I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
22
,
N
o
.
2
,
M
a
y
2021
,
pp
.
103
2
~
1040
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
22
.i
2
.
pp
103
2
-
1040
1032
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
A
c
o
m
p
a
r
a
t
i
v
e
st
u
d
y
o
f
d
e
e
p
l
e
a
r
n
i
n
g
b
a
sed
l
a
n
g
u
a
g
e
r
e
p
r
e
sent
a
t
i
o
n
l
e
a
r
n
i
n
g
m
o
d
e
l
s
M
o
h
amm
e
d
B
o
u
k
ab
ou
s
,
M
o
s
tafa
A
z
i
z
i
M
A
T
S
I
R
e
s
e
a
r
c
h
L
a
b
,
E
S
T
O
,
M
o
ha
m
m
e
d
F
i
r
s
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
O
u
j
da
,
M
o
r
o
c
c
o
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
F
e
b
1
3
,
2
02
1
R
e
v
i
s
e
d
M
a
r
24,
20
21
A
c
c
e
pt
e
d
A
p
r
11
,
202
1
D
e
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
(
D
L
)
a
pp
r
o
a
c
he
s
u
s
e
v
a
r
i
o
us
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
l
a
y
e
r
s
t
o
l
e
a
r
n
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
o
f
da
t
a
.
R
e
c
e
n
t
l
y
,
m
a
n
y
m
e
t
ho
ds
a
nd
de
s
i
g
ns
o
f
na
t
u
r
a
l
l
a
ng
ua
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
(
N
L
P
)
m
o
de
l
s
ha
v
e
s
ho
w
n
s
i
g
ni
f
i
c
a
nt
de
v
e
l
o
pm
e
nt
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
t
e
x
t
m
i
n
i
ng
a
nd
a
na
l
y
s
i
s
.
F
o
r
l
e
a
r
ni
n
g
v
e
c
t
o
r
-
s
pa
c
e
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
ns
o
f
t
e
xt
,
t
he
r
e
a
r
e
f
a
m
o
us
m
o
de
l
s
l
i
k
e
W
o
r
d2v
e
c
,
G
l
o
V
e
,
a
nd
f
a
s
t
T
e
x
t
.
I
n
f
a
c
t
,
N
L
P
t
o
o
k
a
bi
g
s
t
e
p
f
o
r
w
a
r
d
w
he
n
B
E
R
T
a
nd
r
e
c
e
nt
l
y
G
T
P
-
3
c
a
m
e
o
ut
.
I
n
t
hi
s
pa
p
e
r
,
w
e
hi
g
h
l
i
g
ht
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
nt
l
a
ng
ua
g
e
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
l
e
a
r
n
i
ng
m
o
de
l
s
i
n
N
L
P
a
nd
pr
o
v
i
de
a
n
i
ns
i
g
ht
o
f
t
he
i
r
e
v
o
l
ut
i
o
n.
W
e
a
l
s
o
s
um
m
a
r
i
z
e
,
c
o
m
pa
r
e
a
n
d
c
o
nt
r
a
s
t
t
he
s
e
di
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
o
n
s
e
n
t
i
m
e
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
,
a
nd
t
hu
s
d
i
s
c
us
s
t
he
i
r
m
a
i
n
s
t
r
e
ng
t
hs
a
nd
l
i
m
i
t
a
t
i
o
ns
.
O
u
r
o
bt
a
i
ne
d
r
e
s
ul
t
s
s
ho
w
t
h
a
t
B
E
R
T
i
s
t
h
e
be
s
t
l
a
ng
ua
g
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
l
e
a
r
n
i
ng
m
o
de
l
.
Ke
y
w
or
ds
:
B
E
R
T
D
e
e
p
l
e
a
rni
n
g
GPT
-
2
N
a
t
u
ra
l
l
a
n
gu
a
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
R
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
S
e
n
t
i
m
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
T
hi
s
i
s
an
ope
n
ac
c
e
s
s
ar
t
i
c
l
e
u
nde
r
t
he
C
C
B
Y
-
SA
l
i
c
e
ns
e
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
M
o
h
a
m
m
e
d
B
o
uka
b
o
us
M
A
T
S
I
R
e
s
e
a
r
c
h
L
a
b
,
E
S
T
O
M
o
h
a
m
m
e
d
F
i
r
s
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
BP
473
c
o
m
pl
e
xe
U
n
i
v
e
r
s
i
t
a
i
r
e
A
l
Q
o
ds
,
O
uj
da
60000
,
M
o
ro
c
c
o
E
m
a
i
l
:
m
.
b
o
uka
bo
us
@
um
p.
a
c
.
m
a
1.
INT
R
O
D
U
C
TI
O
N
T
h
e
f
i
e
l
d
o
f
n
a
t
u
r
a
l
l
a
ngua
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
(N
L
P
)
a
i
m
s
t
o
c
o
n
v
e
r
t
h
u
m
a
n
l
a
n
gu
a
ge
i
n
t
o
a
f
o
r
m
a
l
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
us
i
n
g
a
r
a
nge
of
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
t
e
c
hn
i
que
s
t
o
m
a
ke
i
t
e
a
s
y
fo
r
c
o
m
put
e
r
s
t
o
m
a
n
i
pul
a
t
e
.
N
L
P
i
s
ra
pi
d
l
y
a
dv
a
n
c
i
n
g
due
t
o
t
h
e
g
r
o
w
i
n
g
i
nt
e
r
e
s
t
i
n
hum
a
n
-
to
-
m
a
c
h
i
n
e
c
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
s
,
t
h
e
b
i
g
a
m
o
u
n
t
o
f
t
e
xt
da
t
a
s
t
o
r
e
d
i
n
t
h
e
w
e
b
,
a
n
d
t
h
e
po
w
e
r
f
ul
c
o
m
put
i
ng
s
y
s
t
e
m
s
a
n
d
e
nha
n
c
e
d
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
D
e
e
p
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
a
nd
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
s
ha
v
e
m
a
de
r
e
m
a
r
k
a
b
l
e
a
dv
a
n
c
e
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
p
a
s
t
f
e
w
y
e
a
r
s
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
t
e
xt
a
n
a
l
y
t
i
c
s
.
N
L
P
m
a
r
ke
t
w
a
s
v
a
l
ue
d
by
M
o
r
do
r
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
a
t
10.
93
b
i
l
l
i
o
n
U
S
D
i
n
20
19,
a
nd
i
t
i
s
p
r
e
di
c
t
e
d
t
o
r
e
a
c
h
t
h
e
w
o
r
t
h
o
f
34.
8
0
b
i
l
l
i
o
n
U
S
D
by
2025
[1]
.
D
e
pe
n
de
nt
l
y
of
t
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
,
N
L
P
c
o
ul
d
b
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
i
n
t
w
o
w
a
y
s
:
1)
n
a
t
u
r
a
l
l
a
n
gu
a
ge
unde
r
s
t
a
n
d
i
n
g
(N
L
U
)
a
n
d
(2)
na
t
u
ra
l
l
a
ngua
ge
ge
n
e
ra
t
i
o
n
(
N
L
G
).
N
L
U
i
n
v
o
l
v
e
s
m
a
ppi
ng
t
h
e
i
n
p
ut
d
a
t
a
i
n
t
h
e
n
a
t
u
ra
l
l
a
n
gu
a
ge
f
o
r
m
i
n
t
o
us
e
f
ul
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
,
a
nd
a
na
l
y
z
i
n
g
t
h
e
m
ul
t
i
pl
e
a
s
pe
c
t
s
of
t
h
e
n
a
t
u
r
a
l
l
a
n
gu
a
ge
[2]
.
N
L
G
i
s
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
m
e
a
n
i
ngf
ul
s
e
n
t
e
n
c
e
s
a
nd
p
hra
s
e
s
i
n
a
t
a
rge
t
e
d
na
t
u
r
a
l
l
a
n
gu
a
ge
,
t
h
a
t
i
n
v
o
l
v
e
s
t
e
xt
pl
a
nni
n
g
(
r
e
t
ri
e
v
i
n
g
r
e
l
a
t
e
d
c
o
n
t
e
n
t
f
r
o
m
t
h
e
k
n
o
w
l
e
dge
b
a
s
e
),
s
e
n
t
e
n
c
e
pl
a
nni
ng
(s
e
l
e
c
t
i
n
g
r
e
qu
i
r
e
d
w
o
r
ds
,
f
o
r
m
i
ng
m
e
a
n
i
ngf
ul
p
hra
s
e
s
,
a
n
d
s
e
t
t
i
n
g
t
o
n
e
o
f
t
h
e
s
e
nt
e
n
c
e
),
a
n
d
t
e
xt
r
e
a
l
i
z
a
t
i
o
n
(m
a
p
pi
n
g
s
e
nt
e
n
c
e
s
o
ut
l
i
n
e
s
i
nt
o
s
e
n
t
e
n
c
e
s
s
t
r
uc
t
u
r
e
s
)
[3]
.
D
e
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
r
e
un
a
b
l
e
t
o
de
a
l
w
i
t
h
t
e
xt
u
a
l
d
a
t
a
i
n
t
h
e
i
r
na
t
u
r
a
l
l
a
n
g
ua
ge
da
t
a
f
o
r
m
w
h
i
c
h
i
s
t
y
pi
c
a
l
l
y
un
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n;
t
h
e
y
r
e
qui
r
e
s
pe
c
i
a
l
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
da
t
a
a
s
i
nput
s
i
n
s
t
e
a
d.
U
s
ua
l
l
y
,
na
t
u
r
a
l
l
a
n
gu
a
ge
t
e
xt
da
t
a
n
e
e
ds
t
o
b
e
c
o
n
v
e
r
t
e
d
i
n
t
o
i
n
t
e
rna
l
r
e
p
r
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
s
f
o
r
m
t
ha
t
D
L
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
c
om
par
at
i
v
e
s
t
ud
y
o
f
d
e
e
p
l
e
ar
n
i
ng
bas
e
d
l
angua
ge
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
on
l
e
ar
n
i
ng
…
(
Moham
m
e
d
B
ou
k
abo
us
)
1033
a
l
go
ri
t
hm
s
c
a
n
r
e
a
d
s
uc
h
a
s
f
e
a
t
u
r
e
v
e
c
t
o
r
s
,
h
e
n
c
e
t
h
e
n
e
c
e
s
s
i
t
y
t
o
us
e
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
l
e
a
rn
i
ng
m
o
de
l
s
[4]
.
T
h
e
s
e
m
o
de
l
s
h
a
v
e
s
h
ow
n
a
b
i
g
l
e
a
p
duri
n
g
t
h
e
l
a
s
t
y
e
a
r
s
.
T
h
e
i
r
s
e
t
r
a
nge
s
f
r
o
m
t
h
e
m
e
t
h
o
ds
t
h
a
t
e
m
b
e
d
w
o
r
ds
i
n
t
o
di
s
t
ri
b
ut
e
d
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
a
nd
us
e
t
h
e
l
a
n
g
ua
g
e
m
o
de
l
i
n
g
o
b
j
e
c
t
i
ve
t
o
a
dj
us
t
t
h
e
m
a
s
m
o
de
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
(l
i
ke
W
o
r
d2v
e
c
[5]
,
f
a
s
t
T
e
xt
[6]
,
a
n
d
G
l
o
V
e
[7]
),
t
o
r
e
c
e
n
t
l
y
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
s
(l
i
ke
E
L
M
o
[8]
,
B
E
R
T
[9]
,
U
L
M
F
i
T
[10]
,
X
L
N
e
t
[11
]
,
a
n
d
G
P
T
-
2
[12]
).
T
h
e
s
e
l
a
s
t
us
e
l
a
r
ge
r
c
o
r
po
ra
,
m
o
r
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
m
o
r
e
c
o
m
put
i
n
g
r
e
s
o
ur
c
e
s
,
a
nd
i
n
s
t
e
a
d
o
f
a
s
s
i
gni
n
g
e
a
c
h
w
o
r
d
w
i
t
h
a
f
i
xe
d
v
e
c
t
o
r
,
t
h
e
y
us
e
m
ul
t
i
l
a
y
e
r
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
t
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
dy
n
a
m
i
c
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
w
o
r
ds
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
t
h
e
i
r
c
o
n
t
e
x
t
,
w
h
i
c
h
i
s
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
us
e
f
ul
f
o
r
t
h
e
w
o
r
ds
w
i
t
h
m
u
l
t
i
pl
e
m
e
a
n
i
n
gs
.
