloud
+plotly
+matplotlib
+supabase
+python-dotenv
+kaleido
+google-generativeai