I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
3
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
,
pp.
344
~
356
I
S
S
N:
2
502
-
4
7
52
,
DO
I
:
10
.
11591/
i
j
e
e
cs
.v
3
8
.
i
1
.
pp
344
-
356
344
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
cs
.
iaes
c
or
e
.
c
om
A
c
om
p
r
e
h
e
n
si
v
e
ove
r
v
ie
w
of
L
L
M
-
b
ase
d
ap
p
r
oac
h
e
s f
or
m
ac
h
in
e
t
r
an
sl
at
io
n
B
h
u
van
e
s
war
i
K
u
m
ar
1
,
Var
al
a
k
s
h
m
i
M
u
r
u
ge
s
a
n
2
1
S
c
h
oo
l
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
E
ngi
n
e
e
r
in
g a
nd I
n
f
o
r
ma
ti
o
n S
y
s
te
ms
,
V
e
ll
or
e
I
ns
ti
tu
t
e
of
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
T
a
mi
l
N
a
du, I
nd
ia
2
S
c
h
oo
l
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
nd E
ng
in
e
e
r
in
g, V
e
ll
or
e
I
ns
ti
tu
t
e
of
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
T
a
m
il
N
a
du, I
ndi
a
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
J
u
l
18,
2024
R
e
vi
s
e
d
Oc
t
21,
2024
A
c
c
e
pt
e
d
Oc
t
30
,
2024
St
at
i
s
t
i
c
al
m
a
ch
i
n
e
t
ran
s
l
at
i
o
n
(SMT
)
u
s
ed
p
aral
l
e
l
co
rp
o
ra
an
d
s
t
at
i
s
t
i
c
al
mo
d
e
l
s
,
t
o
i
d
e
n
t
i
f
y
t
ran
s
l
at
i
o
n
p
at
t
e
rn
s
an
d
p
ro
b
ab
i
l
i
t
i
e
s
.
A
l
t
h
o
u
g
h
t
h
i
s
me
t
h
o
d
h
a
d
ad
v
an
t
ag
e
s
,
i
t
h
a
d
t
ro
u
b
l
e
w
i
t
h
i
d
i
o
m
at
i
c
e
x
p
re
s
s
i
o
n
s
,
co
n
t
e
x
t
-
s
p
e
c
i
f
i
c
s
u
b
t
l
e
t
i
e
s
,
an
d
i
n
t
ri
c
at
e
l
i
n
g
u
i
s
t
i
c
s
t
ru
c
t
u
r
e
s
.
T
h
e
s
u
b
s
e
q
u
en
t
i
n
t
ro
d
u
c
t
i
o
n
o
f
d
ee
p
n
eu
ral
n
e
t
w
o
r
k
s
s
u
c
h
as
recu
rr
e
n
t
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
s
(RN
N
s
),
l
o
n
g
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
memo
r
y
(
L
ST
Ms
),
t
ran
s
fo
rme
rs
w
i
t
h
at
t
e
n
t
i
o
n
mec
h
a
n
i
s
m
s
,
an
d
t
h
e
eme
r
g
e
n
ce
o
f
l
arg
e
l
a
n
g
u
ag
e
m
o
d
e
l
(
L
L
M)
framew
o
rk
s
h
as
m
ar
k
e
d
a
p
arad
i
g
m
s
h
i
ft
i
n
m
a
ch
i
n
e
t
ran
s
l
at
i
o
n
i
n
r
e
cen
t
y
e
ars
an
d
h
as
en
t
i
r
e
l
y
r
e
p
l
a
ced
t
h
e
t
rad
i
t
i
o
n
al
s
t
at
i
s
t
i
c
al
ap
p
ro
a
c
h
e
s
.
T
h
e
L
L
Ms
ar
e
ab
l
e
t
o
c
ap
t
u
re
co
m
p
l
e
x
l
a
n
g
u
ag
e
p
at
t
e
rn
s
,
s
em
an
t
i
c
s
,
an
d
c
o
n
t
e
x
t
b
e
c
a
u
s
e
t
h
ey
h
av
e
b
ee
n
t
rai
n
ed
o
n
e
n
o
r
m
o
u
s
v
o
l
u
m
e
s
o
f
t
e
x
t
d
at
a.
O
u
r
s
t
u
d
y
s
u
mm
ari
z
e
s
t
h
e
mo
s
t
s
i
g
n
i
f
i
c
an
t
co
n
t
ri
b
u
t
i
o
n
s
i
n
t
h
e
l
i
t
e
rat
u
r
e
r
e
l
at
e
d
t
o
L
L
M
p
ro
m
p
t
i
n
g
,
f
i
n
e
-
t
u
n
i
n
g
,
r
e
t
ri
e
v
a
l
a
u
g
men
t
ed
g
e
n
e
rat
i
o
n
,
i
m
p
ro
v
e
d
t
ran
s
fo
rme
r
v
ar
i
an
t
s
fo
r
fas
t
e
r
t
ran
s
l
at
i
o
n
,
m
u
l
t
i
l
i
n
g
u
a
l
L
L
Ms
,
an
d
q
u
a
l
i
t
y
e
s
t
i
m
at
i
o
n
w
i
t
h
L
L
Ms
.
T
h
i
s
n
ew
r
e
s
e
ar
ch
d
i
r
ec
t
i
o
n
g
u
i
d
e
s
t
h
e
d
ev
e
l
o
p
men
t
o
f
m
o
r
e
e
ffi
ci
e
n
t
an
d
i
n
n
o
v
at
i
v
e
s
o
l
u
t
i
o
n
s
t
o
ad
d
r
e
s
s
t
h
e
c
u
rr
en
t
ch
al
l
e
n
g
e
s
o
f
L
L
Ms
,
i
n
cl
u
d
i
n
g
h
a
l
l
u
c
i
n
at
i
o
n
s
,
t
ran
s
l
at
i
o
n
b
i
as
,
i
n
f
o
rm
at
i
o
n
l
e
a
k
ag
e,
an
d
i
n
a
cc
u
ra
cy
d
u
e
t
o
l
a
n
g
u
ag
e
i
n
co
n
s
i
s
t
e
n
c
i
e
s
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
L
a
r
ge
l
a
n
gua
g
e
m
o
de
l
s
L
o
w
-
r
e
s
o
u
r
c
e
l
a
n
gua
g
e
s
M
a
c
hi
ne
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
P
r
o
m
pt
i
n
g
Qua
l
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
T
uni
n
g
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
Va
r
a
l
a
k
s
hm
i
M
ur
uge
s
a
n
S
c
h
o
o
l
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng,
Ve
l
l
o
r
e
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
T
a
m
i
l
Na
du,
I
n
d
i
a
E
m
a
i
l
:
m
va
r
a
l
a
ks
hmi
@v
i
t
.
a
c
.
i
n
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
A
t
e
c
hni
que
t
h
a
t
us
e
s
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
o
t
r
a
n
s
l
a
t
e
t
e
x
t
f
r
o
m
o
n
e
l
a
n
gua
g
e
to
a
n
ot
h
e
r
a
u
to
m
a
t
i
c
a
l
ly
i
s
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
m
a
c
hi
ne
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
(
M
T
)
.
E
a
r
l
i
e
r
M
T
m
o
de
l
s
r
e
l
i
e
d
o
n
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
ppr
o
a
c
he
s
i
m
p
le
m
e
n
t
e
d
w
i
t
h
l
a
r
ge
pa
r
a
l
l
e
l
c
o
r
por
a
o
f
t
e
x
t
[
1]
.
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
mo
de
l
s
a
n
d
i
n
t
r
i
c
a
t
e
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g
we
r
e
t
h
e
f
o
un
da
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
a
c
hi
ne
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
(
S
M
T
)
s
y
s
t
e
m
,
w
hi
c
h
e
m
p
l
o
y
e
d
s
y
n
t
a
x
-
ba
s
e
d
o
r
ph
r
a
s
e
-
ba
s
e
d
m
o
de
l
s
in
t
r
a
n
s
l
a
t
i
n
g
s
o
ur
c
e
s
e
n
t
e
n
c
e
s
i
n
t
o
t
a
r
ge
t
s
e
n
t
e
n
c
e
s
.
S
M
T
e
n
s
ur
e
s
t
h
a
t
e
v
e
r
y
wo
r
d
i
n
t
h
e
s
o
ur
c
e
s
e
n
t
e
n
c
e
i
s
t
r
a
n
s
l
a
t
e
d
i
n
t
o
a
s
e
m
a
n
t
i
c
a
ll
y
r
e
l
e
v
a
n
t
t
a
r
ge
t
ph
r
a
s
e
[
2]
.