T
h
e
r
e
s
t
o
f
t
h
i
s
pa
pe
r
i
s
o
r
g
a
n
i
z
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
i
n
t
h
e
n
e
x
t
s
e
c
t
i
o
n
,
w
e
b
r
i
e
f
l
y
i
n
t
r
o
duc
e
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
n
a
l
y
s
i
s
,
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
ng,
t
h
e
n
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
n
t
l
a
n
g
ua
ge
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hni
que
s
.
I
n
S
e
c
t
i
o
n
3
,
w
e
m
a
ke
a
c
o
m
pa
ri
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
s
e
t
e
c
hni
que
s
a
nd
di
s
c
us
s
o
ur
f
i
ndi
n
gs
.
2.
B
A
C
K
G
R
O
U
N
D
2.
1
.
S
e
n
ti
m
e
n
t
an
al
ys
i
s
S
e
n
t
i
m
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
(S
A
)
a
l
s
o
kn
o
w
n
a
s
e
m
o
t
i
o
n
A
I
o
r
o
pi
ni
o
n
m
i
n
i
ng
i
s
t
h
e
a
na
l
y
s
i
s
of
fe
e
l
i
n
gs
f
r
o
m
de
m
a
t
e
r
i
a
l
i
z
e
d
t
e
xt
u
a
l
s
o
ur
c
e
s
o
n
l
a
r
ge
a
m
o
un
t
s
o
f
da
t
a
(b
i
g
da
t
a
),
o
r
f
r
o
m
i
m
a
ge
s
[13]
.
T
h
e
r
e
a
r
e
t
hr
e
e
us
ua
l
g
ra
n
u
l
a
ri
t
y
l
e
v
e
l
s
fo
r
o
pi
ni
o
n
m
i
ni
n
g
[1
4]
:
t
h
e
do
c
um
e
nt
,
t
h
e
s
e
n
t
e
n
c
e
a
n
d
t
h
e
a
s
pe
c
t
l
e
v
e
l
s
[15]
.
T
h
e
s
e
s
e
n
t
i
m
e
n
t
s
c
a
n
e
xp
r
e
s
s
t
h
e
a
u
t
h
o
r
’s
o
pi
n
i
o
n,
hi
s
e
m
o
t
i
o
n
a
l
s
t
a
t
e
(w
h
e
n
w
ri
t
i
ng
hi
s
t
e
x
t
),
o
r
a
de
l
i
b
e
r
a
t
e
s
e
n
s
e
of
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
(
t
h
a
t
t
h
e
a
ut
h
o
r
e
xpe
c
t
s
t
o
m
a
ke
w
i
t
h
r
e
a
de
r
s
).
S
e
n
t
i
m
e
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
i
s
w
i
de
l
y
us
e
d
i
n
s
e
c
ur
i
t
y
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
purpo
s
e
s
t
o
a
n
a
l
y
z
e
a
n
d
s
y
n
t
h
e
s
i
z
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
r
e
a
c
t
i
o
n
s
t
o
de
duc
e
t
r
e
n
ds
a
nd
us
e
r
n
e
e
ds
[16]
.
In
de
e
d,
w
e
h
a
v
e
a
l
r
e
a
dy
ov
e
r
v
i
e
w
e
d
i
n
[16]
l
e
a
rni
n
g
-
b
a
s
e
d
t
e
c
hn
i
que
s
o
f
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
fo
r
s
e
c
ur
i
t
y
purpo
s
e
s
.
2.
2
.
T
r
an
s
fe
r
l
e
ar
n
i
n
g
D
e
e
p
l
e
a
rn
i
ng
m
o
de
l
s
n
e
c
e
s
s
i
t
a
t
e
s
a
l
o
t
o
f
da
t
a
a
n
d
t
i
m
e
w
hi
l
e
t
r
a
i
ni
n
g
[17]
,
[1
8]
.
T
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
n
g
i
s
a
t
e
c
hn
i
que
t
h
a
t
b
e
n
e
f
i
t
s
f
r
o
m
a
n
a
l
r
e
a
dy
t
r
a
i
n
e
d
w
e
i
gh
t
o
n
b
i
g
da
t
a
s
e
t
s
fo
r
a
l
o
n
g
pe
r
i
o
d
of
t
i
m
e
a
n
d
t
r
a
n
s
f
e
r
t
h
i
s
k
n
o
w
l
e
dge
[19]
t
o
t
h
e
t
a
r
ge
t
e
d
m
o
de
l
.
F
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
t
h
e
B
E
R
T
m
o
d
e
l
w
a
s
t
r
a
i
n
e
d
fo
r
4
da
y
s
o
n
16
Cl
o
ud
T
P
U
s
,
a
n
d
t
h
e
G
P
T
-
3
m
o
de
l
ha
s
175
b
i
l
l
i
o
n
pa
ra
m
e
t
e
r
s
[20]
.
T
h
e
i
de
a
o
f
r
e
t
r
a
i
n
i
ng
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
w
i
t
h
n
e
w
da
t
a
i
s
v
e
r
y
e
xpe
n
s
i
v
e
,
bo
t
h
i
n
t
e
rm
s
o
f
t
i
m
e
a
n
d
re
s
o
ur
c
e
s
,
s
o
h
e
r
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
ng
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
rn
i
ng
i
s
m
o
r
e
p
ra
c
t
i
c
a
l
t
ha
n
r
e
t
ra
i
ni
n
g.
2.
3
.
L
an
gu
age
r
e
p
r
e
s
e
n
tat
i
o
n
l
e
a
r
n
i
n
g
m
o
d
e
l
s
O
n
e
o
f
t
h
e
i
m
po
rt
a
nt
t
a
s
ks
i
n
N
L
P
i
s
t
h
e
l
e
a
rn
i
ng
o
f
ve
c
t
o
r
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
o
f
t
e
xt
,
a
s
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
r
e
qui
r
e
r
e
p
r
e
s
e
nt
i
n
g
t
h
e
i
r
i
n
pu
t
e
nt
r
i
e
s
i
n
a
v
e
c
t
o
r
fo
r
m
a
t
.
F
o
r
t
hi
s
,
w
e
h
i
g
h
l
i
g
h
t
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
rt
a
nt
l
a
n
g
ua
ge
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
s
i
n
N
L
P
a
n
d
w
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
t
h
e
m
i
n
t
o
t
w
o
c
a
t
e
go
r
i
e
s
:
n
e
u
r
a
l
w
o
r
d
e
m
b
e
ddi
n
gs
a
n
d
t
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
s
,
t
h
e
n
w
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
h
e
m
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
1.
T
a
b
l
e
1
.
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
N
L
P
l
a
ngua
ge
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
l
e
a
rn
i
n
g
m
o
de
l
s
Co
n
t
e
x
t
D
i
re
c
t
i
o
n
D
o
w
n
s
t
r
e
a
m
M
o
d
e
l
Ba
s
e
A
r
c
h
i
t
e
c
t
u
r
e
U
n
i
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
Bi
d
i
re
c
t
i
o
n
a
l
T
a
s
k
-
d
e
p
e
n
d
e
n
t
T
a
s
k
-
i
n
d
e
p
e
n
d
e
n
t
S
h
a
l
l
o
w
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
rk
2
l
a
y
e
rs
bi
-
L
S
T
M
3
l
a
y
e
rs
L
S
T
M
T
ra
n
s
fo
rm
e
r
E
n
c
o
d
e
r
T
ra
n
s
fo
rm
e
r
D
e
c
o
d
e
r
T
ra
n
s
fo
rm
e
r
-
XL
N
e
u
ra
l
W
o
r
d
E
m
b
e
d
d
i
n
g
s
W
o
r
d
2
v
e
c
✔
−
✔
−
✔
−
−
−
−
−
f
a
s
t
T
e
x
t
✔
−
✔
−
✔
−
−
−
−
−
G
l
o
v
e
✔
−
✔
−
✔
−
−
−
−
−
T
ra
n
s
fe
r
L
e
a
r
n
i
n
g
T
e
c
h
n
i
q
u
e
s
E
L
M
o
−
✔
✔
−
−
✔
−
−
−
−
BE
RT
−
✔
✔
−
−
−
−
✔
−
−
Ro
BE
RT
a
−
✔
✔
−
−
−
−
✔
−
−
A
L
BE
RT
−
✔
✔
−
−
−
−
✔
−
−
U
L
M
F
i
T
✔
−
−
✔
−
−
✔
−
−
−
X
L
N
e
t
−
✔
✔
−
−
−
−
−
−
✔
G
P
T
-
2
✔
−
−
✔
−
−
−
−
✔
−
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
22
,
N
o
.
2
,
M
a
y
202
1
:
1032
-
1
040
1034
2.
3
.
1.
N
e
u
r
al
w
o
r
d
e
m
b
e
d
d
i
n
gs
a)
W
o
r
d2v
e
c
i
s
a
n
u
n
s
upe
r
v
i
s
e
d
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
t
h
a
t
c
o
n
s
i
s
t
s
of
a
gr
o
up
o
f
r
e
l
a
t
e
d
m
o
de
l
s
us
e
d
f
o
r
w
o
r
d
e
m
b
e
ddi
n
gs
ge
n
e
ra
t
i
o
n.
It
i
s
b
a
s
e
d
o
n
t
hr
e
e
-
l
a
y
e
r
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
ks
a
n
d
s
e
e
ks
t
o
l
e
a
rn
t
h
e
v
e
c
t
o
r
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
o
f
w
o
r
ds
c
o
m
pos
i
n
g
a
t
e
xt
,
s
o
t
h
a
t
w
o
r
ds
t
ha
t
s
ha
r
e
s
i
m
i
l
a
r
c
o
n
t
e
xt
s
a
r
e
r
e
p
r
e
s
e
nt
e
d
b
y
c
l
o
s
e
di
gi
t
a
l
v
e
c
t
o
r
s
[21]
.
W
o
r
d2V
e
c
ha
s
t
w
o
n
e
u
r
a
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
s
,
c
a
l
l
e
d
c
o
n
t
i
nuo
us
b
a
g
-
of
-
w
o
r
ds
(CB
O
W
)
a
n
d
S
ki
p
-
G
r
a
m
.
CB
O
W
r
e
c
e
i
v
e
s
a
s
i
n
p
ut
t
h
e
c
o
n
t
e
xt
o
f
a
w
o
r
d,
i
.
e
.
,
t
h
e
t
e
rm
s
s
u
rr
o
u
n
di
ng
i
t
i
n
a
s
e
nt
e
n
c
e
,
a
nd
t
ri
e
s
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
w
o
r
d
i
n
que
s
t
i
o
n
.
S
k
i
p
-
G
ra
m
do
e
s
e
xa
c
t
l
y
t
h
e
o
ppo
s
i
t
e
:
i
t
t
a
ke
s
a
w
o
r
d
a
s
i
nput
a
nd
t
r
i
e
s
t
o
p
r
e
di
c
t
i
t
s
c
o
nt
e
xt
[5]
.
b)
f
a
s
t
T
e
xt
i
s
a
F
a
c
e
b
oo
k'
s
A
I
l
i
b
r
a
r
y
fo
r
e
ff
i
c
i
e
n
t
l
e
a
rni
n
g
o
f
s
e
n
t
e
n
c
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
w
o
r
d
e
m
b
e
ddi
n
gs
[6]
,
[
22]
.
It
s
uppo
rt
s
m
ul
t
i
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
du
ri
n
g
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
a
l
l
o
w
s
t
o
c
r
e
a
t
e
a
n
u
n
s
upe
r
v
i
s
e
d
o
r
s
upe
r
v
i
s
e
d
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
t
o
o
b
t
a
i
n
v
e
c
t
o
r
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
o
f
w
o
r
ds
a
n
d
s
e
nt
e
n
c
e
s
.
f
a
s
t
T
e
xt
us
e
s
a
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
fo
r
w
o
r
d
e
m
b
e
ddi
n
gs
a
n
d
s
uppo
rt
s
t
r
a
i
n
i
ng
c
o
n
t
i
n
uo
us
b
a
g
of
w
o
r
ds
(CB
O
W
)
o
r
s
ki
p
-
gra
m
m
o
de
l
.
I
t
c
a
n
b
e
us
e
d
a
s
a
n
i
ni
t
i
a
l
i
z
e
r
f
o
r
t
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
n
g
.
c)
G
l
o
ve
i
s
a
n
un
s
upe
r
v
i
s
e
d
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
t
o
ob
t
a
i
n
w
o
r
d
v
e
c
t
o
r
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
i
s
a
c
c
o
m
pl
i
s
h
e
d
by
m
a
ppi
n
g
w
o
r
ds
i
n
a
m
e
a
n
i
n
gf
ul
s
p
a
c
e
w
h
e
r
e
t
h
e
di
s
t
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
w
o
r
ds
i
s
r
e
l
a
t
e
d
t
o
s
e
m
a
n
t
i
c
r
e
s
e
m
b
l
a
n
c
e
.
