provenant-cli 0.0.13

//! Common license-specific word dictionary (legalese).
//!
//! This module defines legalese tokens - common words specific to licenses
//! that are high-value for license detection. These words get lower token IDs,
//! making them more significant during matching.
//!
//! **IMPORTANT**: This dictionary is ported from the Python reference at
//! `reference/scancode-toolkit/src/licensedcode/legalese.py`.
//!
//! The Python reference contains 4506 words (including spelling variants and
//! typos that map to the same token IDs). Multiple words can map to the same
//! token ID when they are considered equivalent.

use std::collections::HashMap;
use std::sync::LazyLock;

/// Legalese dictionary mapping common legal words to token IDs.
///
/// Legalese words are high-value tokens that get lower IDs (used during
/// matching to prioritize matches with more legalese words).
///
/// Multiple words can map to the same token ID when they are considered
/// equivalent (e.g., different spellings, British/US variants, or common typos).
///
/// # Source
/// This dictionary is automatically generated from the Python reference at:
/// `reference/scancode-toolkit/src/licensedcode/legalese.py`
///
/// Total entries: 4506 words mapping to 4356 unique token IDs (0-4355)
pub static LEGALESE: LazyLock<HashMap<String, u16>> = LazyLock::new(|| {
    let mut map = HashMap::new();