T
h
e
de
ve
l
o
p
m
e
n
t
o
f
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
r
u
l
e
s
,
d
i
c
t
i
o
n
a
r
i
e
s
,
a
n
d
pa
r
a
ll
e
l
c
o
r
por
a
f
o
r
S
M
T
s
y
s
t
e
m
s
r
e
qu
i
r
e
d
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
m
o
un
t
o
f
h
u
m
a
n
i
n
t
e
r
ve
n
t
i
o
n
.
I
n
S
M
T
,
a
ll
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
a
r
e
di
s
t
i
nc
t
l
y
m
e
m
o
r
i
z
e
d,
whi
c
h
i
n
c
ludes
r
a
r
e
w
o
r
ds
,
a
n
d
e
v
e
r
y
wo
r
d
i
s
t
r
e
a
t
e
d
a
s
a
di
s
c
r
e
t
e
s
y
m
b
o
l
[
3]
.
De
s
p
i
t
e
t
h
e
s
e
m
e
r
i
t
s
,
S
M
T
s
y
s
t
e
m
s
s
t
r
uggl
e
d
to
pr
o
duc
e
f
l
ue
n
t
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
a
n
d
h
a
n
d
l
e
l
o
n
g
-
r
a
n
ge
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
.
I
n
o
r
de
r
to
o
v
e
r
c
o
m
e
t
h
e
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
o
f
S
M
T
,
n
e
ur
a
l
m
a
c
hi
ne
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
(
N
M
T
)
s
y
s
t
e
m
s
e
m
p
l
o
y
s
e
que
n
c
e
-
to
-
s
e
que
n
c
e
(
s
e
q2s
e
q)
m
o
de
l
s
t
h
a
t
a
r
e
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
e
n
c
o
de
r
-
de
c
o
de
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
T
h
e
e
n
c
o
de
r
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
k
c
o
n
v
e
r
t
s
t
h
e
s
o
u
r
c
e
s
e
n
t
e
n
c
e
i
n
t
o
a
v
e
c
to
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
,
a
n
d
t
hi
s
e
n
c
o
de
d
v
e
c
t
o
r
i
s
f
e
d
i
n
t
o
t
h
e
de
c
o
de
r
t
h
a
t
a
ppl
i
e
s
t
e
a
c
h
e
r
-
f
o
r
c
i
n
g
t
o
us
e
t
h
e
gr
o
un
d
t
r
u
t
h
i
n
s
t
e
a
d
o
f
pr
e
vi
o
us
ly
de
c
o
de
d
w
o
r
ds
a
n
d
ge
n
e
r
a
t
e
s
o
n
e
wo
r
d
a
t
a
t
i
m
e
dur
i
n
g
t
h
e
t
a
r
ge
t
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
.
W
i
t
h
t
h
e
a
dve
n
t
o
f
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
w
i
t
h
a
tt
e
n
t
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
A
c
ompr
e
he
ns
ive
ov
e
r
v
ie
w
of
L
L
M
-
bas
e
d
appr
oac
he
s
f
or
…
(
B
huv
ane
s
w
a
r
i
K
umar
)
345
m
e
c
h
a
ni
s
m
s
[
4]
,
t
h
e
m
o
de
l
s
t
r
a
i
n
e
d
w
i
t
h
l
a
r
ge
pa
r
a
l
l
e
l
c
o
r
po
r
a
l
e
a
r
n
e
d
to
m
a
xim
i
z
e
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
pr
o
duc
i
n
g
t
h
e
c
or
r
e
c
t
t
a
r
ge
t
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
g
i
v
e
n
s
o
ur
c
e
s
e
n
t
e
n
c
e
.
NM
T
m
o
de
l
s
l
e
a
r
n
f
r
o
m
da
t
a
di
r
e
c
t
l
y
to
ge
n
e
r
a
t
e
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
c
o
h
e
r
e
n
t
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
w
i
t
h
a
n
i
m
pr
o
v
e
d
a
bil
i
t
y
t
o
m
a
n
a
ge
l
o
n
g
-
d
i
s
t
a
nc
e
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
[
5]
,
c
a
p
t
ur
e
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
a
n
d
a
da
pt
to
n
e
w
l
a
n
gua
g
e
pa
i
r
s
o
r
d
o
m
a
i
ns
w
he
n
f
i
ne
-
t
un
e
d.
T
h
o
ugh
a
tt
e
n
t
i
o
n
m
e
c
h
a
ni
s
m
s
,
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
,
a
n
d
m
u
l
t
i
-
s
o
ur
c
e
NM
T
m
o
de
l
s
h
a
ve
s
ur
pa
s
s
e
d
t
r
a
d
i
t
i
o
na
l
S
M
T
m
e
t
h
o
ds
i
n
e
nh
a
n
c
i
ng
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
m
a
c
hi
ne
-
t
r
a
n
s
l
a
t
e
d
da
t
a
,
t
h
e
y
s
t
i
l
l
s
t
r
uggl
e
wi
t
h
r
a
r
e
w
or
ds
,
p
r
ope
r
n
oun
s
,
ou
t
-
of
-
v
oc
a
b
u
l
a
r
y
te
r
m
s
,
tr
a
i
ni
n
g
r
e
s
ou
r
c
e
-
l
i
m
i
t
e
d
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
,
a
n
d
ou
t
-
of
-
d
o
m
a
i
n
da
ta;
f
u
r
t
h
e
r
m
or
e
,
i
t
i
s
c
o
m
pu
ta
t
i
o
n
a
l
l
y
e
x
pe
n
s
i
v
e
to
tr
a
i
n
w
i
t
h
l
a
r
ge
d
a
tas
e
ts
a
n
d
d
e
pl
o
y
l
a
r
ge
r
m
ode
l
s
.
“
L
a
r
ge
”
l
a
n
gua
ge
m
o
de
l
s
,
a
s
t
h
e
i
r
n
a
m
e
s
ugge
s
t
s
,
a
r
e
pr
e
-
tr
a
i
ne
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
m
o
de
l
s
t
r
a
i
n
e
d
o
n
h
uge
v
o
l
u
m
e
s
o
f
da
t
a
f
o
r
v
a
r
i
o
us
t
a
s
ks
s
uc
h
a
s
t
e
x
t
s
u
m
m
a
r
i
z
a
t
i
o
n
,
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
que
s
t
i
o
n
a
ns
we
r
i
n
g,
a
nd
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
.
T
h
e
s
e
m
o
de
l
s
a
r
e
f
ur
t
h
e
r
f
i
ne
-
t
un
e
d
o
r
pr
o
m
pt
-
t
un
e
d
w
i
t
h
s
m
a
ll
e
r
,
t
a
s
k
-
s
pe
c
i
f
i
c
da
t
a
s
e
t
s
to
m
e
e
t
t
h
e
t
a
i
l
o
r
e
d
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
o
f
s
t
a
ke
h
o
l
de
r
s
.
L
a
n
gua
ge
m
o
de
l
s
h
a
ve
e
v
o
l
ve
d
s
u
b
s
t
a
n
t
i
a
ll
y
f
r
o
m
r
u
l
e
-
b
a
s
e
d
s
y
s
t
e
m
s
to
ge
n
e
r
a
t
i
v
e
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
ge
nc
e
(
A
I
)
m
o
de
l
s
l
i
ke
GPT
-
3,
a
n
d
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
e
n
c
o
de
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
f
r
o
m
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
(
B
E
R
T
)
.
T
h
e
a
v
a
il
a
bil
i
t
y
o
f
v
o
l
u
mi
n
o
us
da
t
a
,
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
de
s
i
g
n
s
,
a
n
d
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
c
a
l
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
s
e
n
r
i
c
he
d
f
ur
t
h
e
r
b
r
e
a
kt
h
r
o
ugh
s
i
n
ge
n
e
r
a
t
i
v
e
m
o
de
l
s
.
T
h
r
o
ugh
un
s
up
e
r
vi
s
e
d
t
r
a
i
ni
ng
o
n
v
a
s
t
a
m
o
un
t
s
o
f
da
t
a
,
pr
e
-
tr
a
i
n
e
d
l
a
r
ge
l
a
n
gu
a
ge
m
o
de
l
s
(
L
L
M
s
)
c
a
n
c
a
p
t
ur
e
a
wi
de
r
a
n
ge
o
f
k
n
o
w
l
e
dge
,
i
d
e
n
t
i
f
y
t
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
pa
t
ter
n
s
a
n
d
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
i
n
t
he
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
,
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
l
a
n
gua
ge
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
o
n
to
pr
o
duc
e
h
u
m
a
n
-
l
i
k
e
t
e
x
t
.