T
r
a
i
n
i
ng
i
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
ng
a
n
u
n
de
r
l
y
i
n
g
c
o
un
t
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
o
n
t
h
e
a
gg
r
e
ga
t
e
d
gl
o
b
a
l
w
o
r
d
t
o
w
o
r
d
c
o
-
o
c
c
urr
e
n
c
e
m
a
t
ri
x
w
i
t
hi
n
a
t
e
xt
c
o
r
pus
,
a
n
d
t
h
e
s
ub
s
e
que
n
t
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
d
i
s
pl
a
y
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
g
l
i
n
e
a
r
s
ub
s
t
r
uc
t
u
r
e
s
i
n
t
h
e
w
o
r
d
v
e
c
t
o
r
s
pa
c
e
.
It
c
o
m
b
i
n
e
s
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
o
f
t
w
o
s
e
t
s
of
m
o
d
e
l
s
,
na
m
e
l
y
t
h
e
l
o
c
a
l
c
o
nt
e
xt
w
i
n
do
w
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
a
nd
t
h
e
g
l
o
b
a
l
m
a
t
r
i
x
f
a
c
t
o
r
i
z
a
t
i
o
n
[7]
.
2.
3
.
2.
T
r
an
s
fe
r
l
e
a
r
n
i
n
g
te
c
h
n
i
q
u
e
s
a)
E
m
b
e
d
d
i
ngs
f
r
o
m
l
a
ng
u
a
ge
m
o
de
l
s
(
E
L
M
o
)
i
s
a
p
r
e
-
t
ra
i
n
e
d
b
i
L
S
T
M
(b
i
d
i
r
e
c
t
i
o
na
l
L
S
T
M
)
l
a
ngu
a
ge
m
o
de
l
.
W
o
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
s
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
b
y
t
a
ki
ng
a
w
e
i
g
ht
e
d
s
c
o
r
e
o
f
t
h
e
hi
d
de
n
s
t
a
t
e
s
f
r
o
m
e
a
c
h
l
a
y
e
r
o
f
t
h
e
L
S
T
M
.
W
e
i
g
ht
s
a
re
l
e
a
rne
d
w
i
t
h
do
w
n
s
t
r
e
a
m
m
o
de
l
pa
ra
m
e
t
e
r
s
f
o
r
a
p
a
rt
i
c
u
l
a
r
t
a
s
k
,
b
u
t
L
S
T
M
l
a
y
e
rs
a
r
e
ke
p
t
c
o
ns
t
a
nt
[8]
.
T
hu
s
,
t
h
e
s
a
m
e
w
o
r
d
u
nde
r
d
i
f
f
e
r
e
nt
c
o
nt
e
x
t
s
c
a
n
ha
v
e
d
i
f
f
e
r
e
nt
w
o
r
d
v
e
c
t
o
r
s
.
b)
B
i
di
r
e
c
t
i
o
n
a
l
e
n
c
o
de
r
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
f
r
o
m
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
(
B
E
R
T
)
i
s
a
n
o
t
h
e
r
l
a
n
gu
a
ge
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
l
e
a
rn
i
ng
m
o
de
l
t
ha
t
us
e
s
a
n
a
t
t
e
nt
i
o
n
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
m
e
c
ha
n
i
s
m
t
o
l
e
a
rn
t
h
e
c
o
n
t
e
xt
u
a
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
b
e
t
w
e
e
n
w
o
r
ds
i
n
a
t
e
xt
i
n
s
t
e
a
d
o
f
b
i
di
r
e
c
t
i
o
na
l
L
S
T
M
s
t
o
e
n
c
ode
c
o
n
t
e
xt
w
h
i
c
h
s
h
o
w
s
t
h
a
t
p
r
e
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
n
e
t
w
o
r
ks
o
n
a
m
a
s
ke
d
l
a
n
gu
a
ge
m
o
de
l
i
ng
o
b
j
e
c
t
i
v
e
l
e
a
ds
t
o
e
v
e
n
b
e
t
t
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
b
y
pr
e
c
i
s
e
l
y
a
d
j
us
t
i
n
g
t
h
e
t
ra
n
s
f
o
r
m
e
r
w
e
i
ght
s
o
v
e
r
a
w
i
de
ra
n
g
e
of
N
L
P
t
a
s
ks
[9
]
.
c)
A
r
o
b
us
t
l
y
o
pt
i
m
i
z
e
d
B
E
R
T
p
r
e
t
ra
i
ni
n
g
a
pp
r
o
a
c
h
(R
oB
E
R
T
a
)
i
s
a
n
o
pt
i
m
i
z
e
d
m
o
de
l
r
e
s
ul
t
i
n
g
f
r
o
m
a
n
a
l
y
s
i
s
of
G
oo
gl
e
'
s
B
E
R
T
t
ra
i
ni
n
g
m
o
de
l
a
n
d
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
s
e
v
e
r
a
l
c
h
a
n
ge
s
t
o
t
h
e
t
r
a
i
n
i
ng
pr
o
c
e
dur
e
t
h
a
t
e
nha
n
c
e
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
by
F
a
c
e
bo
o
k
A
I
a
nd
t
h
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
of
W
a
s
h
i
ngt
o
n
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
.
S
pe
c
i
f
i
c
a
l
l
y
,
t
h
e
s
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
us
e
d
a
n
o
v
e
l
a
n
d
b
i
gge
r
d
a
t
a
s
e
t
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
,
t
ra
i
n
e
d
t
h
e
m
o
de
l
o
ve
r
f
a
r
m
o
r
e
e
po
c
h
s
,
a
n
d
r
e
m
o
v
e
d
t
h
e
n
e
x
t
s
e
que
n
c
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
t
ra
i
n
i
n
g
o
b
j
e
c
t
i
v
e
[23]
.
d)
A
l
i
t
e
B
E
R
T
f
o
r
s
e
l
f
-
s
upe
r
v
i
s
e
d
l
e
a
rn
i
ng
o
f
l
a
ngua
ge
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
(A
L
B
E
R
T
)
i
s
a
“
L
i
t
e
”
v
e
r
s
i
o
n
of
B
E
R
T
,
t
hi
s
m
o
de
l
a
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
i
n
c
l
ude
s
t
w
o
pa
ra
m
e
t
e
r
-
r
e
duc
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
:
c
r
o
s
s
-
l
a
y
e
r
pa
ra
m
e
t
e
r
s
h
a
ri
n
g
a
n
d
f
a
c
t
o
r
i
z
e
d
e
m
b
e
ddi
n
gs
pa
ra
m
e
t
e
r
i
z
a
t
i
o
n
.
F
u
rt
h
e
r
m
o
re
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
c
o
n
t
a
i
n
s
a
s
e
l
f
-
s
upe
r
v
i
s
e
d
l
o
s
s
fo
r
t
h
e
s
e
nt
e
n
c
e
-
o
r
de
r
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
[24
]
.
e)
U
n
i
v
e
r
s
a
l
l
a
n
gu
a
ge
m
o
de
l
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
f
o
r
t
e
xt
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
(U
L
M
F
i
T
)
i
s
a
t
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rn
i
ng
m
e
t
h
o
d
t
ha
t
ca
n
b
e
a
ppl
i
e
d
t
o
N
L
P
.
It
us
e
s
a
r
e
gu
l
a
r
3
-
l
a
y
e
r
L
S
T
M
a
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
f
o
r
e
i
t
h
e
r
p
r
e
-
t
ra
i
ni
n
g
a
nd
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
t
a
s
ks
.
U
L
M
F
i
T
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
hr
e
e
s
t
e
ps
:
ge
n
e
r
a
l
-
do
m
a
i
n
l
a
n
g
ua
ge
m
o
de
l
(L
M
)
pe
r
t
a
i
ni
n
g
(
pe
rt
a
i
n
i
ng
l
a
n
gu
a
ge
m
o
de
l
o
n
a
l
a
r
ge
ge
n
e
ra
l
-
do
m
a
i
n
c
o
r
pus
),
t
a
rg
e
t
t
a
s
k
L
M
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
(t
h
e
L
M
f
i
n
e
-
t
u
n
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
o
f
t
h
e
t
a
r
ge
t
t
a
s
k
),
a
nd
t
h
e
t
a
r
ge
t
t
a
s
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
(f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
)
[10]
.
f)
X
L
N
e
t
i
s
a
ge
n
e
r
a
l
i
z
e
d
a
u
t
o
r
e
g
r
e
s
s
i
v
e
(A
R
)
pe
r
t
a
i
ni
n
g
m
e
t
ho
d
t
ha
t
us
e
s
t
h
e
c
o
n
t
e
xt
w
o
r
d
t
o
p
r
e
di
c
t
t
h
e
n
e
xt
w
o
r
d
w
h
i
c
h
i
s
c
o
n
s
t
ra
i
n
e
d
t
o
a
u
n
i
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
c
o
n
t
e
xt
,
e
i
t
h
e
r
b
a
c
kw
a
r
d
o
r
f
o
r
w
a
r
d
.
A
l
t
h
o
ug
h,
X
L
N
e
t
l
e
a
r
n
s
f
r
o
m
b
i
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
c
o
n
t
e
xt
us
i
n
g
pe
rm
ut
a
t
i
o
n
l
a
n
g
ua
ge
m
o
de
l
i
ng
.
It
a
l
s
o
i
n
f
l
ue
n
c
e
s
t
h
e
b
e
s
t
o
f
bo
t
h
A
R
l
a
n
gu
a
ge
m
o
de
l
i
n
g
a
n
d
a
u
t
o
e
n
c
o
de
r
s
w
h
i
l
e
a
v
o
i
di
n
g
t
h
e
i
r
l
i
m
i
t
a
t
i
o
n
s
[11]
.
g)
G
e
n
e
ra
t
i
v
e
pr
e
t
ra
i
n
e
d
t
ra
n
s
f
o
r
m
e
r
2
-
s
uc
c
e
s
s
o
r
of
G
P
T
(G
P
T
-
2
)
f
o
l
l
ow
s
t
h
e
O
pe
n
A
I
G
P
T
m
o
de
l
w
i
t
h
a
f
e
w
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
m
o
di
f
i
c
a
t
i
o
n
s
.
It
c
o
n
s
i
s
t
s
of
a
b
i
g
t
r
a
n
s
f
o
rm
e
r
-
b
a
s
e
d
l
a
n
g
ua
ge
m
o
de
l
w
i
t
h
1.
5
b
i
l
l
i
o
n
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
t
r
a
i
n
e
d
w
i
t
h
t
h
e
o
b
j
e
c
t
i
ve
of
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
n
e
xt
w
o
r
d,
g
i
v
e
n
a
l
l
p
r
e
v
i
o
us
w
o
r
ds
i
n
a
t
e
xt
.
A
nd
u
n
l
i
ke
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
m
o
de
l
s
t
ha
t
r
e
qu
i
r
e
p
r
e
-
t
ra
i
ni
n
g
a
nd
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g,
t
h
e
r
e
i
s
n
o
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
s
t
e
p
f
o
r
G
P
T
-
2
[12]
.
3.
B
U
I
LD
I
N
G
M
O
D
E
LS
F
i
r
s
t
,
d
a
t
a
s
e
t
us
e
d
i
n
e
xpe
ri
m
e
nt
s
w
a
s
c
o
m
b
i
n
e
d
fr
o
m
CA
R
E
R
-
E
m
o
t
i
o
n
,
D
a
i
l
y
D
i
a
l
o
g,
Cr
o
w
dF
l
ow
e
r
,
a
nd
Is
e
a
r
t
o
c
r
e
a
t
e
a
r
i
c
h
da
t
a
s
e
t
w
i
t
h
5
l
a
b
e
l
s
:
a
nge
r
(5k
s
e
nt
e
n
c
e
s
),
j
oy
(26k
s
e
n
t
e
n
c
e
s
),
s
a
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
c
om
par
at
i
v
e
s
t
ud
y
o
f
d
e
e
p
l
e
ar
n
i
ng
bas
e
d
l
angua
ge
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
on
l
e
ar
n
i
ng
…
(
Moham
m
e
d
B
ou
k
abo
us
)
1035
(13k
s
e
nt
e
n
c
e
s
),
f
e
a
r
(3.
6k
s
e
nt
e
n
c
e
s
),
a
n
d
n
e
ut
ra
l
(94k
s
e
nt
e
n
c
e
s
).