    map.insert("3orgplv2".to_string(), 0);
    map.insert("4suite".to_string(), 1);
    map.insert("abandon".to_string(), 2);
    map.insert("abandons".to_string(), 2);
    map.insert("abandoned".to_string(), 3);
    map.insert("abbreviated".to_string(), 4);
    map.insert("abbreviations".to_string(), 5);
    map.insert("abbreviation".to_string(), 5);
    map.insert("abide".to_string(), 6);
    map.insert("abiding".to_string(), 7);
    map.insert("ability".to_string(), 8);
    map.insert("abridgement".to_string(), 9);
    map.insert("abridgment".to_string(), 9);
    map.insert("abridgments".to_string(), 9);
    map.insert("abrogate".to_string(), 10);
    map.insert("abstraction".to_string(), 11);
    map.insert("abused".to_string(), 12);
    map.insert("abusive".to_string(), 13);
    map.insert("acccuracy".to_string(), 14);
    map.insert("accelerates".to_string(), 15);
    map.insert("acceptable".to_string(), 16);
    map.insert("acceptance".to_string(), 17);
    map.insert("acceptation".to_string(), 18);
    map.insert("accepte".to_string(), 19);
    map.insert("accepts".to_string(), 19);
    map.insert("accept".to_string(), 19);
    map.insert("accepted".to_string(), 20);
    map.insert("accepting".to_string(), 21);
    map.insert("accesses".to_string(), 22);
    map.insert("accessing".to_string(), 23);
    map.insert("accessories".to_string(), 24);
    map.insert("accessory".to_string(), 24);
    map.insert("accident".to_string(), 25);
    map.insert("accidents".to_string(), 25);
    map.insert("accidental".to_string(), 26);
    map.insert("accommodate".to_string(), 27);
    map.insert("accommodation".to_string(), 28);
    map.insert("accompanied".to_string(), 29);
    map.insert("accompanies".to_string(), 30);
    map.insert("accompany".to_string(), 30);
    map.insert("acompanies".to_string(), 30);
    map.insert("accompanying".to_string(), 31);
    map.insert("accomplishes".to_string(), 32);
    map.insert("accomplishing".to_string(), 33);
    map.insert("accordance".to_string(), 34);
    map.insert("according".to_string(), 35);
    map.insert("accordingly".to_string(), 36);
    map.insert("accords".to_string(), 37);
    map.insert("accord".to_string(), 37);
    map.insert("accountability".to_string(), 38);
    map.insert("accounted".to_string(), 39);
    map.insert("accounting".to_string(), 40);
    map.insert("accrue".to_string(), 41);
    map.insert("accrued".to_string(), 42);
    map.insert("accruing".to_string(), 43);
    map.insert("accuracy".to_string(), 44);
    map.insert("accurately".to_string(), 45);
    map.insert("accusations".to_string(), 46);
    map.insert("accused".to_string(), 47);
    map.insert("accusing".to_string(), 48);
    map.insert("achieve".to_string(), 49);
    map.insert("achieves".to_string(), 49);
    map.insert("acknowldgement".to_string(), 50);
    map.insert("acknowledegement".to_string(), 50);
    map.insert("acknowledgement".to_string(), 50);
    map.insert("acknowledgements".to_string(), 50);
    map.insert("acknowledgment".to_string(), 50);
    map.insert("acknowledgments".to_string(), 50);
    map.insert("acknowlegdement".to_string(), 50);
    map.insert("acknowlegement".to_string(), 50);
    map.insert("acknowlegements".to_string(), 50);
    map.insert("acknowledge".to_string(), 51);
    map.insert("acknowledges".to_string(), 51);
    map.insert("acknowledged".to_string(), 52);
    map.insert("acknowledging".to_string(), 53);
    map.insert("acquiescence".to_string(), 54);
    map.insert("acquire".to_string(), 55);
    map.insert("acquires".to_string(), 55);
    map.insert("acquired".to_string(), 56);
    map.insert("acquiring".to_string(), 57);
    map.insert("acquisition".to_string(), 58);
    map.insert("acquisitions".to_string(), 58);
    map.insert("acronyms".to_string(), 59);
    map.insert("act".to_string(), 60);
    map.insert("acts".to_string(), 60);
    map.insert("acting".to_string(), 61);
    map.insert("actional".to_string(), 62);
    map.insert("activates".to_string(), 63);
    map.insert("activating".to_string(), 64);
    map.insert("activations".to_string(), 65);
    map.insert("activities".to_string(), 66);
    map.insert("adaptation".to_string(), 67);
    map.insert("adaptations".to_string(), 67);
    map.insert("adapted".to_string(), 68);
    map.insert("adapters".to_string(), 69);
    map.insert("adapting".to_string(), 70);
    map.insert("adaption".to_string(), 71);
    map.insert("adaptions".to_string(), 72);
    map.insert("adaptive".to_string(), 73);
    map.insert("adapts".to_string(), 74);
    map.insert("addendum".to_string(), 75);
    map.insert("addendums".to_string(), 76);
    map.insert("adding".to_string(), 77);
    map.insert("addional".to_string(), 78);
    map.insert("additionally".to_string(), 79);
    map.insert("additionref".to_string(), 80);
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    map.insert("adherence".to_string(), 87);
    map.insert("adheres".to_string(), 88);
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    map.insert("adjudicate".to_string(), 91);
    map.insert("adjudication".to_string(), 92);
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    map.insert("adjusts".to_string(), 94);
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    map.insert("admission".to_string(), 97);
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    map.insert("adopters".to_string(), 100);
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    map.insert("adress".to_string(), 102);
    map.insert("advancing".to_string(), 103);
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    map.insert("affixes".to_string(), 138);
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    map.insert("affording".to_string(), 140);
    map.insert("afl21".to_string(), 141);
    map.insert("aforementioned".to_string(), 142);
    map.insert("aforesaid".to_string(), 143);
    map.insert("afpl".to_string(), 144);
    map.insert("agencies".to_string(), 145);
    map.insert("agency".to_string(), 146);
    map.insert("aggregate".to_string(), 147);
    map.insert("aggregated".to_string(), 148);