L
L
M
s
r
e
duc
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
a
n
d
r
e
s
o
ur
c
e
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
to
ge
n
e
r
a
t
e
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
c
o
h
e
r
e
n
t
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
r
a
p
i
d
a
d
v
a
nc
e
m
e
n
t
o
f
L
L
M
s
ha
s
l
e
d
to
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
pa
r
a
d
i
g
m
s
hif
t
i
n
M
T
due
t
o
t
h
e
i
r
ge
ne
r
a
t
i
o
n
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
,
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng,
f
l
ue
n
c
y
,
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
L
L
M
s
c
a
n
r
e
s
ha
pe
t
h
e
M
T
r
e
s
e
a
r
c
h
by
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
w
i
t
h
d
if
f
e
r
e
n
t
NL
P
a
p
p
l
i
c
a
t
i
o
ns
,
s
uc
h
a
s
s
u
m
m
a
r
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
que
s
t
i
o
n
-
a
n
s
w
e
r
i
n
g,
e
x
p
l
o
r
i
n
g
r
a
r
e
,
un
s
e
e
n
l
a
n
gua
ge
s
,
a
n
d
m
a
k
i
ng
w
i
d
e
r
r
oo
m
f
o
r
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
m
m
u
ni
t
y
.
I
n
t
h
e
e
f
f
o
r
t
s
to
a
dv
a
n
c
e
M
T
wi
t
h
L
L
M
s
[
6]
-
[
11]
,
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
h
a
v
e
e
x
p
l
o
r
e
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
f
i
ne
-
t
uni
n
g
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
,
pr
o
m
p
t
i
n
g
a
ppr
o
a
c
h
e
s
,
m
u
l
t
i
-
li
ngua
l
m
o
de
l
s
,
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
s
e
tt
i
n
g
s
,
a
nd
d
o
m
a
i
n
a
da
pt
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
to
ge
t
m
o
r
e
f
l
ue
n
t
a
n
d
qua
l
i
t
y
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
.
Ga
ps
i
de
n
t
i
f
i
e
d
-
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
li
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
ws
f
o
c
us
o
nl
y
o
n
S
M
T
a
n
d
N
M
T
t
h
a
t
i
nve
s
t
i
ga
t
e
s
e
v
e
r
a
l
a
ppr
o
a
c
h
e
s
f
o
r
e
n
ha
n
c
i
ng
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
li
t
y
[
12]
-
[
16]
b
ut
t
h
e
y
f
a
il
t
o
a
n
a
l
y
z
e
t
h
e
n
u
m
e
r
o
us
wo
r
ks
publi
s
h
e
d
o
n
e
m
p
l
o
y
i
ng
L
L
M
s
f
o
r
M
T
.
S
e
n
s
i
ng
thi
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
ga
p
i
n
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
due
to
t
h
e
a
bs
e
n
c
e
o
f
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
s
ur
ve
y
o
n
L
L
M
-
b
a
s
e
d
M
T
,
t
hi
s
pa
pe
r
pr
e
s
e
n
t
s
a
n
i
n
-
d
e
pt
h
r
e
vi
e
w
o
f
t
h
e
l
a
t
e
s
t
a
ppr
oa
c
he
s
in
L
L
M
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
.
I
t
a
i
m
s
t
o
s
e
r
v
e
a
s
a
p
i
v
o
t
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
f
o
r
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
s
e
e
k
i
ng
t
o
de
e
pe
n
t
h
e
i
r
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g
a
n
d
k
n
o
w
l
e
dge
i
n
t
hi
s
do
m
a
i
n.
T
h
e
e
xh
a
u
s
t
i
ve
s
ur
v
e
y
s
pe
a
r
h
e
a
d
s
d
i
ve
r
s
e
L
L
M
r
e
s
e
a
r
c
h
do
m
a
i
ns
ge
a
r
e
d
to
wa
r
ds
a
ddr
e
s
s
i
n
g
t
h
e
i
nh
e
r
e
n
t
c
h
a
ll
e
n
ge
s
o
f
L
L
M
s
i
nc
l
ud
i
n
g
h
a
ll
uc
i
na
t
i
o
ns
,
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
bi
a
s
,
i
nc
o
ns
i
s
t
e
n
c
i
e
s
i
n
t
h
e
l
a
n
gua
ge
s
t
h
a
t
i
m
pa
c
t
tr
a
ns
l
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
,
a
n
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
l
e
a
k
a
ge
l
e
a
d
i
ng
to
da
t
a
s
e
c
ur
i
t
y
b
r
e
a
c
h
e
s
.
I
n
t
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
i
d
e
,
t
hi
s
r
e
view
i
s
o
f
gr
e
a
t
h
e
l
p
to
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
gr
o
ups
t
h
a
t
e
x
pl
o
r
e
t
h
e
po
s
s
i
bil
i
t
i
e
s
o
f
us
i
n
g
L
L
M
s
f
o
r
t
h
e
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
o
f
r
e
a
l
t
i
m
e
c
o
nv
e
r
s
a
t
i
o
n
t
h
a
t
s
upp
o
r
t
s
s
e
a
m
l
e
s
s
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
a
n
d
r
e
a
l
t
i
m
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
o
f
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
po
s
t
s
i
n
m
u
l
t
i
p
l
e
l
a
n
gua
ge
s
,
m
u
l
t
il
i
ngua
l
g
e
n
e
r
a
t
i
o
n
o
f
s
ub
t
i
t
l
e
s
,
c
a
pt
i
o
ns
a
n
d
dubb
e
d
a
ud
i
o
f
o
r
vi
de
o
s
w
i
t
h
o
u
t
t
r
a
d
i
ng
o
f
f
t
h
e
or
i
g
i
na
l
e
m
o
t
i
o
ns
,
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
o
f
l
i
t
e
r
a
r
y
wo
r
ks
a
n
d
l
e
ga
l
do
c
u
m
e
n
t
s
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
,
i
m
pr
o
ve
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
o
f
s
i
g
n
l
a
n
gu
a
ge
a
n
d
s
po
ke
n
l
a
n
gu
a
ge
s
a
n
d
m
u
l
t
i
li
ngu
a
l
c
h
a
t
b
o
t
to
i
n
t
e
r
a
c
t
wi
t
h
c
us
t
o
m
e
r
s
i
n
th
e
i
r
pr
e
f
e
r
r
e
d
l
a
n
gua
ge
s
.
T
hi
s
r
e
vi
e
w
pa
pe
r
pr
e
s
e
n
t
s
a
tot
a
l
o
f
80
e
xi
s
t
i
ng
s
c
h
o
l
a
r
l
y
a
r
t
i
c
l
e
s
o
n
L
L
M
s
f
o
r
M
T
,
publ
i
s
he
d
dur
i
n
g
t
h
e
pe
r
i
o
d
2017
to
2024.
T
h
e
a
r
t
i
c
l
e
s
a
r
e
gr
o
upe
d
i
n
t
o
f
i
ve
m
a
j
o
r
s
e
c
t
i
o
n
s
ba
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
ke
y
r
e
s
e
a
r
c
h
f
o
c
us
a
n
d
c
o
n
tr
i
b
ut
i
o
n
s
–
pi
o
ne
e
r
i
n
g
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
L
L
M
-
b
a
s
e
d
M
T
,
L
L
M
pr
o
m
pt
i
n
g,
L
L
M
f
i
ne
-
t
uni
n
g,
L
L
M
s
f
o
r
l
o
w
-
r
e
s
o
u
r
c
e
l
a
n
gu
a
ge
s
,
a
n
d
qua
l
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
w
i
t
h
L
L
M
.
F
i
gur
e
1
de
p
i
c
t
s
h
o
w
L
L
M
s
f
o
r
M
T
c
a
n
b
e
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
a
s
.
F
i
gur
e
1
.
M
a
j
o
r
c
a
t
e
g
o
r
i
e
s
i
n
t
hi
s
r
e
vi
e
w
pa
pe
r
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
344
-
356
346
2.
P
I
ONE
E
RI
NG
RE
S
E
A
RC
H
ON
L
L
M
-
B
ASE
D
M
T
2.
1.
S
e
q
u
e
n
c
e
-
to
-
s
e
q
u
e
n
c
e
m
od
e
l
s
I
n
M
T
,
L
L
M
s
a
r
e
t
y
p
i
c
a
ll
y
t
r
a
i
n
e
d
o
n
a
pa
r
a
l
l
e
l
c
o
r
pus
o
f
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
da
t
a
us
i
n
g
s
e
q2
s
e
q
m
o
de
l
s
.