T
h
e
us
e
d
t
e
x
t
s
c
o
n
s
i
s
t
o
f
t
w
e
e
t
s
,
di
a
l
o
g
ut
t
e
r
a
n
c
e
s
,
a
n
d
s
h
o
r
t
m
e
s
s
a
ge
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
2
.
T
a
b
l
e
2
.
Co
m
b
i
n
e
d
d
a
t
a
s
e
t
s
f
o
r
b
e
n
c
hm
a
rki
ng
D
a
t
a
s
e
t
Y
e
a
r
Co
n
t
e
n
t
N
u
m
b
e
r
o
f
s
e
n
t
e
n
c
e
s
E
m
o
t
i
o
n
c
a
t
e
g
o
ri
e
s
CA
RE
R
–
E
m
o
t
i
o
n
[2
5
]
2018
T
w
e
e
t
s
20k
A
n
g
e
r
,
a
n
t
i
c
i
p
a
t
i
o
n
,
d
i
s
g
u
s
t
,
fe
a
r,
j
o
y
,
s
a
d
n
e
s
s
,
s
u
r
p
ri
s
e
,
a
n
d
t
ru
s
t
D
a
i
l
y
D
i
a
l
o
g
[2
6
]
2017
D
i
a
l
o
g
u
e
s
102k
N
e
u
t
ra
l
,
j
o
y
,
s
u
rp
r
i
s
e
,
s
a
d
n
e
s
s
,
a
n
g
e
r,
d
i
s
g
u
s
t
,
a
n
d
fe
a
r
Cro
w
d
F
l
o
w
e
r
[2
7
]
2016
T
w
e
e
t
s
40k
E
m
p
t
y
,
s
a
d
n
e
s
s
,
e
n
t
h
u
s
i
a
s
m
,
n
e
u
t
ra
l
,
w
o
rr
y
,
s
u
rp
r
i
s
e
,
l
o
v
e
,
f
u
n
,
h
a
t
e
,
h
a
p
p
i
n
e
s
s
,
b
o
r
e
d
o
m
,
re
l
i
e
f
,
a
n
g
e
r
Is
e
a
r
[2
8
]
1994
E
m
o
t
i
o
n
s
i
t
u
a
t
i
o
n
s
7
.
5
k
J
o
y
,
fe
a
r,
a
n
g
e
r
,
s
a
d
n
e
s
s
,
d
i
s
g
u
s
t
,
s
h
a
m
e
,
g
u
i
l
t
3.
1
.
Wo
r
d
2v
e
c
an
d
gl
o
v
e
F
o
r
t
h
e
s
e
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
w
e
s
t
a
rt
e
d
by
i
m
po
r
t
i
ng
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
c
re
a
t
e
d
pr
e
v
i
o
us
l
y
,
t
h
e
n
i
n
pu
t
i
t
i
nt
o
o
ur
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
m
o
de
l
,
a
n
d
w
e
do
s
o
m
e
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
a
nd
t
o
ke
n
i
z
a
t
i
o
n
us
i
ng
N
L
T
K
t
o
do
ub
l
e
c
h
e
c
k
t
h
a
t
s
e
n
t
e
n
c
e
s
a
r
e
pr
o
pe
rl
y
s
pl
i
t
i
n
t
o
w
o
r
ds
.
W
e
c
o
ul
d
a
l
s
o
a
dd
S
t
o
p
w
o
r
d
r
e
m
o
v
a
l
,
b
ut
s
t
e
ps
l
i
ke
s
t
e
m
m
i
ng
o
r
l
e
m
m
a
t
i
z
a
t
i
o
n
a
r
e
n
o
t
n
e
e
de
d
s
i
n
c
e
w
o
r
ds
w
i
t
h
t
h
e
s
a
m
e
s
t
e
m
c
a
n
ha
v
e
di
ff
e
r
e
n
t
m
e
a
ni
n
gs
.
M
o
r
e
o
ve
r
,
w
e
s
pl
i
t
t
h
e
da
t
a
a
t
f
i
r
s
t
i
nt
o
D
a
t
a
X
(c
o
n
t
a
i
n
s
t
e
x
t
da
t
a
)
a
n
d
L
a
b
e
l
Y
(c
o
n
t
a
i
n
s
t
h
e
e
m
o
t
i
o
n
s
)
,
a
n
d
a
l
s
o
t
o
r
a
ndo
m
t
r
a
i
ni
n
g
s
ub
s
e
t
a
n
d
v
a
l
i
da
t
i
o
n
s
ub
s
e
t
w
i
t
h
8
0%
f
o
r
t
r
a
i
n
i
ng
s
e
t
a
n
d
20%
f
o
r
t
h
e
v
a
l
i
da
t
i
o
n
s
e
t
.
F
i
gu
r
e
1
s
h
o
w
s
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
da
t
a
r
o
w
s
f
o
r
e
a
c
h
s
e
t
a
n
d
e
a
c
h
e
m
o
t
i
o
n
t
y
p
e
.
A
f
t
e
r
t
ha
t
,
w
e
i
m
po
rt
p
r
e
-
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
s
(W
o
r
d2v
e
c
:
w
i
ki
-
n
e
w
s
-
300d
-
1M
,
G
l
o
v
e
:
S
t
a
n
f
o
r
d
gl
o
v
e
.
t
w
i
t
t
e
r.
27B
)
a
n
d
c
r
e
a
t
e
e
m
b
e
ddi
n
gs
m
a
t
ri
x
t
o
m
a
p
e
a
c
h
w
o
r
d
i
n
o
u
r
c
o
r
p
us
t
o
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
w
o
r
d
v
e
c
t
o
r
,
t
h
e
n
w
e
c
r
e
a
t
e
o
u
r
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
pi
pe
l
i
n
e
.
a)
T
h
e
f
i
r
s
t
l
e
v
e
l
c
r
e
a
t
e
s
e
m
be
ddi
ngs
of
w
o
r
ds
,
us
i
n
g
a
v
oc
a
b
ul
a
r
y
s
i
z
e
(36866),
a
m
a
xi
m
um
l
e
n
g
t
h
(300)
,
a
n
d
a
s
i
z
e
o
f
e
m
b
e
ddi
n
gs
(36867
,
300)
.
b)
S
pa
t
i
a
l
D
r
o
po
ut
1D
(0
.
2)
.
c)
Bi
-
L
S
T
M
l
a
y
e
r
(128
u
ni
t
s
)
w
h
i
c
h
w
i
l
l
r
e
c
e
i
v
e
w
o
r
d
e
m
b
e
ddi
n
gs
f
o
r
e
a
c
h
t
o
ke
n
a
s
i
nput
s
.
d)
D
r
o
po
ut
(0
.
5).
e)
A
de
n
s
e
l
a
y
e
r
w
i
t
h
a
n
u
m
b
e
r
o
f
n
e
ur
o
n
s
e
qu
a
l
t
o
t
h
e
c
l
a
s
s
e
s
o
f
t
h
e
pr
o
b
l
e
m
(5
u
n
i
t
s
),
a
“
s
o
f
t
m
a
x”
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
f
o
r
m
ul
t
i
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
a
nd
b
e
c
a
us
e
of
t
h
i
s
,
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
_c
r
o
s
s
e
n
t
r
o
p
y
i
s
us
e
d
a
s
t
h
e
l
o
s
s
f
un
c
t
i
o
n.
f)
F
i
na
l
l
y
,
w
e
t
r
a
i
n
o
u
r
m
o
de
l
w
i
t
h
a
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
32,
a
n
d
20
e
po
c
h
s
.
F
i
gu
r
e
1
.
E
m
o
t
i
o
n
s
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
n
t
ra
i
ni
n
g
a
nd
v
a
l
i
da
t
i
o
n
s
e
t
s
3.
2
.
f
as
tTe
x
t
W
e
us
e
t
h
e
k
t
r
a
i
n
l
i
b
ra
r
y
[29]
a
l
i
g
h
t
w
e
i
ght
w
ra
ppe
r
f
o
r
T
e
n
s
o
r
F
l
o
w
2
w
i
t
h
K
e
r
a
s
.
It
i
s
c
r
e
a
t
e
d
t
o
m
a
ke
D
L
e
a
s
i
e
r
t
o
a
ppl
y
fo
r
do
m
a
i
n
e
xpe
r
t
s
a
n
d
b
e
gi
nn
e
rs
.
W
e
f
i
r
s
t
l
y
,
i
m
po
rt
t
h
e
kt
ra
i
n
l
i
b
r
a
r
y
a
n
d
o
u
r
da
t
a
s
e
t
t
h
e
n
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
e
da
t
a
us
i
n
g
t
e
xt
.
t
e
xt
s
_f
r
o
m
_a
rr
a
y
of
t
h
e
kt
r
a
i
n
l
i
b
r
a
r
y
w
i
t
h
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
:
c
l
a
s
s
_
n
a
m
e
s
=
[‘j
oy
’,
‘s
a
d
n
e
s
s
’,
‘f
e
a
r
’,
‘
a
n
ge
r
’,
‘
n
e
ut
ra
l
’
];
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
_m
o
d
e
=
’s
t
a
n
da
rd’
(
r
e
f
e
r
s
t
o
f
a
s
t
T
e
xt
m
o
de
);
m
a
xl
e
n
=
300
(
m
a
xi
m
u
m
l
e
n
g
t
h
o
f
t
h
e
t
e
xt
).
S
e
c
o
n
dl
y
,
w
e
c
r
e
a
t
e
o
ur
m
o
de
l
us
i
ng
t
e
xt
.
t
e
xt
_c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n,
a
n
d
w
e
us
e
t
h
e
l
e
a
rni
n
g
r
a
t
e
f
i
nde
r
f
un
c
t
i
o
n
t
o
f
i
n
d
a
go
o
d
l
e
a
rn
i
ng
ra
t
e
(0.
006
a
ppe
a
r
s
t
o
b
e
goo
d
i
n
o
u
r
c
a
s
e
).
F
i
na
l
l
y
,
w
e
t
r
a
i
n
o
u
r
m
o
de
l
f
o
r
20
e
po
c
h
s
us
i
n
g
t
h
e
f
i
t
_o
n
e
c
y
c
l
e
f
un
c
t
i
o
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
22
,
N
o
.
2
,
M
a
y
202
1
:
1032
-
1
040
1036
3.
3
.
BER
T,
R
o
B
ER
Ta,
A
L
BER
T,
an
d
X
LN
e
t
A
s
of
l
a
s
t
v
e
r
s
i
o
n
s
k
t
r
a
i
n
i
n
c
l
ude
s
a
s
i
m
pl
i
f
i
e
d
i
n
t
e
r
f
a
c
e
t
o
h
u
ggi
n
g
f
a
c
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
f
o
r
t
e
xt
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
pe
rm
i
t
t
i
ng
us
e
r
s
b
ui
l
d,
t
ra
i
n,
a
nd
de
pl
oy
t
h
e
i
r
m
o
de
l
s
w
i
t
h
h
ugg
i
n
g
f
a
c
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
pa
c
ka
ge
i
n
a
s
i
m
p
l
e
w
a
y
.
H
uggi
n
g
f
a
c
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
[30]
i
s
a
po
pul
a
r
P
y
t
h
o
n
l
i
b
ra
r
y
t
h
a
t
p
r
o
v
i
de
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
m
o
de
l
s
a
c
c
e
s
s
i
b
l
e
t
o
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
a
nd
e
n
d
us
e
r
s
,
i
t
i
s
v
e
r
y
us
e
f
ul
fo
r
a
v
a
ri
e
t
y
of
N
L
P
t
a
s
ks
.
It
s
up
po
r
t
s
b
o
t
h
P
y
T
o
r
c
h
a
n
d
T
e
n
s
o
r
F
l
o
w
2
(f
r
o
m
l
a
t
e
2019).
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
w
e
us
e
i
t
t
o
t
r
a
i
n
t
h
e
s
e
4
m
o
de
l
s
,
a
s
t
h
e
y
a
r
e
s
uppo
r
t
e
d
b
y
bo
t
h
H
uggi
n
g
F
a
c
e
a
n
d
kt
ra
i
n.
W
e
us
e
d
a
m
a
x
i
m
um
l
e
ngt
h
of
300,
a
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
6,
0.
0000
2
l
e
a
rni
n
g
ra
t
e
,
a
n
d
20
e
po
c
h
s
fo
r
t
h
e
s
e
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
M
o
de
l
s
us
e
d
w
a
s
:
be
r
t
-
b
a
s
e
-
un
c
a
s
e
d
(B
E
R
T
),
r
o
be
r
t
a
-
b
a
s
e
(
R
oB
E
R
T
a
),
a
l
b
e
r
t
-
b
a
s
e
-
v
2
(A
L
B
E
R
T
),
a
nd
x
l
n
e
t
-
b
a
s
e
-
c
a
s
e
d
(X
L
N
e
t
).