    map.insert("aggregates".to_string(), 149);
    map.insert("aggregating".to_string(), 150);
    map.insert("aggregation".to_string(), 151);
    map.insert("agpl".to_string(), 152);
    map.insert("agpl1".to_string(), 153);
    map.insert("agplv1".to_string(), 153);
    map.insert("agplv10".to_string(), 153);
    map.insert("agpl1+".to_string(), 154);
    map.insert("agplv1+".to_string(), 154);
    map.insert("agplv10+".to_string(), 154);
    map.insert("agpl2".to_string(), 155);
    map.insert("apglv2".to_string(), 155);
    map.insert("agpl20".to_string(), 155);
    map.insert("agplv2".to_string(), 155);
    map.insert("agplv20".to_string(), 155);
    map.insert("agpl2+".to_string(), 156);
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    map.insert("agplv2+".to_string(), 156);
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    map.insert("agpl3".to_string(), 157);
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    map.insert("agplv3".to_string(), 157);
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    map.insert("agplv30+".to_string(), 158);
    map.insert("agplv3+".to_string(), 158);
    map.insert("agpld".to_string(), 159);
    map.insert("agpled".to_string(), 160);
    map.insert("agpllicense".to_string(), 161);
    map.insert("agree".to_string(), 162);
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    map.insert("allegation".to_string(), 173);
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    map.insert("allowance".to_string(), 183);
    map.insert("allowing".to_string(), 184);
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    map.insert("alongside".to_string(), 186);
    map.insert("alter".to_string(), 187);
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    map.insert("ambiguities".to_string(), 197);
    map.insert("ambiguous".to_string(), 198);
    map.insert("amenability".to_string(), 199);
    map.insert("amend".to_string(), 200);
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    map.insert("amendements".to_string(), 202);
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    map.insert("amendments".to_string(), 204);
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    map.insert("amounts".to_string(), 209);
    map.insert("ample".to_string(), 210);
    map.insert("analogous".to_string(), 211);
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    map.insert("analogue".to_string(), 211);
    map.insert("analysis".to_string(), 212);
    map.insert("analyzes".to_string(), 213);
    map.insert("analyze".to_string(), 213);
    map.insert("analyses".to_string(), 213);
    map.insert("analyse".to_string(), 213);
    map.insert("ancillary".to_string(), 214);
    map.insert("annexes".to_string(), 215);
    map.insert("annex".to_string(), 215);
    map.insert("annotating".to_string(), 216);
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    map.insert("annotation".to_string(), 217);
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    map.insert("announcement".to_string(), 220);
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    map.insert("anonymously".to_string(), 226);
    map.insert("antecedent".to_string(), 227);
    map.insert("anthologies".to_string(), 228);
    map.insert("anthology".to_string(), 229);
    map.insert("anticipate".to_string(), 230);
    map.insert("anticipates".to_string(), 231);
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    map.insert("anyone".to_string(), 237);
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    map.insert("apache".to_string(), 244);
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    map.insert("appearance".to_string(), 256);
    map.insert("appeared".to_string(), 257);
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    map.insert("appendices".to_string(), 260);
    map.insert("appending".to_string(), 261);
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    map.insert("applied".to_string(), 267);
    map.insert("applying".to_string(), 268);
    map.insert("appoint".to_string(), 269);
    map.insert("appointed".to_string(), 270);
    map.insert("appoints".to_string(), 271);
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    map.insert("architectures".to_string(), 288);
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    map.insert("arguable".to_string(), 291);
    map.insert("arise".to_string(), 292);
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    map.insert("arithmetic".to_string(), 295);
    map.insert("arose".to_string(), 296);
    map.insert("arrange".to_string(), 297);
    map.insert("arranged".to_string(), 298);
    map.insert("arrangement".to_string(), 299);
    map.insert("arrangements".to_string(), 300);
    map.insert("arranging".to_string(), 301);
    map.insert("arrears".to_string(), 302);
    map.insert("artifact".to_string(), 303);
    map.insert("artifacts".to_string(), 303);
    map.insert("artefact".to_string(), 303);
    map.insert("artefacts".to_string(), 303);
    map.insert("artistic".to_string(), 304);
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    map.insert("asl2".to_string(), 311);
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    map.insert("assenting".to_string(), 318);
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    map.insert("wrongful".to_string(), 4348);
    map.insert("wrongly".to_string(), 4349);
    map.insert("wxwidgets".to_string(), 4350);
    map.insert("wxwindows".to_string(), 4351);
    map.insert("x11".to_string(), 4352);
    map.insert("x11r5".to_string(), 4353);
    map.insert("x11r6".to_string(), 4354);
    map.insert("xerographically".to_string(), 4355);

    // Total: 4506 legalese entries

    map
});

/// Get the legalese words and their token IDs as a vector.
///
/// Returns a vector of (word, token_id) pairs sorted by token ID.
/// This is used to initialize the token dictionary with pre-assigned legalese tokens.
pub fn get_legalese_words() -> Vec<(&'static str, u16)> {
    let mut entries: Vec<(&str, u16)> = LEGALESE.iter().map(|(k, v)| (k.as_str(), *v)).collect();
    entries.sort_by_key(|&(_, id)| id);
    entries
}