S
o
m
e
o
f
t
h
e
e
a
r
l
i
e
s
t
a
n
d
m
o
s
t
i
nf
l
ue
n
t
i
a
l
wo
r
ks
i
n
t
hi
s
a
r
e
a
i
n
c
l
ude
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
too
l
k
i
t
de
s
i
gn
e
d
f
o
r
s
e
que
n
c
e
m
o
de
li
ng
t
a
s
ks
s
uc
h
a
s
M
T
,
a
b
s
t
r
a
c
t
i
v
e
do
c
u
m
e
n
t
s
u
m
m
a
r
i
z
a
t
i
o
n
,
s
t
or
y
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
,
e
r
r
or
c
o
r
r
e
c
t
i
o
n
,
a
n
d
m
u
l
t
il
i
ngua
l
e
m
be
dd
i
ng
s
t
h
a
t
c
a
n
b
e
a
pp
l
i
e
d
t
o
r
e
s
e
a
r
c
h
s
e
t
t
i
n
g
s
.
T
hi
s
too
l
k
i
t
h
a
s
e
n
a
bl
e
d
r
a
p
i
d
i
nf
e
r
e
n
c
e
f
o
r
n
o
n
-
r
e
c
ur
r
e
n
t
m
o
de
l
s
by
i
nc
r
e
a
s
i
ng
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
r
a
t
e
s
t
h
r
o
ugh
i
n
c
r
e
m
e
n
t
a
l
de
c
o
d
i
n
g
a
n
d
m
o
de
l
s
t
a
t
e
c
a
c
hi
ng
[
17]
.
A
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
m
o
de
l
f
o
r
l
o
w
-
r
e
s
o
u
r
c
e
l
a
n
gua
ge
s
u
s
e
s
a
m
u
l
t
il
i
ngu
a
l
N
M
T
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
tr
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
ng
to
f
i
nd
s
h
a
r
e
d
pa
tt
e
r
n
s
,
s
tr
uc
t
ur
e
s
,
a
n
d
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
hi
g
h
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
g
e
s
.
T
hi
s
r
e
s
o
l
v
e
s
t
h
e
pr
o
b
l
e
m
o
f
da
t
a
s
c
a
r
c
i
t
y
i
s
s
ue
s
i
n
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
ge
s
[
18]
.
2.
2.
Non
–
au
t
or
e
g
r
e
s
s
ive
m
od
e
ls
W
hil
e
s
e
q2
s
e
q
m
o
de
l
s
h
a
v
e
b
e
e
n
s
uc
c
e
s
s
f
u
l
i
n
N
M
T
,
t
h
e
y
s
u
f
f
e
r
f
r
o
m
s
l
o
w
i
nf
e
r
e
n
c
e
s
pe
e
d
a
s
t
h
e
y
ge
n
e
r
a
t
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
t
o
ke
n
-
by
-
t
o
ke
n
.
I
n
o
r
de
r
t
o
a
ddr
e
s
s
t
hi
s
i
s
s
ue
,
a
n
e
d
i
t
-
b
a
s
e
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
m
o
de
l
,
"
E
DI
T
OR
,
”
wa
s
de
v
e
l
o
pe
d
a
n
d
t
r
a
i
n
e
d
t
h
r
o
ugh
r
e
i
nf
o
r
c
e
m
e
n
t
l
e
a
r
ni
ng
[
19]
.
T
hi
s
m
o
de
l
a
im
s
t
o
i
m
pr
o
v
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
l
i
t
y
by
e
n
a
bli
ng
s
o
ur
c
e
to
ke
n
r
e
pos
i
t
i
o
ni
ng
dur
i
n
g
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
a
n
d
i
n
c
o
r
por
a
t
i
n
g
s
o
f
t
l
e
xi
c
a
l
c
o
n
s
t
r
a
i
n
t
s
t
a
i
l
o
r
e
d
to
t
h
e
us
e
r
'
s
pr
e
f
e
r
e
n
c
e
s
,
whic
h
h
e
l
ps
de
a
l
w
i
t
h
wo
r
d
c
h
o
i
c
e
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
r
e
o
r
de
r
i
n
g
pr
o
bl
e
m
s
.
U
nl
i
k
e
c
o
n
s
t
r
a
i
n
e
d
b
e
a
m
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
ds
,
t
hi
s
e
d
i
t
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
a
c
c
e
l
e
r
a
t
e
s
de
c
o
d
i
n
g
c
o
n
s
i
de
r
a
bl
y
by
e
na
bl
i
ng
pa
r
a
l
l
e
l
e
d
i
t
i
n
g
dur
i
n
g
t
h
e
de
c
o
di
ng
pr
o
c
e
s
s
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
f
a
s
t
e
r
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
pe
e
ds
wi
t
h
o
ut
s
a
c
r
i
f
i
c
i
ng
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
li
t
y
.
T
h
e
L
e
v
e
ns
h
t
e
i
n
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
[
20]
e
nh
a
n
c
e
s
s
e
qu
e
n
c
e
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
by
i
nc
o
r
por
a
t
i
n
g
i
ns
e
r
t
i
o
n
a
n
d
de
l
e
t
i
o
n
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
o
f
f
e
r
s
ve
r
s
a
t
i
l
i
t
y
,
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
,
a
n
d
a
da
pt
a
bi
li
t
y
i
n
v
a
r
i
o
us
t
a
s
ks
,
i
n
c
l
ud
i
ng
M
T
,
t
e
x
t
s
u
m
m
a
r
i
z
a
t
i
o
n
,
a
n
d
r
e
f
i
ne
m
e
n
t
pr
o
c
e
s
s
e
s
.
T
h
e
m
o
de
l
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
i
t
s
a
da
pt
a
bi
li
t
y
t
h
r
o
ugh
i
t
s
a
bi
li
t
y
t
o
a
ppl
y
a
M
T
-
t
r
a
i
n
e
d
L
e
v
e
ns
h
t
e
i
n
tr
a
n
s
f
o
r
m
e
r
d
i
r
e
c
t
l
y
t
o
a
u
to
m
a
t
i
c
po
s
t
-
e
d
i
t
i
n
g
t
a
s
ks
w
i
t
h
o
ut
a
ny
c
h
a
n
ge
s
.
T
h
e
s
e
m
o
de
l
s
i
n
t
r
o
duc
e
t
e
c
h
ni
que
s
li
ke
i
t
e
r
a
t
i
v
e
r
e
f
i
ne
m
e
n
t
a
n
d
s
e
que
nc
e
-
l
e
v
e
l
d
i
s
t
i
ll
a
t
i
o
n
to
e
n
a
bl
e
n
o
n
-
a
ut
o
r
e
gr
e
s
s
i
v
e
,
r
a
p
i
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
whil
e
m
a
i
n
t
a
i
ni
ng
hi
g
h
qua
l
i
t
y
.
2.
3.
Re
t
r
ieval
-
au
gm
e
n
t
e
d
m
od
e
l
s
R
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
e
x
p
l
o
r
e
f
uz
z
y
m
a
t
c
hi
ng
t
e
c
hni
que
s
t
o
i
de
n
t
i
f
y
s
im
il
a
r
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
a
n
d
i
nc
o
r
p
o
r
a
t
e
t
h
e
m
i
n
t
o
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
.
Xu
e
t
al.
[
21
]
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
s
e
t
e
c
hni
que
s
w
i
t
h
a
b
a
s
e
li
ne
m
o
de
l
t
h
a
t
do
e
s
n
ot
us
e
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
h
e
f
o
c
us
e
s
o
n
a
ug
m
e
n
t
i
n
g
m
o
de
l
s
by
e
x
p
li
c
i
t
ly
r
e
t
r
i
e
vi
ng
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
a
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
m
e
m
o
r
y
o
r
a
da
t
a
b
a
s
e
o
f
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
e
x
a
m
p
l
e
s
.
T
h
e
r
e
t
r
i
e
v
e
-
e
d
i
t
-
r
e
r
a
n
k
f
r
a
m
e
wo
r
k
a
i
m
s
t
o
im
pr
o
v
e
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
f
i
na
l
o
ut
pu
t
s
i
n
t
e
x
t
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
i
nv
o
l
ve
s
r
e
t
r
i
e
vi
ng
po
t
e
n
t
i
a
ll
y
r
e
l
e
v
a
n
t
o
u
tpu
t
s
f
o
r
e
a
c
h
i
n
put
,
m
o
d
i
f
yi
ng
e
a
c
h
c
a
n
d
i
da
t
e
i
n
d
i
vi
dua
ll
y
,
a
n
d
t
h
e
n
r
e
r
a
n
k
i
ng
t
he
e
d
i
t
e
d
c
a
n
d
i
da
t
e
s
to
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
b
e
s
t
o
u
t
pu
t
b
a
s
e
d
on
po
s
t
-
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
r
a
n
k
i
ng
[
22]
.