3.
4
.
E
LM
o
A
f
t
e
r
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
o
ur
da
t
a
l
i
ke
W
o
r
d2v
e
c
a
n
d
G
l
o
v
e
,
w
e
c
r
e
a
t
e
a
n
E
l
m
o
e
m
be
ddi
n
gs
l
a
y
e
r
by
us
i
n
g
T
e
n
s
o
r
f
l
o
w
h
ub
t
o
c
r
e
a
t
e
a
t
e
xt
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
,
t
h
e
n
w
e
b
ui
l
d
a
t
w
o
d
e
n
s
e
l
a
y
e
r
(512
un
i
t
s
f
o
r
t
h
e
f
i
r
s
t
o
n
e
,
a
n
d
5
fo
r
t
h
e
s
e
c
o
n
d
o
n
e
).
F
i
na
l
l
y
,
w
e
t
ra
i
n
o
u
r
m
o
de
l
f
o
r
20
e
po
c
h
s
us
i
n
g
a
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
32.
3.
5
.
U
L
M
F
i
T
A
f
t
e
r
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
o
u
r
d
a
t
a
l
i
ke
W
o
r
d2v
e
c
a
nd
G
l
o
v
e
,
w
e
de
f
i
n
e
t
h
e
l
a
n
gu
a
ge
m
o
de
l
a
n
d
s
e
t
t
h
e
l
e
a
rn
i
ng
ra
t
e
s
t
o
0.
0479
us
i
n
g
l
r
_f
i
n
d
f
un
c
t
i
o
n
s
.
T
h
e
n,
w
e
f
i
t
t
h
e
m
o
de
l
fo
r
a
f
e
w
c
y
c
l
e
s
by
r
unni
n
g
o
n
e
e
poc
h
a
n
d
t
h
e
n
u
n
f
r
e
e
z
i
n
g
a
n
d
ru
nn
i
ng
m
o
r
e
e
po
c
h
s
t
o
f
i
n
e
-
t
u
n
e
i
t
.
N
e
xt
,
w
e
us
e
t
h
e
e
n
c
o
de
r
f
r
o
m
t
h
e
l
a
ngua
ge
m
o
de
l
i
n
o
ur
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
w
i
t
h
a
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
32
a
nd
w
e
t
r
a
i
n
i
t
by
gr
a
dua
l
l
y
un
f
r
e
e
z
i
n
g
l
a
y
e
r
s
a
n
d
t
h
e
n
ru
nn
i
ng
a
n
e
po
c
h
e
a
c
h
t
i
m
e
w
i
t
h
a
l
e
a
rn
i
ng
r
a
t
e
r
e
l
a
t
e
d
t
o
t
h
e
r
e
s
ul
t
of
t
h
e
l
r_f
i
n
d
f
u
n
c
t
i
o
n.
F
i
na
l
l
y
,
w
e
un
f
r
e
e
z
e
a
l
l
t
h
e
l
a
y
e
r
s
a
nd
ru
n
t
h
e
m
o
de
l
f
o
r
20
e
po
c
h
s
.
3.
6
.
G
P
T
-
2
W
e
t
ra
i
n
t
hi
s
m
o
de
l
us
i
n
g
P
y
T
o
r
c
h
(
a
s
b
a
c
ke
n
d
),
a
n
o
pe
n
-
s
o
ur
c
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
ng
py
t
h
o
n
l
i
b
r
a
r
y
b
a
s
e
d
o
n
T
o
r
c
h
a
n
d
de
v
e
l
o
pe
d
by
F
a
c
e
boo
k
[31]
.
It
m
a
ke
s
po
s
s
i
b
l
e
t
o
p
e
r
f
o
r
m
n
e
c
e
s
s
a
r
y
t
e
n
s
o
r
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
s
i
n
pa
rt
i
c
ul
a
r
f
o
r
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
.
F
o
r
t
h
i
s
,
w
e
b
ui
l
d
a
c
us
t
om
P
y
T
o
r
c
h
c
l
a
s
s
D
a
t
a
s
e
t
,
t
h
e
n
w
e
i
n
i
t
i
a
l
i
z
e
a
nd
t
o
ke
n
i
z
e
o
ur
d
a
t
a
us
i
ng
G
P
T
2F
o
r
S
e
que
n
c
e
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
G
P
T
2T
o
ke
n
i
z
e
r
,
t
h
e
n
w
e
a
dd_s
pe
c
i
a
l
_
t
o
ke
n
s
t
o
pa
ddi
ng
i
t
.
W
e
a
l
s
o
i
m
p
l
e
m
e
nt
t
h
e
ke
r
a
s
C
a
t
e
go
ri
c
a
l
C
r
o
s
s
e
nt
r
o
p
y
l
o
s
s
f
un
c
t
i
o
n,
d
ue
t
o
t
h
e
v
e
r
y
l
ow
l
o
s
s
t
h
a
t
w
e
go
t
us
i
ng
t
h
e
py
t
o
r
c
h
c
r
o
s
s
e
n
t
r
o
py
l
o
s
s
l
os
s
f
un
c
t
i
o
n
,
b
e
c
a
us
e
t
h
e
P
y
T
o
r
c
h
C
r
o
s
s
E
n
t
r
o
py
L
o
s
s
a
c
c
e
pt
s
unn
o
r
m
a
l
i
z
e
d
s
c
o
r
e
s
fo
r
e
a
c
h
c
l
a
s
s
(
n
o
t
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
).
H
ow
e
ve
r
,
K
e
r
a
s
c
a
t
e
go
ri
c
a
l
_c
r
o
s
s
e
n
t
r
o
py
us
e
s
f
r
o
m
_l
o
gi
t
s
=
F
a
l
s
e
by
de
f
a
ul
t
w
h
i
c
h
m
e
a
n
s
i
t
a
s
s
um
e
s
y
_pr
e
d
c
o
n
t
a
i
n
s
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
i
e
s
(
n
o
t
r
a
w
s
c
o
r
e
s
).
W
e
di
d
t
h
a
t
t
o
h
a
v
e
t
h
e
s
a
m
e
l
o
s
s
m
e
t
ri
c
b
e
t
w
e
e
n
a
l
l
o
ur
m
o
de
l
s
.
F
i
na
l
l
y
,
w
e
t
r
a
i
n
o
u
r
m
o
de
l
f
o
r
20
e
po
c
h
s
us
i
ng
a
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
6
a
nd
a
0.
00
001
l
e
a
rni
n
g
r
a
t
e
.
4.
EX
P
ER
I
M
EN
TS
A
N
D
R
ES
U
L
TS
4.
1
.
H
a
r
d
w
ar
e
c
h
ar
a
c
te
r
i
s
t
i
c
s
W
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
ur
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
o
n
a
M
A
R
W
A
N
’s
h
i
g
h
-
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
put
i
n
g
(H
P
C)
i
n
f
r
a
s
t
r
uc
t
u
r
e
w
i
t
h
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
ha
r
dw
a
r
e
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
:
a)
CP
U
:
2x
I
nt
e
l
X
e
o
n
G
o
l
d
6148
(2
.
4
G
H
z
/
20
c
o
r
e
s
)
b)
R
A
M
:
192
G
b
c)
G
P
U
:
2x
N
V
ID
IA
T
e
s
l
a
P
1
00
(12
G
b
)
w
i
t
h
c
uda
v
10.
1
4.
2
.
Ev
al
u
ati
o
n
m
e
tr
i
c
s
H
a
v
i
n
g
m
o
r
e
m
e
t
r
i
c
s
a
c
t
ua
l
l
y
m
a
ke
s
i
t
ha
r
de
r
t
o
c
o
m
pa
r
e
l
a
n
g
ua
ge
m
o
de
l
s
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
a
s
i
n
di
c
a
t
o
r
s
of
h
o
w
w
e
l
l
a
l
a
n
gu
a
ge
m
o
de
l
w
i
l
l
pe
r
f
o
r
m
o
n
a
s
pe
c
i
f
i
c
t
a
s
k
a
r
e
o
f
t
e
n
u
nr
e
l
i
a
b
l
e
.
a)
A
c
c
ur
a
c
y
:
i
s
t
h
e
f
ra
c
t
i
o
n
o
f
c
o
r
r
e
c
t
p
r
e
di
c
t
i
o
n
s
a
m
o
n
g
t
h
e
t
o
t
a
l
n
um
b
e
r
o
f
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
(
1
)
.
b)
L
o
s
s
:
i
s
t
h
e
d
i
f
fe
r
e
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
p
r
e
di
c
t
e
d
v
a
l
ue
by
t
h
e
m
o
de
l
a
n
d
t
h
e
t
r
ue
v
a
l
ue
.
T
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
l
o
s
s
f
un
c
t
i
o
n
us
e
d
i
n
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
i
s
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
,
w
h
e
r
e
(
)
i
s
t
h
e
t
r
ue
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
,
a
n
d
(
)
t
h
e
e
s
t
i
m
a
t
e
d
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
,
de
f
i
n
e
d
o
v
e
r
t
h
e
d
i
s
c
r
e
t
e
v
a
r
i
a
b
l
e
[32
]
a
s
s
h
o
w
n
i
n
(
2
)
.
=
+
+
+
+
(
1
)
(
,
)
=
−
∑
(
)
l
o
g
(
(
)
)
∀
(
2
)
w
h
e
r
e
:
T
r
ue
P
o
s
i
t
i
v
e
(
)
:
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
po
s
i
t
i
v
e
c
l
a
s
s
r
e
c
o
r
ds
c
o
rr
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
c
om
par
at
i
v
e
s
t
ud
y
o
f
d
e
e
p
l
e
ar
n
i
ng
bas
e
d
l
angua
ge
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
on
l
e
ar
n
i
ng
…
(
Moham
m
e
d
B
ou
k
abo
us
)
1037
T
r
ue
N
e
ga
t
i
v
e
(
)
:
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
n
e
ga
t
i
v
e
c
l
a
s
s
r
e
c
o
r
ds
c
o
rr
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d.
F
a
l
s
e
P
o
s
i
t
i
v
e
(
)
:
i
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
n
e
ga
t
i
v
e
c
l
a
s
s
r
e
c
o
r
ds
w
r
o
ngl
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d.
F
a
l
s
e
N
e
ga
t
i
v
e
(
)
:
i
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
po
s
i
t
i
v
e
c
l
a
s
s
r
e
c
o
r
d
w
r
o
ng
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
.
a)
P
r
e
c
i
s
i
o
n:
i
s
t
he
f
ra
c
t
i
o
n
o
f
c
o
rr
e
c
t
l
y
i
de
nt
i
f
i
e
d
po
s
i
t
i
v
e
r
e
s
u
l
t
s
a
m
o
ng
a
l
l
po
s
i
t
i
v
e
r
e
s
u
l
t
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
(
3
)
.
b)
R
e
c
a
l
l
:
i
s
t
h
e
f
r
a
c
t
i
o
n
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
po
s
i
t
i
v
e
r
e
s
ul
t
s
a
m
o
ng
t
h
e
t
o
t
a
l
n
u
m
b
e
r
o
f
e
xi
s
t
i
ng
po
s
i
t
i
v
e
c
l
a
s
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
(
4
)
.
=
+
(
3
)
=
+
(
4
)
c)
F1
-
s
c
o
r
e
:
a
l
s
o
c
a
l
l
e
d
F
-
s
c
o
r
e
i
s
t
h
e
h
a
rm
o
ni
c
m
e
a
n
o
f
t
h
e
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
nd
r
e
c
a
l
l
[33]
,
w
i
t
h
a
v
a
l
ue
t
ha
t
c
a
n
e
m
p
ha
s
i
z
e
o
n
e
o
r
t
h
e
o
t
h
e
r
a
s
s
how
n
i
n
(
5
)
.
T
h
e
hi
g
h
e
s
t
po
s
s
i
b
l
e
v
a
l
ue
o
f
F
1
i
s
1
a
n
d
t
h
e
w
o
r
s
t
i
s
0
,
a
n
d
gu
a
r
a
nt
e
e
d
t
o
b
e
b
e
t
w
e
e
n
p
r
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
.
=
(
1
+
2
)
∙
∙
+
(
5
)
1
=
2
∙
∙
+
(
6
)
w
h
e
r
e
=
1
,
w
e
ha
v
e
t
h
e
t
ra
di
t
i
o
na
l
F
-
m
e
a
s
u
r
e
o
r
b
a
l
a
n
c
e
d
1
-
s
c
o
r
e
a
s
s
h
o
w
n
i
n
(
6
)
.