T
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
r
a
i
n
s
a
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
-
b
a
s
e
d
s
e
q2s
e
q
e
d
i
t
i
ng
m
o
de
l
by
c
o
n
c
a
t
e
n
a
t
i
n
g
t
h
e
i
n
put
wi
t
h
t
h
e
r
e
tr
i
e
ve
d
o
u
t
pu
t.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
e
nh
a
n
c
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
n
t
e
x
t
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
w
h
e
n
t
e
s
t
e
d
o
n
M
T
da
t
a
s
e
t
s
a
n
d
pa
r
ti
c
u
l
a
r
l
y
im
pr
o
v
e
s
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
l
i
t
y
f
o
r
r
e
s
o
u
r
c
e
-
l
im
i
t
e
d
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
o
r
d
o
m
a
i
n
-
s
pe
c
if
i
c
t
e
r
m
i
n
o
l
o
g
y
.
2.
4.
M
u
l
t
il
in
gu
al
L
L
M
s
R
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
e
x
p
l
o
r
e
m
u
l
t
il
i
ngu
a
l
M
T
by
l
e
ve
r
a
g
i
n
g
t
h
e
m
a
s
s
i
ve
ly
m
u
l
t
i
li
ngua
l
n
a
t
ur
e
o
f
s
o
m
e
L
L
M
s
l
i
ke
m
T
5
a
n
d
m
u
l
t
il
i
ngu
a
l
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
a
n
d
a
uto
-
r
e
g
r
e
s
s
i
ve
tr
a
n
s
f
o
r
m
e
r
(
m
B
A
R
T
)
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
a
l
l
o
w
s
a
s
i
n
g
l
e
m
o
de
l
to
t
r
a
n
s
l
a
t
e
b
e
t
we
e
n
m
u
l
t
i
p
l
e
l
a
n
gu
a
ge
pa
i
r
s
.
T
h
e
m
B
AR
T
m
o
de
l
,
a
s
e
q2s
e
q
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
,
i
s
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
o
n
e
x
t
e
n
s
i
ve
m
o
n
o
l
in
gua
l
c
o
r
po
r
a
i
n
v
a
r
i
o
us
l
a
n
gu
a
ge
s
.
I
t
us
e
s
w
o
r
d
-
s
pa
n
m
a
s
k
i
n
g
a
n
d
s
e
n
t
e
n
c
e
pe
r
m
ut
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
qu
e
s
to
e
nh
a
nc
e
de
n
o
i
s
i
n
g
a
n
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
[
23]
.
T
o
f
i
ne
-
t
un
e
t
h
e
m
o
de
l
f
o
r
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
,
r
e
s
e
a
r
c
he
r
s
f
e
e
d
s
o
ur
c
e
s
e
n
t
e
nc
e
s
i
n
t
o
a
n
e
nc
o
de
r
a
n
d
de
c
o
de
e
a
c
h
t
a
r
ge
t
s
e
n
t
e
n
c
e
.
T
h
e
m
o
de
l
's
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
o
n
s
e
n
t
e
n
c
e
-
l
e
ve
l
a
n
d
do
c
u
m
e
n
t
-
l
e
v
e
l
M
T
t
a
s
ks
.
R
e
c
e
n
t
s
t
udi
e
s
o
n
M
T
s
t
r
i
v
e
to
e
l
im
i
na
t
e
l
a
n
gua
ge
b
a
r
r
i
e
r
s
g
l
o
b
a
ll
y
.
Ho
we
ve
r
,
de
s
p
i
t
e
s
uc
h
e
f
f
o
r
t
s
,
m
a
ny
r
e
s
o
ur
c
e
-
li
mi
t
e
d
l
a
n
gua
g
e
s
r
e
m
a
i
n
u
n
de
r
s
e
r
v
e
d.
I
n
o
r
de
r
to
a
ddr
e
s
s
t
hi
s
c
h
a
ll
e
n
ge
,
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
a
r
e
de
v
e
l
o
p
i
ng
a
s
pa
r
s
e
ly
ga
t
e
d
m
i
x
t
ur
e
o
f
e
x
p
e
r
t
c
o
n
d
i
t
i
o
n
a
l
m
o
d
e
l
s
f
o
r
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
ge
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
s
e
da
tas
e
t
s
a
r
e
c
r
e
a
t
e
d
us
i
n
g
n
o
v
e
l
mi
n
i
ng
too
l
s
[
24]
.
T
h
e
a
ppr
o
a
c
h
r
e
duc
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
ga
p
b
e
t
we
e
n
hi
g
h
-
r
e
s
o
ur
c
e
a
n
d
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
ge
s
.
B
y
im
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
va
r
i
o
us
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
a
n
d
t
r
a
i
ni
ng
e
nh
a
nc
e
m
e
n
t
s
,
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
pr
e
vi
o
us
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
s
y
s
t
e
m
s
.
T
hi
s
pr
o
gr
e
s
s
i
o
n
pa
v
e
s
t
h
e
wa
y
f
o
r
t
h
e
de
ve
l
o
p
m
e
n
t
o
f
a
uni
ve
r
s
a
l
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
.
3.
LLM
P
ROM
P
T
I
NG
L
L
M
pr
o
m
pt
i
n
g
i
nv
o
l
v
e
s
c
r
a
f
t
i
n
g
s
o
ur
c
e
t
e
x
t
to
e
l
i
c
i
t
de
s
i
r
e
d
o
u
t
pu
t
f
r
o
m
l
a
n
gua
ge
m
o
de
l
s
.
E
f
f
e
c
t
i
v
e
pr
o
m
pt
i
n
g
c
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
e
nh
a
n
c
e
L
L
M
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
w
i
t
h
o
ut
f
ur
t
h
e
r
t
r
a
i
ni
ng.
T
h
e
C
ha
t
C
i
t
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
[
25
]
i
n
c
o
r
por
a
t
e
s
h
u
m
a
n
wo
r
kf
l
o
w
gui
da
n
c
e
a
n
d
r
e
f
l
e
c
t
i
ve
i
n
c
r
e
m
e
n
t
a
l
m
e
c
h
a
ni
s
m
s
.
I
t
e
x
t
r
a
c
t
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
A
c
ompr
e
he
ns
ive
ov
e
r
v
ie
w
of
L
L
M
-
bas
e
d
appr
oac
he
s
f
or
…
(
B
huv
ane
s
w
a
r
i
K
umar
)
347
s
a
l
i
e
n
t
e
l
e
m
e
n
t
s
f
r
o
m
t
h
e
r
e
l
a
t
e
d
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
a
n
d
ge
n
e
r
a
t
e
s
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
s
u
m
m
a
r
i
e
s
.
B
y
ut
i
l
i
z
i
ng
c
a
r
e
f
u
ll
y
c
r
a
f
t
e
d
pr
o
m
pt
s
,
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
a
n
d
pr
a
c
t
i
t
i
o
n
e
r
s
c
a
n
gu
i
de
L
L
M
s
to
pr
o
duc
e
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
,
r
e
l
e
va
n
t
,
a
n
d
t
a
r
ge
t
e
d
r
e
s
po
n
s
e
s
.
T
h
e
kn
o
w
l
e
dge
-
pr
o
m
pt
e
d
e
s
t
i
m
a
t
o
r
m
e
t
h
o
d
[
26]
e
n
h
a
nc
e
s
s
e
g
m
e
n
t
-
l
e
v
e
l
e
s
t
i
mat
i
o
n
i
n
M
T
by
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
v
a
r
i
o
us
pr
o
m
pt
i
n
g
t
e
c
h
ni
qu
e
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
c
o
m
bi
ne
s
t
h
r
e
e
o
n
e
-
s
t
e
p
pr
o
m
pt
i
n
g
t
e
c
h
ni
que
s
:
pe
r
p
l
e
xi
t
y
,
to
ke
n
-
l
e
v
e
l
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
,
a
n
d
s
e
n
t
e
n
c
e
-
l
e
v
e
l
s
im
il
a
r
i
t
y
.
A
dd
i
t
i
o
na
l
ly
,
i
t
i
n
c
o
r
po
r
a
t
e
s
t
w
o
c
h
a
i
n
-
of
-
t
h
o
ugh
t
(
C
oT
)
p
r
o
m
pt
i
n
g
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
s
:
pe
r
pl
e
xi
t
y
-
t
o
ke
n
pr
o
m
pt
i
n
g
a
n
d
pe
r
p
l
e
xi
t
y
-
t
oke
n
-
s
e
n
t
pr
o
m
pt
i
n
g.
T
o
e
v
a
l
u
a
t
e
M
T
qua
l
i
t
y
a
t
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
l
e
v
e
l
,
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
e
m
p
l
o
y
d
if
f
e
r
e
n
t
s
c
o
r
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
s
e
i
nc
l
ud
e
s
c
a
l
a
r
s
c
o
r
i
n
g,
5
-
s
t
a
r
s
c
o
r
i
n
g,
a
n
d
5
-
c
a
t
e
g
o
r
y
s
c
o
r
i
n
g.