4.
3
.
Ex
p
e
r
i
m
e
n
tal
r
e
s
u
l
ts
T
h
i
s
s
e
c
t
i
o
n
us
e
s
t
h
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
t
o
s
u
m
m
a
r
i
z
e
,
c
o
m
pa
r
e
a
nd
c
o
n
t
ra
s
t
t
h
e
d
i
f
fe
r
e
nt
N
L
P
m
o
de
l
s
a
n
d
t
h
us
di
s
c
us
s
t
h
e
i
r
m
a
i
n
s
t
r
e
n
gt
h
s
,
us
i
n
g
s
e
n
t
i
m
e
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hni
que
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
3.
I
n
a
l
l
o
ur
m
o
de
l
s
,
w
e
us
e
d
T
e
n
s
o
r
b
o
a
r
d
c
a
l
l
b
a
c
ks
,
e
v
e
n
w
i
t
h
t
h
e
p
y
t
o
r
c
h
a
l
go
r
i
t
hm
s
(w
e
us
e
d
T
e
n
s
o
r
b
o
a
r
dX
a
n
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
of
T
e
n
s
o
r
b
o
a
r
d
f
o
r
py
t
o
r
c
h
)
t
o
pl
o
t
t
h
e
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
2,
a
nd
t
h
e
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
l
o
s
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
3.
W
e
a
l
s
o
us
e
a
n
e
a
rl
y
s
t
o
ppi
n
g
o
f
o
n
e
e
poc
h
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
v
a
l
i
da
t
i
o
n
l
o
s
s
,
a
n
d
w
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n,
r
e
c
a
l
l
,
f1
-
s
c
o
r
e
of
o
ur
a
l
go
ri
t
hm
s
us
i
n
g
t
h
e
s
c
i
ki
t
-
l
e
a
rn
pr
e
c
i
s
i
o
n
_
r
e
c
a
l
l
_f
s
c
o
r
e
_s
uppo
r
t
m
e
t
r
i
c
s
f
u
n
c
t
i
o
n.
T
a
b
l
e
3
.
R
e
s
ul
t
s
o
f
t
h
e
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
m
o
de
l
s
A
l
g
o
ri
t
h
m
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
A
c
c
u
ra
cy
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
L
o
s
s
P
re
c
i
s
i
o
n
Re
c
a
l
l
F1
-
s
c
o
r
e
T
ra
i
n
i
n
g
T
i
m
e
N
u
m
b
e
r
o
f
p
a
ra
m
e
t
e
r
s
W
o
r
d
2
v
e
c
0
.
8
4
5
2
0
.
4
1
7
8
0
.
8
4
1
0
0
.
8
4
5
3
0
.
8
3
9
1
S
t
e
p
:
6
3
ms
E
p
o
c
h
:
2
2
2
s
T
o
t
a
l
:
2
4
7
2
s
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
4
4
0
,
5
8
1
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
1
1
060
100
f
a
s
t
T
e
x
t
0
.
8
2
1
2
0
.
4
9
0
8
0
.
8
1
6
7
0
.
8
2
2
3
0
.
8
1
2
8
S
t
e
p
:
8
8
ms
E
p
o
c
h
:
3
1
1
s
T
o
t
a
l
:
1
5
6
7
s
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
4
6
1
3
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
8
6
4
0
128
G
l
o
v
e
0
.
8
3
9
1
0
.
4
4
1
2
0
.
8
3
6
2
0
.
8
3
8
8
0
.
8
2
9
7
S
t
e
p
:
2
4
5
ms
E
p
o
c
h
:
8
6
9
s
T
o
t
a
l
:
3
5
7
6
s
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
3
3
8
181
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
7
373
200
E
L
M
o
0
.
8
1
5
2
0
.
4
8
1
0
0
.
8
0
4
1
0
.
8
1
0
2
0
.
8
0
6
4
S
t
e
p
:
7
ms
E
p
o
c
h
:
8
4
4
s
T
o
t
a
l
:
3
5
7
6
s
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
5
2
7
369
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
0
BE
RT
0
.
8
6
1
2
0
.
3
5
5
1
0
.
8
5
8
9
0
.
8
6
1
2
0
.
8
5
9
6
S
t
e
p
:
7
8
7
ms
E
p
o
c
h
:
2
4
7
m
i
n
T
o
t
a
l
:
4
9
5
m
i
n
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
1
0
9
3
6
1
6
6
9
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
0
Ro
BE
RT
a
0
.
8
6
2
2
0
.
3
6
2
9
0
.
8
5
7
4
0
.
8
5
3
3
0
.
8
5
4
8
S
t
e
p
:
6
0
9
ms
E
p
o
c
h
:
1
9
2
m
i
n
T
o
t
a
l
:
5
7
9
m
i
n
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
1
2
5
2
4
0
0
6
9
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
0
A
L
BE
RT
0
.
8
5
5
8
0
.
3
8
4
5
0
.
8
5
1
4
0
.
8
5
3
7
0
.
8
4
6
8
S
t
e
p
:
5
9
5
ms
E
p
o
c
h
:
1
8
8
m
i
n
T
o
t
a
l
:
5
6
7
m
i
n
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
1
1
6
8
7
4
2
9
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
0
U
L
M
F
i
T
0
.
8
5
0
9
0
.
4
3
1
5
0
.
8
4
7
2
0
.
8
5
0
9
0
.
8
4
7
6
S
t
e
p
:
-
E
p
o
c
h
:
1
9
2
s
T
o
t
a
l
:
1
9
2
0
s
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
6
2
8
0
5
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
0
X
L
N
e
t
0
.
8
5
7
4
0
.
3
6
9
7
0
.
8
5
6
2
0
.
8
5
8
3
0
.
8
5
6
4
S
t
e
p
:
1
s
E
p
o
c
h
:
4
3
0
m
i
n
T
o
t
a
l
:
1
2
9
3
m
i
n
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
1
1
7
3
1
2
7
7
3
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
0
G
P
T
-
2
0
.
8
5
9
1
0
.
3
7
9
6
0
.
8
5
5
9
0
.
8
5
9
1
0
.
8
5
4
9
Ba
t
c
h
:
6
7
ms
E
p
o
c
h
:
1
8
m
i
n
T
o
t
a
l
:
7
3
m
i
n
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
1
2
4
439
808
N
o
n
-
T
ra
i
n
a
b
l
e
:
0
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
22
,
N
o
.
2
,
M
a
y
202
1
:
1032
-
1
040
1038
F
i
gu
r
e
2
.
V
a
l
i
da
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
pe
r
e
po
c
h
s
c
a
l
a
r
ge
n
e
ra
t
e
d
by
T
e
n
s
o
r
b
o
a
r
d
F
i
gu
r
e
3
.
V
a
l
i
da
t
i
o
n
l
o
s
s
pe
r
e
po
c
h
s
c
a
l
a
r
ge
n
e
ra
t
e
d
by
T
e
n
s
o
r
b
o
a
r
d
●
W
o
rd
2
v
e
c
●
f
a
s
t
T
e
x
t
●
G
l
o
v
e
●
E
L
M
o
●
BE
RT
●
Ro
BE
RT
a
●
A
L
BE
RT
●
U
L
M
F
i
T
●
X
L
N
e
t
●
GP
T
-
2
In
t
hi
s
w
o
r
k,
w
e
s
h
o
w
t
h
e
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
-
b
a
s
e
d
l
a
n
gua
ge
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
s
fo
r
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
5
s
e
n
t
i
m
e
nt
t
y
pe
s
b
a
s
e
d
o
n
a
c
o
m
b
i
n
e
d
da
t
a
s
e
t
.
W
e
n
o
t
i
c
e
t
ha
t
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
rn
i
ng
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
r
e
a
c
h
t
h
e
b
e
s
t
a
ve
r
a
ge
r
e
s
ul
t
s
us
i
n
g
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
v
a
l
i
da
t
i
o
n
d
a
t
a
i
n
f
e
w
e
r
e
poc
h
s
t
h
a
n
w
o
r
d
e
m
b
e
ddi
n
gs
o
n
e
s
,
b
e
c
a
us
e
i
t
b
e
n
e
f
i
t
s
f
r
o
m
o
t
h
e
r
b
a
s
e
m
o
de
l
s
’
kn
o
w
l
e
dge
.
N
e
v
e
r
t
h
e
l
e
s
s
,
i
t
t
a
ke
s
m
o
r
e
t
i
m
e
t
o
t
r
a
i
n,
due
t
o
t
h
e
h
uge
num
b
e
r
o
f
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
us
e
d.
A
m
o
n
g
t
h
e
s
e
t
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rn
i
ng
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
,
w
e
c
o
n
c
l
ude
t
ha
t
t
h
e
b
e
s
t
o
n
e
i
s
B
E
R
T
a
l
go
r
i
t
hm
b
e
c
a
us
e
i
t
r
e
a
c
h
e
s
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
i
n
a
l
m
o
s
t
a
l
l
o
ur
m
e
t
ri
c
s
,
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
3
a
n
d
F
i
gu
r
e
3,
w
i
t
h
35.
5
1%
a
s
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
l
o
s
s
,
85.
89%
a
s
pr
e
c
i
s
i
o
n,
86.
1
2%
a
s
r
e
c
a
l
l
,
a
nd
85.
96
%
a
s
F
1
-
s
c
o
r
e
i
n
495
m
i
n
(2
e
po
c
h
s
).
F
o
r
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
,
Ro
B
E
R
T
a
m
o
de
l
h
a
s
t
h
e
b
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
3
a
n
d
F
i
gu
r
e
2,
w
i
t
h
86
.
22%
i
n
579
m
i
n
(
3
e
poc
h
s
).
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
d
,
t
ra
n
s
f
o
r
m
e
r
-
b
a
s
e
d
t
e
c
hn
i
q
ue
s
r
e
a
c
h
t
h
e
i
r
b
e
s
t
r
e
s
ul
t
i
n
m
o
r
e
t
i
m
e
(m
o
r
e
t
h
a
n
o
n
e
h
o
ur
t
o
b
e
t
r
a
i
n
e
d
)
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
o
t
h
e
r
m
o
de
l
s
.
By
e
xa
m
i
ni
n
g
t
h
e
s
e
r
e
s
ul
t
s
,
i
t
i
s
c
l
e
a
r
t
ha
t
B
E
R
T
m
o
de
l
p
e
rfo
r
m
e
d
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
o
t
h
e
r
m
e
t
h
o
ds
,
s
i
n
c
e
i
t
t
a
ke
s
e
v
e
r
y
t
h
i
ng
i
n
t
o
a
c
c
o
un
t
,
i
n
o
rd
e
r
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
t
r
ue
m
e
a
n
i
ng
o
f
s
e
n
t
e
n
c
e
s
.
T
h
i
s
m
e
a
n
s
t
ha
t
t
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
c
a
n
a
c
h
i
e
v
e
be
t
t
e
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
a
n
d
l
e
a
rn
a
dd
i
t
i
o
na
l
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
,
b
ut
i
n
t
e
rm
s
o
f
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
,
i
t
c
o
n
s
um
e
s
m
o
r
e
b
e
c
a
us
e
m
o
r
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
a
r
e
n
e
e
de
d
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
3.
I
n
f
a
c
t
,
m
o
s
t
D
L
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
s
us
e
s
i
m
i
l
a
r
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
l
e
m
e
nt
s
;
t
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
t
i
s
a
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
t
o
us
e
t
h
e
num
b
e
r
o
f
pa
ra
m
e
t
e
r
s
a
s
a
s
t
a
nd
-
i
n
f
o
r
c
o
m
pl
e
xi
t
y
,
a
l
t
h
o
ug
h
t
h
o
s
e
n
e
t
w
o
r
ks
m
a
y
h
a
v
e
t
h
e
s
a
m
e
n
u
m
b
e
r
o
f
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
b
ut
r
e
qu
i
r
e
di
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
b
e
r
s
o
f
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
(A
L
B
E
R
T
f
o
r
e
xa
m
pl
e
i
s
c
o
n
f
i
gur
e
d
t
o
s
ha
r
e
a
l
l
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
i
n
c
l
u
di
n
g
f
e
e
d
-
fo
r
w
a
r
d
n
e
t
w
o
r
k
a
n
d
a
t
t
e
n
t
i
o
n
pa
ra
m
e
t
e
r
s
a
c
r
o
s
s
l
a
y
e
r
s
).
T
h
e
a
m
o
unt
o
f
da
t
a
i
n
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
c
r
e
a
t
e
d
i
s
s
t
i
l
l
c
o
n
s
i
de
r
a
b
l
y
un
b
a
l
a
n
c
e
d
r
e
ga
r
d
i
n
g
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
t
y
p
e
s
of
s
e
n
t
i
m
e
nt
s
.