T
h
e
s
e
s
c
o
r
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
a
l
l
o
w
f
o
r
a
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
o
f
d
if
f
e
r
e
n
t
pr
om
pt
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
,
po
t
e
n
t
i
a
ll
y
l
e
a
d
i
ng
t
o
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
a
n
d
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
.
R
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
i
n
v
e
s
t
i
g
a
t
e
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
l
e
a
r
ni
ng
w
i
t
hi
n
L
L
M
s
f
o
r
M
T
t
a
s
ks
.
I
t
i
n
c
l
ude
s
e
x
pe
r
i
men
t
i
n
g
w
i
t
h
v
a
r
i
o
us
t
y
p
e
s
o
f
t
a
s
k
i
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
s
,
e
x
a
mi
n
i
ng
pe
r
t
u
r
b
a
t
i
o
ns
w
i
t
hi
n
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
de
m
o
ns
t
r
a
t
i
o
ns
,
a
n
a
ly
z
i
ng
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
li
t
y
e
f
f
e
c
t
s
,
a
n
d
s
t
ud
y
i
ng
m
i
s
a
li
g
nm
e
n
t
s
us
c
e
pt
i
bil
i
t
y
[
27]
.
T
o
e
n
h
a
nc
e
t
h
e
c
u
l
t
ur
a
l
a
wa
r
e
n
e
s
s
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
M
T
s
y
s
t
e
m
s
,
r
e
c
e
n
t
s
t
udi
e
s
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
m
e
t
r
i
c
s
,
c
u
l
t
ur
a
l
l
y
s
p
e
c
i
f
i
c
da
t
a
s
e
t
s
,
a
n
d
pr
o
m
pt
i
n
g
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
[
28]
.
T
h
e
c
o
nv
e
r
s
a
t
i
o
n
a
l
S
I
M
U
L
M
T
f
r
a
m
e
wo
r
k
[
29]
e
nh
a
n
c
e
s
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
o
f
L
L
M
-
ba
s
e
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
f
r
a
m
e
wo
r
k
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
s
t
r
o
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
by
o
pt
i
mi
z
i
ng
t
h
e
i
nf
e
r
e
n
c
e
pr
o
c
e
s
s
,
r
e
duc
i
ng
l
a
t
e
n
c
y
,
a
n
d
m
a
i
n
t
a
i
n
i
ng
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
l
i
t
y
i
n
r
e
a
l
-
t
i
m
e
s
im
u
l
t
a
n
e
o
us
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
.
R
e
s
e
a
r
c
he
r
s
s
ugge
s
t
t
h
e
De
c
o
M
T
a
ppr
o
a
c
h
[
30]
,
a
de
c
o
m
po
s
e
d
pr
o
m
pt
i
n
g
s
t
r
a
t
e
gy
t
o
e
n
h
a
n
c
e
t
h
e
M
T
b
e
t
we
e
n
r
e
l
a
t
e
d
l
a
n
gua
ge
s
.
I
t
l
e
v
e
r
a
ge
s
m
o
n
o
to
ni
c
a
l
i
g
nm
e
n
t
a
n
d
i
n
c
o
r
po
r
a
t
e
s
c
o
n
t
e
x
t
-
a
wa
r
e
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
m
o
r
e
pr
e
c
i
s
e
a
nd
r
o
b
us
t
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
t
h
a
n
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
M
T
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
s
t
udy
[
31]
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
s
ge
n
de
r
bi
a
s
i
n
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
us
i
n
g
L
L
M
s
a
n
d
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
m
t
o
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
N
M
T
m
o
de
l
s
.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
s
pe
c
i
f
i
c
pr
o
m
pt
t
e
m
p
l
a
t
e
s
a
n
d
r
e
l
e
v
a
n
t
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
e
x
a
m
p
l
e
s
(
I
C
E
s
)
,
L
L
M
s
pr
o
duc
e
t
a
i
l
o
r
e
d
o
u
t
pu
t
s
t
h
a
t
a
r
e
m
o
r
e
pr
e
c
i
s
e
a
n
d
r
o
b
us
t.
T
h
e
L
L
M
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
i
m
pr
o
v
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
o
ut
r
e
q
u
i
r
i
n
g
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
t
r
a
i
ni
ng
o
r
f
i
ne
t
uni
ng.
T
hi
s
i
s
a
c
hi
e
ve
d
us
i
n
g
de
e
p
s
y
n
t
a
x
-
l
e
v
e
l
k
n
o
w
l
e
dge
dur
i
ng
t
h
e
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
e
x
a
m
p
l
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
.
T
h
e
t
o
p
-
k
s
y
n
t
a
c
t
i
c
a
l
ly
s
i
mi
l
a
r
e
x
a
m
p
l
e
s
a
r
e
c
h
o
s
e
n
ba
s
e
d
o
n
a
p
o
l
y
n
o
mi
a
l
d
i
s
t
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
a
n
d
a
n
e
ns
e
m
b
l
e
s
t
r
a
t
e
gy
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
wo
r
d
-
l
e
ve
l
c
l
o
s
e
ne
s
s
a
n
d
s
y
n
t
a
x
-
l
e
v
e
l
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
[
32]
.
C
h
a
t
GPT
'
s
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
a
r
e
e
n
ha
n
c
e
d
by
i
nc
o
r
por
a
t
i
n
g
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
t
a
s
k
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
c
o
n
t
e
x
t
do
m
a
i
n
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
a
n
d
pa
r
t
-
of
-
s
pe
e
c
h
(
P
OS)
t
a
g
c
o
m
po
n
e
n
t
s
[
33]
.
S
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
C
ha
t
GPT
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
s
Go
o
gl
e
T
r
a
ns
l
a
t
e
a
n
d
De
e
p
L
T
r
a
ns
l
a
t
e
i
n
M
T
t
a
s
ks
.
A
pr
e
-
e
d
i
t
s
c
h
e
m
e
a
n
d
a
t
w
o
-
s
t
e
p
p
r
o
m
pt
s
t
r
a
t
e
g
y
a
r
e
i
n
t
r
o
duc
e
d
to
i
n
c
o
r
por
a
t
e
l
i
ngu
i
s
t
i
c
kn
o
w
l
e
dge
a
n
d
c
us
t
o
m
i
z
e
d
pr
o
m
pt
s
.
I
t
gu
i
de
s
t
h
e
C
h
a
t
GPT
m
o
de
l
i
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
h
a
n
d
li
ng
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
i
e
s
o
f
t
r
a
ns
l
a
t
i
n
g
a
tt
r
i
b
ut
i
v
e
c
l
a
us
e
s
i
n
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
s
c
e
n
a
r
i
o
s
[
34]
.
W
hil
e
L
L
M
s
a
n
d
tr
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
ng
p
l
a
y
a
vi
t
a
l
r
o
l
e
i
n
a
dv
a
nc
i
n
g
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
M
T
,
c
h
a
l
l
e
n
ge
s
s
uc
h
a
s
da
t
a
s
c
a
r
c
i
t
y
,
do
m
a
i
n
m
i
s
m
a
t
c
h
e
s
,
a
n
d
d
i
f
f
i
c
u
l
t
i
e
s
w
i
t
h
d
i
s
t
a
n
t
l
a
n
gu
a
ge
pa
i
r
s
r
e
m
a
i
n
.
O
n
go
i
n
g
e
f
f
o
r
t
s
f
o
c
us
o
n
de
v
e
l
o
p
i
ng
m
o
r
e
r
o
b
us
t
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
m
o
de
l
s
,
ut
i
li
z
i
ng
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
,
a
n
d
a
pp
lyi
ng
l
i
ngu
i
s
t
i
c
k
n
o
w
l
e
dge
t
o
f
ur
t
h
e
r
e
nh
a
n
c
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
W
i
t
h
t
h
e
a
dv
e
n
t
o
f
m
o
r
e
a
dv
a
n
c
e
d
pr
o
m
pt
i
n
g
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
a
n
d
too
l
s
,
L
L
M
pr
o
m
pt
i
n
g
c
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
lev
e
r
a
ge
t
h
e
po
we
r
o
f
L
L
M
s
i
n
t
h
e
f
ut
ur
e
.
T
a
bl
e
1
i
n
A
ppe
n
d
i
x
li
s
t
s
s
o
m
e
pa
pe
r
s
o
n
L
L
M
pr
o
m
pt
i
n
g
w
i
t
h
t
h
e
i
r
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
a
n
d
l
a
n
g
ua
ge
pa
i
r
s
us
e
d
i
n
e
a
c
h
pa
pe
r
.
4.