F
o
r
e
xa
m
p
l
e
,
A
n
ge
r
a
nd
F
e
a
r
s
e
nt
i
m
e
nt
s
i
n
t
h
e
t
r
a
i
n
i
ng
a
nd
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
s
e
t
s
ha
v
e
v
e
r
y
s
m
a
l
l
a
m
o
unt
s
o
f
da
t
a
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
m
o
de
l
s
ha
v
e
a
l
i
m
i
t
e
d
c
a
p
a
b
i
l
i
t
y
t
o
l
e
a
rn
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
t
h
e
s
e
s
e
n
t
i
m
e
nt
s
.
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
v
e
ra
ge
o
f
t
h
e
s
e
s
e
n
t
i
m
e
n
t
s
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
m
a
i
n
f
a
c
t
o
r
s
r
e
s
t
r
i
c
t
i
n
g
t
h
e
ov
e
r
a
l
l
p
r
e
di
c
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
.
D
e
s
pi
t
e
a
l
l
e
f
fo
r
t
s
,
o
ur
m
o
de
l
s
t
e
n
d
t
o
ove
r
f
i
t
.
I
n
f
a
c
t
,
m
o
de
l
s
t
ra
i
n
e
d
o
n
t
e
xt
d
a
t
a
a
r
e
s
ub
j
e
c
t
t
o
ov
e
r
f
i
t
t
i
n
g
d
ue
t
o
t
h
e
us
e
of
o
ut
of
vo
c
a
b
ul
a
r
y
(O
O
V
)
t
o
k
e
n
i
n
N
L
P
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
.
O
O
V
i
s
us
e
d
t
o
ha
n
d
l
e
un
s
e
e
n
w
o
r
ds
.
T
h
e
r
e
i
s
a
h
i
g
h
c
ha
n
c
e
of
un
s
e
e
n
w
o
r
ds
i
n
N
L
P
m
o
de
l
s
,
a
n
d
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
o
c
c
ur
s
w
h
e
n
t
h
e
m
o
de
l
i
s
t
ra
i
n
e
d
h
e
a
v
i
l
y
o
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
da
t
a
b
ut
c
a
nn
o
t
ge
ne
r
a
l
i
z
e
w
e
l
l
t
o
un
s
e
e
n
da
t
a
.
T
h
o
s
e
un
s
e
e
n
w
o
r
ds
ge
n
e
ra
t
e
a
s
c
e
n
a
ri
o
w
h
e
r
e
t
h
e
m
o
de
l
i
s
s
t
r
o
n
g
l
y
t
un
e
d
t
o
t
h
e
t
r
a
i
n
i
ng
s
e
t
.
H
e
n
c
e
,
w
e
s
t
o
p
a
t
t
h
e
e
po
c
h
w
h
e
n
e
a
c
h
a
l
go
r
i
t
h
m
b
e
gi
n
s
t
o
o
v
e
r
-
f
i
t
.
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
A
ppl
y
i
n
g
N
L
P
a
n
d
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hni
que
s
t
o
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
h
a
s
b
e
c
o
m
e
a
po
pul
a
r
r
e
s
e
a
r
c
h
t
o
pi
c
l
a
t
e
l
y
.
E
m
o
t
i
o
n
s
a
r
e
o
n
e
o
f
t
h
e
m
a
j
o
r
a
s
pe
c
t
s
o
f
h
um
a
n
l
i
f
e
t
h
a
t
a
r
e
v
e
r
y
us
e
f
ul
i
n
v
a
r
i
o
us
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
s
.
O
ur
w
o
r
k
h
e
r
e
f
oc
us
e
d
o
n
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
-
b
a
s
e
d
l
a
ngua
ge
r
e
p
re
s
e
n
t
a
t
i
o
n
l
e
a
rn
i
ng
m
o
de
l
s
,
a
n
d
c
o
m
pa
r
e
d
t
h
e
m
.
W
e
a
r
e
m
o
r
e
i
nt
e
r
e
s
t
e
d
i
n
p
r
e
di
c
t
i
n
g
v
a
r
i
o
us
t
y
pe
s
of
s
e
n
t
i
m
e
nt
s
.
A
f
t
e
r
s
e
v
e
r
a
l
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
,
w
e
ob
t
a
i
n
e
d
a
r
e
a
s
o
na
b
l
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
ra
t
e
f
o
r
o
ur
a
l
l
m
o
de
l
s
.
By
a
na
l
y
z
i
n
g
t
h
e
o
b
t
a
i
n
e
d
r
e
s
ul
t
s
,
w
e
c
o
n
c
l
ude
d
t
ha
t
B
E
R
T
i
s
t
h
e
b
e
s
t
o
n
e
fo
r
s
e
nt
i
m
e
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
.
It
w
a
s
a
b
l
e
t
o
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
pr
e
di
c
t
d
i
f
f
e
r
e
n
t
t
y
p
e
s
of
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
nd
s
h
o
w
e
d
a
ve
r
y
g
oo
d
a
c
c
ur
a
c
y
(86.
12%),
a
nd
t
h
e
b
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
t
e
r
m
s
o
f
v
a
l
i
da
t
i
o
n
l
o
s
s
(35.
51
%),
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
c
om
par
at
i
v
e
s
t
ud
y
o
f
d
e
e
p
l
e
ar
n
i
ng
bas
e
d
l
angua
ge
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
on
l
e
ar
n
i
ng
…
(
Moham
m
e
d
B
ou
k
abo
us
)
1039
pr
e
c
i
s
i
o
n
(85
.
89%)
,
r
e
c
a
l
l
(
86.
1
2%)
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
(85.
9
6%)
m
e
t
r
i
c
s
i
n
c
o
m
pa
ri
s
o
n
t
o
t
h
e
o
t
h
e
r
m
o
de
l
s
.
As
f
ut
ur
e
w
o
r
ks
,
w
e
w
i
l
l
a
p
pl
y
t
h
e
B
E
R
T
m
o
de
l
t
o
a
na
l
y
z
e
s
e
nt
i
m
e
nt
s
o
n
o
nl
i
n
e
m
e
s
s
a
gi
n
g
(CH
A
T
o
r
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
)
f
o
r
s
e
c
ur
i
t
y
pur
po
s
e
s
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
T
T
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
w
a
s
s
uppo
r
t
e
d
t
hr
o
ug
h
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
r
e
s
o
ur
c
e
s
o
f
H
P
C
-
M
A
R
W
A
N
(w
w
w
.
m
a
r
w
a
n.
m
a
/
hpc
)
p
r
o
v
i
de
d
by
t
h
e
N
a
t
i
o
na
l
Ce
nt
e
r
f
o
r
S
c
i
e
nt
i
f
i
c
a
n
d
T
e
c
hn
i
c
a
l
R
e
s
e
a
r
c
h
(CN
R
S
T
),
R
a
b
a
t
,
M
o
r
o
c
c
o
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
“
N
a
t
u
r
a
l
L
a
ng
ua
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
M
a
r
k
e
t
|
G
r
o
w
t
h
,
T
r
e
nd
s
,
F
o
r
e
c
a
s
t
s
(
2
020
-
20
25)
,
”
M
or
d
or
I
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
,
2
020
.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
m
o
r
do
r
i
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
.
c
o
m
/
i
ndu
s
t
r
y
-
r
e
po
r
t
s
/
na
t
ur
a
l
-
l
a
ng
ua
g
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
ng
-
m
a
r
ke
t
.
[
A
c
c
e
s
s
e
d:
15
-
A
ug
-
2020]
.
[
2]
M
.
A
.
C
o
v
i
ng
t
o
n,
“
B
ui
l
d
i
ng
N
a
t
ur
a
l
L
a
ng
ua
g
e
G
e
n
e
r
a
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
s
(
r
e
v
i
e
w
)
,
”
L
a
ng
ua
g
e
(
B
a
l
t
i
m
)
.
,
2001
.
[
3]
M
.
B
a
t
e
s
,
“
M
o
de
l
s
o
f
na
t
ur
a
l
l
a
ng
ua
g
e
und
e
r
s
t
a
nd
i
ng
,
”
P
r
oc
.
N
at
l
.
A
c
ad
.
S
c
i
.
U
.
S.
A
.
,
v
o
l
.
92
,
no
.
22
,
pp.
99
77
–
9
982
,
O
c
t
.
1995
,
do
i
:
10.
1
073
/
pn
a
s
.
92
.
22
.
99
77.
[
4]
T
.
M
i
ko
l
o
v
,
S
.
K
o
m
br
i
nk
,
L
.
B
ur
g
e
t
,
J
.
Č
e
r
no
c
ký,
a
nd
S
.
K
hud
a
npu
r
,
“
E
xt
e
ns
i
o
ns
o
f
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
l
a
ng
ua
g
e
m
o
de
l
,
”
i
n
I
C
A
SSP
,
I
E
E
E
I
n
t
e
r
nat
i
o
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
A
c
ous
t
i
c
s
,
S
pe
e
c
h
and
Si
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
ng
-
P
r
oc
e
e
di
ngs
,
20
11,
p
p.
55
28
–
5
531
,
do
i
:
10.
1109
/
I
C
A
S
S
P
.
2011
.
59
4
7611
.
[
5]
T
.
M
i
ko
l
o
v
,
K
.
C
he
n,
G
.
C
o
r
r
a
do
,
a
nd
J
.
D
e
a
n
,
“
E
f
f
i
c
i
e
n
t
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
f
w
o
r
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
i
n
v
e
c
t
o
r
s
pa
c
e
,
”
i
n
1s
t
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
L
e
ar
n
i
ng
R
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
ns
,
I
C
L
R
2
013
-
W
or
k
s
hop
T
r
ac
k
P
r
oc
e
e
di
ng
s
,
2
013
.
[
6]
P
.
B
o
j
a
no
w
s
ki
,
E
.
G
r
a
v
e
,
A
.
J
o
ul
i
n,
a
n
d
T
.
M
i
ko
l
o
v
,
“
E
nr
i
c
hi
ng
W
o
r
d
V
e
c
t
o
r
s
w
i
t
h
S
ubw
o
r
d
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n,
”
T
r
ans
.
A
s
s
o
c
.
C
om
pu
t
.
L
i
n
gui
s
t
.
,
v
o
l
.
5,
p
p.
13
5
–
14
6,
J
ul
.
2016
.
[
7]
J
.
P
e
nn
i
ng
t
o
n,
R
.
S
o
c
he
r
,
a
n
d
C
.
D
.
M
a
nni
ng
,
“
G
l
o
V
e
:
G
l
o
ba
l
v
e
c
t
o
r
s
f
o
r
w
o
r
d
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n,
”
i
n
E
M
N
L
P
2014
-
2014
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
E
m
pi
r
i
c
a
l
M
e
t
ho
ds
i
n
N
a
t
u
r
a
l
L
angu
age
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
C
o
nf
e
r
e
nc
e
,
2014
.
[
8]
M
.
E
.
P
e
t
e
r
s
e
t
a
l
.
,
“
D
e
e
p
c
o
nt
e
x
t
ua
l
i
z
e
d
w
o
r
d
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
,
”
i
n
N
A
A
C
L
H
L
T
2
018
-
2018
C
on
f
e
r
e
nc
e
of
t
he
N
or
t
h
A
m
e
r
i
c
a
n
C
hap
t
e
r
of
t
he
A
s
s
oc
i
at
i
on
f
o
r
C
om
pu
t
a
t
i
o
na
l
L
i
ngu
i
s
t
i
c
s
:
H
um
an
L
ang
uage
T
e
c
hnol
og
i
e
s
-
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
C
on
f
e
r
e
nc
e
,
20
18
.
[
9]
J
.
D
e
v
l
i
n
,
M
.
W
.
C
ha
ng
,
K
.
L
e
e
,
a
nd
K
.
T
o
ut
a
no
v
a
,
“
B
E
R
T
:
P
r
e
-
t
r
a
i
ni
ng
o
f
de
e
p
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
na
l
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
f
o
r
l
a
ng
ua
g
e
un
de
r
s
t
a
nd
i
ng
,
”
i
n
N
A
A
C
L
H
L
T
201
9
-
201
9
C
on
f
e
r
e
nc
e
of
t
he
N
o
r
t
h
A
m
e
r
i
c
an
C
h
apt
e
r
of
t
he
A
s
s
o
c
i
a
t
i
on
f
or
C
om
pu
t
at
i
o
nal
L
i
n
gu
i
s
t
i
c
s
:
H
um
an
L
angu
age
T
e
c
hnol
o
gi
e
s
-
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
C
onf
e
r
e
nc
e
,
2
019
,
do
i
:
10.