LLM
T
UN
I
NG
L
L
M
s
t
r
a
i
n
e
d
o
n
v
a
s
t
da
t
a
s
e
t
s
r
e
qui
r
e
t
uni
n
g
to
pe
r
f
o
r
m
s
pe
c
if
i
c
t
a
s
ks
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
.
T
uni
ng
e
na
bl
e
s
m
o
de
l
s
t
o
a
da
p
t
to
s
pe
c
i
a
li
z
e
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
,
r
e
s
u
l
t
i
ng
i
n
i
m
pr
o
v
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
.
E
f
f
e
c
t
i
ve
t
uni
n
g
t
e
c
hni
que
s
ut
i
li
z
e
l
im
i
t
e
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
da
t
a
.
L
L
M
s
t
r
a
i
n
e
d
o
n
e
x
t
e
n
s
i
ve
da
t
a
s
e
t
s
r
e
qui
r
e
tuni
ng
to
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
p
e
r
f
o
r
m
s
pe
c
if
i
c
t
a
s
ks
.
T
hi
s
t
uni
ng
a
l
l
o
ws
m
o
de
l
s
t
o
a
da
p
t
to
s
pe
c
i
a
li
z
e
d
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
,
l
e
a
d
i
n
g
t
o
e
nh
a
nc
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
E
f
f
e
c
t
i
v
e
t
uni
n
g
t
e
c
h
ni
qu
e
s
ut
i
l
i
z
e
l
i
mi
t
e
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
d
a
t
a
.
T
h
e
B
i
gT
r
a
n
s
l
a
t
e
m
o
de
l
[
35]
,
a
m
u
l
t
il
i
ngua
l
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
m
o
de
l
,
b
e
g
i
ns
by
t
r
a
i
ni
n
g
o
n
a
l
a
r
ge
v
o
l
u
m
e
o
f
m
o
n
o
l
i
ngua
l
C
hi
ne
s
e
da
t
a
,
f
o
l
l
o
we
d
by
a
v
a
s
t
pa
r
a
l
l
e
l
da
t
a
s
e
t
.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
i
n
c
o
r
po
r
a
t
e
s
a
n
i
n
c
r
e
m
e
n
t
a
l
da
t
a
s
a
m
p
l
i
ng
s
t
r
a
t
e
gy
w
i
t
h
1,
000
pa
r
a
l
l
e
l
s
e
n
t
e
n
c
e
pa
i
r
s
f
o
r
e
a
c
h
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
.
B
y
a
ddr
e
s
s
i
ng
t
h
e
i
s
s
u
e
o
f
unb
a
l
a
n
c
e
d
l
a
n
gua
g
e
pr
o
f
i
c
i
e
n
c
y
,
t
h
e
m
o
de
l
a
c
hiev
e
s
m
a
s
t
e
r
y
a
c
r
o
s
s
102
l
a
n
gua
g
e
s
dur
i
n
g
i
t
s
m
u
l
t
il
i
ngu
a
l
l
e
a
r
ni
ng
j
o
ur
n
e
y
.
M
L
50
b
e
nc
hm
a
r
ks
a
r
e
de
v
e
l
o
p
e
d
to
c
r
e
a
t
e
m
u
l
t
i
li
ngua
l
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
by
c
o
m
bi
n
i
ng
m
u
l
t
i
li
ngu
a
l
pr
e
t
r
a
i
ni
ng
w
i
t
h
m
o
n
o
l
i
ngua
l
da
t
a
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
f
o
r
l
a
n
gu
a
ge
s
w
i
t
h
l
im
i
t
e
d
bi
t
e
x
t
r
e
s
o
ur
c
e
s
.
T
h
e
s
e
m
o
de
l
s
a
r
e
l
a
t
e
r
f
i
ne
-
t
un
e
d
w
i
t
h
pa
r
a
l
l
e
l
d
a
t
a
[
36
]
.
A
t
w
o
-
s
t
a
ge
f
i
ne
-
t
uni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
[
37]
e
nh
a
nc
e
s
t
h
e
a
bil
i
t
y
o
f
L
L
M
s
t
o
f
o
l
l
o
w
i
ns
t
r
uc
t
i
o
ns
.
A
t
f
i
r
s
t,
t
h
e
L
L
M
i
s
f
i
ne
-
t
un
e
d
o
n
a
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
d
a
t
a
s
e
t
u
s
i
n
g
t
h
e
m
a
xim
u
m
li
ke
l
i
h
o
o
d
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
l
o
s
s
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
s
t
a
ge
i
n
t
r
o
duc
e
s
a
n
e
x
t
r
a
unli
ke
li
h
o
o
d
l
o
s
s
to
l
e
a
r
n
f
r
o
m
i
ns
t
r
uc
t
i
o
n
-
c
o
nf
li
c
t
i
n
g
e
x
a
m
p
l
e
s
,
whe
r
e
c
o
r
r
e
c
t
t
r
a
ns
l
a
t
i
o
n
s
a
r
e
r
a
n
do
m
ly
r
e
p
l
a
c
e
d
w
i
t
h
i
nc
o
r
r
e
c
t
on
e
s
.
T
h
e
L
L
M
s
-
b
a
s
e
d
E
-
c
o
m
m
e
r
c
e
m
a
c
hi
ne
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
(
L
E
M
T
)
a
ppr
o
a
c
h
[
38]
f
o
c
us
e
s
o
n
u
t
i
li
z
i
ng
L
L
M
s
,
ga
t
h
e
r
i
n
g
e
-
c
o
m
m
e
r
c
e
r
e
s
o
ur
c
e
s
(
i
n
c
l
ud
i
ng
a
pa
r
a
ll
e
l
c
o
r
pus
f
o
r
e
-
c
o
m
m
e
r
c
e
do
m
a
i
ns
a
n
d
s
pe
c
i
a
li
z
e
d
t
e
r
m
pa
i
r
s
)
,
o
p
t
i
mi
z
i
ng
t
h
e
to
ke
ni
z
e
r
,
a
n
d
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
a
r
i
go
r
o
us
t
w
o
-
s
t
a
ge
f
i
n
e
-
t
uni
ng
a
n
d
s
e
l
f
-
c
o
n
t
r
a
s
t
i
v
e
e
nh
a
nc
e
m
e
n
t
pr
o
c
e
s
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
m
o
de
l
t
o
l
e
a
r
n
e
-
c
o
m
m
e
r
c
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
f
e
a
t
ur
e
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
.
A
m
u
l
t
i
-
s
t
e
p
a
ppr
o
a
c
h
l
e
v
e
r
a
ge
s
L
L
M
s
f
o
r
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
s
y
n
t
h
e
t
i
c
bi
li
ngua
l
t
e
r
m
i
n
o
l
o
g
y
da
t
a
.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
344
-
356
348
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
t
e
c
hni
c
a
l
t
e
r
m
s
i
n
t
o
t
h
e
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
L
a
t
e
r
,
a
ge
n
e
r
i
c
e
n
c
o
de
r
-
de
c
o
de
r
M
T
m
o
de
l
un
de
r
go
e
s
f
i
ne
-
t
uni
n
g
by
c
o
m
bi
n
i
ng
t
h
e
s
y
n
t
h
e
t
i
c
t
e
r
m
i
n
o
l
o
g
y
w
i
t
h
t
h
e
or
i
g
i
na
l
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
.
T
hi
s
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
a
l
l
o
w
s
t
h
e
m
o
de
l
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
hi
g
h
-
qua
l
i
t
y
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
t
h
a
t
a
r
e
s
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y
we
ll
-
s
u
i
t
e
d
f
o
r
s
pe
c
i
a
li
z
e
d
do
m
a
in
s
[
39]
.
T
h
e
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
us
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
(
S
i
m
u
l
M
T
)
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
i
m
pr
e
s
s
i
ve
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
dur
i
n
g
S
i
m
u
l
M
T
i
nf
e
r
e
n
c
e
by
e
m
p
l
o
y
i
ng
m
o
r
e
i
n
t
r
i
c
a
t
e
de
c
o
di
n
g
t
e
c
h
ni
qu
e
s
a
n
d
v
a
r
i
o
us
pr
o
m
pt
i
n
g
a
ppr
o
a
c
h
e
s
[
40]
.
P
r
e
-
t
r
a
i
n
e
d
L
L
M
s
f
i
ne
-
t
un
e
d
o
n
a
r
e
s
o
ur
c
e
-
c
o
n
s
t
r
a
i
n
e
d
da
t
a
s
e
t
c
a
n
pe
r
f
o
r
m
b
o
t
h
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
us
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
a
nd
i
n
put
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
[
41]
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
ns
ur
e
s
t
h
a
t
s
o
ur
c
e
w
o
r
ds
a
r
e
c
a
us
a
l
r
e
l
a
t
i
v
e
to
t
h
e
i
r
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
t
a
r
ge
t
w
or
ds
,
pr
o
vi
d
i
n
g
a
hi
g
hly
e
f
f
e
c
t
i
v
e
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
m
e
t
h
o
d
f
o
r
d
i
r
e
c
t
s
upe
r
vi
s
i
o
n
.