1865
3/
v
1/
N
19
-
1423
.
[
10]
J
.
H
o
w
a
r
d
a
nd
S
.
R
u
de
r
,
“
U
ni
v
e
r
s
a
l
l
a
ng
ua
g
e
m
o
de
l
f
i
ne
-
t
un
i
ng
f
o
r
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
”
i
n
A
C
L
2
018
-
56
t
h
A
n
nua
l
M
e
e
t
i
ng
o
f
t
he
A
s
s
o
c
i
a
t
i
on
f
or
C
om
pu
t
a
t
i
ona
l
L
i
ng
ui
s
t
i
c
s
,
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
t
he
C
on
f
e
r
e
nc
e
(
L
ong
P
ape
r
s
)
,
2
018
.
[
11]
Z
.
Y
a
ng
,
Z
.
D
a
i
,
Y
.
Y
a
ng
,
J
.
C
a
r
bo
ne
l
l
,
R
.
S
a
l
a
khu
t
d
i
no
v
,
a
nd
Q
.
V
.
L
e
,
“
X
L
N
e
t
:
G
e
ne
r
a
l
i
z
e
d
A
ut
o
r
e
g
r
e
s
s
i
v
e
P
r
e
t
r
a
i
n
i
ng
f
o
r
L
a
ng
ua
g
e
U
nd
e
r
s
t
a
ndi
ng
,
”
J
u
n.
20
19.
[
12]
A
.
R
a
dr
o
f
a
n
d
J
.
W
u,
“
l
a
ng
ua
g
e
m
o
de
l
a
nd
u
ns
up
e
r
v
i
s
e
d
m
ul
t
i
t
a
s
k
l
e
a
r
n
i
ng
,
”
O
pe
nA
I
,
2018
.
[
13]
M
.
B
e
r
r
a
ha
l
a
nd
M
.
A
z
i
z
i
,
“
R
e
v
i
e
w
o
f
D
L
-
B
a
s
e
d
G
e
n
e
r
a
t
i
o
n
T
e
c
hni
que
s
o
f
A
ug
m
e
nt
e
d
I
m
a
g
e
s
us
i
ng
P
o
r
t
r
a
i
t
s
S
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
”
20
20,
p
p.
1
-
8.
[
14]
B
.
L
i
u
,
“
S
e
nt
i
m
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
a
nd
o
pi
n
i
o
n
m
i
n
i
ng
,
”
S
y
n
t
h.
L
e
c
t
.
H
um
.
L
an
g.
T
e
c
hno
l
.
,
20
12
.
[
15]
F
.
A
.
V
a
r
g
a
s
a
nd
T
.
A
.
S
.
P
a
r
do
,
“
A
s
pe
c
t
C
l
us
t
e
r
i
ng
f
o
r
S
e
nt
i
m
e
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
,
”
i
n
H
or
i
z
o
ns
i
n
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
R
e
s
e
ar
c
h
,
pp
.
213
-
22
4
,
20
20
.
[
16]
M
.
B
o
uka
bo
us
a
n
d
M
.
A
z
i
z
i
,
“
R
e
v
i
e
w
o
f
L
e
a
r
ni
ng
-
B
a
s
e
d
T
e
c
hni
que
s
o
f
S
e
nt
i
m
e
n
t
A
na
l
y
s
i
s
f
o
r
S
e
c
ur
i
t
y
P
ur
po
s
e
s
,
”
S
pr
i
nge
r
,
C
h
am
,
pp
.
96
–
109
,
2021
.
[
17]
I
.
I
d
r
i
s
s
i
,
M
.
A
z
i
z
i
,
a
nd
O
.
M
o
us
s
a
o
ui
,
“
I
o
T
s
e
c
ur
i
t
y
w
i
t
h
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
I
nt
r
u
s
i
o
n
D
e
t
e
c
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
s
:
A
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
l
i
t
e
r
a
t
u
r
e
r
e
v
i
e
w
,
”
pp.
1
-
10
,
202
0
.
[
18]
I
.
I
dr
i
s
s
i
,
M
.
B
o
uka
bo
us
,
M
.
A
z
i
z
i
,
O
.
M
o
us
s
a
o
u
i
,
a
nd
H
.
E
l
F
a
di
l
i
,
“
T
o
w
a
r
d
a
d
e
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
-
ba
s
e
d
i
n
t
r
us
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
f
o
r
I
o
T
a
g
a
i
ns
t
bo
t
n
e
t
a
t
t
a
c
ks
,
”
I
A
E
S
I
n
t
.
J
.
A
r
t
i
f
.
I
nt
e
l
l
.
,
v
o
l
.
1
0,
no
.
1
,
pp
.
11
0
-
120
,
M
a
r
.
2
021
,
do
i
:
10.
1159
1/
i
j
a
i
.
v
10.
i
1
.
pp
110
-
120
[
19]
L
.
T
o
r
r
e
y
a
nd
J
.
S
ha
v
l
i
k,
“
T
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
n
i
ng
,
”
i
n
H
a
ndbo
ok
of
r
e
s
e
ar
c
h
on
m
ac
h
i
ne
l
e
ar
n
i
ng
app
l
i
c
a
t
i
o
ns
and
t
r
e
nds
:
al
g
or
i
t
hm
s
,
m
e
t
h
ods
,
and
t
e
c
h
ni
q
ue
s
,
I
G
I
g
l
o
ba
l
,
pp
.
242
–
2
64
,
20
10
.
[
20]
G
.
B
r
o
c
km
a
n,
M
.
M
ur
a
t
i
,
P
.
W
e
l
i
n
de
r
,
a
nd
O
pe
nA
I
,
“
O
pe
nA
I
A
P
I
,
”
2020
.
[
O
nl
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
o
pe
na
i
.
c
o
m
/
bl
o
g
/
o
pe
na
i
-
a
pi
/
.
[
A
c
c
e
s
s
e
d:
18
-
A
ug
-
2020]
.
[
21]
N
.
W
.
M
e
t
ho
d
e
t
al
.
,
“
w
o
r
d2v
e
c
E
xp
l
a
i
ne
d
:
D
e
r
i
v
i
ng
M
i
ko
l
o
v
e
t
al
,
”
ar
X
i
v
1402
.
37
22
[
c
s
,
s
t
a
t
]
,
201
4.
[
22]
A
.
J
o
ul
i
n
,
E
.
G
r
a
v
e
,
P
.
B
o
j
a
no
w
s
ki
,
a
nd
T
.
M
i
ko
l
o
v
,
“
B
a
g
o
f
T
r
i
c
ks
f
o
r
E
f
f
i
c
i
e
nt
T
e
x
t
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
”
15
t
h
C
o
nf
.
E
ur
.
C
h
apt
e
r
A
s
s
oc
.
C
om
pu
t
.
L
i
ng
ui
s
t
.
E
A
C
L
2017
-
P
r
oc
.
C
on
f
.
,
v
o
l
.
2
,
pp
.
427
–
431
,
J
u
l
.
20
16
.
[
23]
Y
.
L
i
u
e
t
al
.
,
“
R
o
B
E
R
T
a
:
A
R
o
bus
t
l
y
O
pt
i
m
i
z
e
d
B
E
R
T
P
r
e
t
r
a
i
ni
ng
A
ppr
o
a
c
h,
”
ar
X
i
v
.
or
g,
J
ul
.
2019
.
[
24]
Z
.
L
a
n
,
M
.
C
he
n,
S
.
G
o
o
dm
a
n,
K
.
G
i
m
pe
l
,
P
.
S
ha
r
m
a
,
a
n
d
R
.
S
o
r
i
c
ut
,
“
A
L
B
E
R
T
:
A
L
i
t
e
B
E
R
T
f
o
r
S
e
l
f
-
s
upe
r
v
i
s
e
d
L
e
a
r
ni
ng
o
f
L
a
ng
ua
g
e
R
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
,
”
ar
X
i
v
.
o
r
g,
S
e
p
.
2
019
.
[
25]
E
.
S
a
r
a
v
i
a
,
H
.
-
C
.
T
.
L
i
u
,
Y
.
-
H
.
H
ua
ng
,
J
.
W
u,
a
nd
Y
.
-
S
.
C
he
n
,
“
C
A
R
E
R
:
C
o
nt
e
xt
u
a
l
i
z
e
d
A
f
f
e
c
t
R
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
ns
f
o
r
E
m
o
t
i
o
n
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ng
s
o
f
t
he
2018
C
on
f
e
r
e
n
c
e
on
E
m
pi
r
i
c
a
l
M
e
t
hod
s
i
n
N
a
t
ur
a
l
L
angu
age
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
201
8,
pp
.
368
7
-
3697
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
22
,
N
o
.
2
,
M
a
y
202
1
:
1032
-
1
040
1040
[
26]
Y
.
L
i
,
H
.
S
u
,
X
.
S
he
n
,
W
.
L
i
,
Z
.
C
a
o
,
a
nd
S
.
N
i
u,
“
D
a
i
l
y
D
i
a
l
o
g:
A
M
a
nua
l
l
y
L
a
be
l
l
e
d
M
u
l
t
i
-
t
ur
n
D
i
a
l
o
g
ue
D
a
t
a
s
e
t
,
”
a
r
X
i
v
.
or
g
,
O
c
t
.
20
17.
[
27]
“
S
e
n
t
i
m
e
nt
A
na
l
y
s
i
s
i
n
T
e
xt
-
da
t
a
s
e
t
by
c
r
o
w
df
l
o
w
e
r
|
d
a
t
a
.
w
o
r
l
d.
”
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
da
t
a
.
w
o
r
l
d/
c
r
o
w
df
l
o
w
e
r
/
s
e
n
t
i
m
e
nt
-
a
n
a
l
y
s
i
s
-
in
-
t
e
x
t
.
[
A
c
c
e
s
s
e
d:
13
-
S
e
p
-
2020]
.
[
28]
K
.
R
.
S
c
he
r
e
r
a
n
d
H
.
G
.
W
a
l
l
bo
t
t
,
“
E
v
i
de
nc
e
f
o
r
U
ni
v
e
r
s
a
l
i
t
y
a
nd
C
u
l
t
ur
a
l
V
a
r
i
a
t
i
o
n
o
f
D
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
E
m
o
t
i
o
n
Re
s
po
ns
e
P
a
t
t
e
r
ni
ng
,
”
J
.
P
e
r
s
.
Soc
.
P
s
y
c
ho
l
.
,
v
o
l
.
6
6,
no
.
2
,
p
p.
31
0
–
328
,
1994
,
do
i
:
10.
10
37
/
002
2
-
3514
.
66
.
2
.
310
.
[
29]
A
.
S
.
M
a
i
y
a
,
“
kt
r
a
i
n:
A
L
o
w
-
C
o
de
L
i
br
a
r
y
f
o
r
A
ugm
e
nt
e
d
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
r
n
i
ng
,
”
A
pr
.
20
20.
[
30]
T
.
W
o
l
f
e
t
al
.
,
“
H
ug
g
i
ng
F
a
c
e
’
s
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
:
S
t
a
t
e
-
of
-
t
he
-
a
r
t
N
a
t
u
r
a
l
L
a
ng
ua
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
”
a
r
X
i
v
.
o
r
g
,
O
c
t
.
2
019
.
[
31]
A
.
P
a
s
z
ke
e
t
al
.
,
“
P
y
T
o
r
c
h
:
A
n
I
m
pe
r
a
t
i
v
e
S
t
y
l
e
,
H
i
g
h
-
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
L
i
br
a
r
y
,
”
ar
X
i
v
,
D
e
c
.
2019
.
[
32]
“
C
r
o
s
s
e
n
t
r
o
py
-
W
i
ki
pe
di
a
.
”
[
O
nl
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
e
n
.
w
i
ki
pe
di
a
.
o
r
g
/
w
i
k
i
/
C
r
o
s
s
_
e
nt
r
o
py
.
[
A
c
c
e
s
s
e
d:
13
-
S
e
p
-
2020]
.
[
33]
L
.
D
e
r
c
z
y
ns
ki
,
“
C
o
m
pl
e
m
e
n
t
a
r
i
t
y
,
F
-
s
c
o
r
e
,
a
nd
N
L
P
e
v
a
l
ua
t
i
o
n,
”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
10t
h
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
onf
e
r
e
nc
e
on
L
a
ngua
ge
R
e
s
our
c
e
s
a
nd
E
v
a
l
ua
t
i
on
,
L
R
E
C
2
016
,
2
016.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.