S
i
L
L
M
,
a
n
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
L
L
M
,
u
t
i
li
z
e
s
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
a
n
d
po
l
i
c
y
-
de
c
i
s
i
o
n
a
ge
n
t
s
to
a
c
hi
e
ve
S
i
M
T
.
I
t
h
e
l
p
s
t
o
o
v
e
r
c
o
m
e
t
h
e
v
o
c
a
b
u
l
a
r
y
mi
s
m
a
t
c
h
pr
o
bl
e
m
[
42]
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
l
e
v
e
r
a
ge
s
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
o
f
L
L
M
s
i
n
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
c
o
n
t
e
x
t
a
n
d
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
c
o
h
e
r
e
n
t
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
w
hil
e
a
ddr
e
s
s
i
ng
t
h
e
s
pe
c
if
i
c
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
o
f
s
im
u
l
t
a
n
e
o
us
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
s
uc
h
a
s
l
a
t
e
n
c
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
t
r
a
de
-
o
f
f
s
.
F
i
n
e
-
t
uni
n
g
M
i
s
t
r
a
l
7B
c
a
n
e
nh
a
n
c
e
i
t
s
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
l
e
a
r
ni
ng
c
a
pa
bil
i
t
y
t
h
r
o
ugh
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
z
e
r
o
-
s
h
ot
a
n
d
o
n
e
-
s
h
o
t
p
r
o
m
pt
s
f
o
r
a
da
pt
i
v
e
M
T
[
43]
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
s
h
o
ws
n
o
t
a
bl
e
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
i
n
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
li
t
y
w
h
e
n
t
e
s
t
e
d
o
n
s
pe
c
i
f
i
c
do
m
a
i
ns
w
i
t
h
l
i
mi
t
e
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
pa
i
r
s
.
F
o
r
do
m
a
i
n
-
s
pe
c
if
i
c
M
T
t
a
s
ks
,
L
l
a
m
a
I
T
us
e
s
l
o
nf
r
a
n
ge
(
L
o
R
A
)
pr
o
m
pt
-
t
uni
n
g
o
n
t
h
e
L
l
a
m
a
2
-
7B
mo
de
l
.
B
y
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
do
m
a
i
n
-
s
pe
c
i
f
i
c
bil
i
ngua
l
v
o
c
a
b
u
l
a
r
y
in
t
o
t
h
e
i
n
put
s
o
ur
c
e
s
e
n
t
e
n
c
e
,
i
t
r
e
duc
e
s
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
po
s
t
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
o
r
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
e
x
a
m
p
l
e
s
[
44]
.
T
w
o
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
us
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
f
o
r
m
a
t
s
.
T
h
e
f
i
r
s
t
us
e
s
bil
i
ngua
l
pa
i
r
s
a
n
d
t
h
e
Al
p
a
c
a
da
t
a
s
e
t
f
o
r
f
i
ne
-
t
uni
n
g.
T
h
e
s
e
c
o
n
d,
L
l
a
m
a
2
-
7B
,
unde
r
go
e
s
c
o
n
t
i
n
uo
us
pr
e
t
r
a
i
ni
ng
o
n
c
o
n
c
a
t
e
n
a
t
e
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
pa
i
r
s
a
n
d
i
s
f
i
ne
-
t
un
e
d
us
i
ng
t
h
e
Al
pa
c
a
da
t
a
s
e
t.
T
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
l
e
v
e
r
a
ge
e
xi
s
t
i
n
g
da
t
a
s
e
t
s
a
n
d
f
i
ne
-
t
u
ni
ng
t
h
e
m
t
o
e
n
h
a
n
c
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
c
a
p
a
bi
li
t
i
e
s
[
45]
.
T
h
e
c
o
n
t
r
a
s
t
i
v
e
pr
e
f
e
r
e
n
c
e
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(
C
P
O)
a
ppr
o
a
c
h
[
46]
de
v
e
l
o
ps
hi
g
h
-
qua
li
t
y
pr
e
f
e
r
e
n
c
e
da
t
a
f
o
r
M
T
m
o
de
l
s
.
T
hi
s
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
m
o
de
l
s
to
ge
n
e
r
a
t
e
hi
g
h
-
r
a
n
k
i
ng
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
a
n
d
r
e
j
e
c
t
f
l
a
we
d
o
n
e
s
,
h
e
l
p
i
ng
to
a
v
o
i
d
i
na
de
qua
t
e
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
a
n
d
o
v
e
r
c
o
m
e
t
h
e
l
i
mi
t
a
t
i
o
ns
o
f
s
upe
r
vi
s
e
d
f
i
ne
-
t
uni
n
g.
F
i
ne
-
t
unin
g
w
i
t
h
a
da
pt
e
r
s
pr
o
v
e
s
to
b
e
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
m
e
t
h
o
d
f
o
r
gu
i
d
i
ng
l
a
n
gua
ge
m
o
de
l
s
(
L
L
M
s
)
i
n
e
nha
n
c
i
ng
t
r
a
ns
l
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
.
B
y
a
dd
i
ng
a
f
e
w
-
s
h
o
t
e
x
a
m
p
l
e
s
dur
i
n
g
t
h
e
f
i
ne
-
t
uni
ng
pr
o
c
e
s
s
,
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
n
o
t
o
nl
y
m
a
t
c
h
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
f
i
ne
-
t
uni
n
g
b
ut
a
l
s
o
r
e
d
uc
e
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
[
47
]
.
A
f
i
ne
-
t
un
e
d
L
L
M
c
r
e
a
t
e
s
a
da
t
a
s
e
t
f
r
o
m
c
y
be
r
c
r
i
m
e
c
h
a
t
s
by
e
m
p
l
o
yi
ng
e
i
g
h
t
L
L
M
m
o
de
l
s
t
o
tr
a
n
s
l
a
t
e
m
e
s
s
a
g
e
s
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
a
c
hi
e
ve
s
qu
i
c
k,
m
o
r
e
pr
e
c
i
s
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
by
e
n
c
a
p
s
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
s
u
b
t
l
e
t
i
e
s
o
f
t
h
e
l
a
n
gua
ge
,
y
i
e
l
d
i
n
g
hi
g
h
-
qua
li
t
y
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
a
t
c
o
n
s
i
de
r
a
bly
l
o
we
r
c
o
s
t
s
t
h
a
n
a
h
u
man
t
r
a
n
s
l
a
t
o
r
[
48
]
.
A
m
u
l
t
i
p
li
c
a
t
i
v
e
j
o
i
n
t
s
c
a
l
i
ng
l
a
w
pr
o
p
o
s
e
s
a
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
s
t
ud
y
o
f
v
a
r
i
o
us
s
c
a
l
i
ng
f
a
c
t
or
s
by
s
e
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
b
e
s
t
f
i
ne
-
t
uni
n
g
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
t
h
a
t
i
m
pa
c
t
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
f
i
ne
-
t
uni
n
g
L
L
M
s
i
n
r
e
s
o
ur
c
e
-
l
im
i
t
e
d
s
c
e
n
a
r
i
o
s
[
49]
.
T
h
e
o
p
t
i
m
a
l
f
i
ne
-
t
uni
n
g
m
e
t
h
o
d
i
s
hi
g
hly
t
a
s
k
-
a
n
d
da
t
a
-
de
pe
n
de
n
t
,
wh
e
r
e
a
s
pa
r
a
m
e
t
e
r
-
e
f
f
i
c
i
e
nt
tuni
ng
f
o
s
t
e
r
s
b
e
t
t
e
r
z
e
r
o
-
s
h
ot
t
r
a
n
s
f
e
r
t
h
a
n
f
u
ll
m
o
de
l
t
uni
ng.
F
o
r
do
c
um
e
n
t
-
l
e
v
e
l
m
a
c
hi
ne
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
(
DO
C
M
T
)
t
a
s
ks
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
p
l
e
l
a
n
gua
ge
s
,
L
L
M
s
s
h
o
w
b
e
t
t
e
r
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
to
o
u
t
-
of
-
do
m
a
i
n
t
e
x
t
a
n
d
c
o
n
t
e
x
t
a
wa
r
e
ne
s
s
t
h
r
o
ugh
we
ll
-
d
e
s
i
g
n
e
d
pr
o
m
pt
-
e
f
f
i
c
i
e
n
t
f
i
ne
-
t
uni
ng,
c
o
n
t
e
x
t
s
tr
uc
t
ur
e
,
a
n
d
na
t
ur
a
l
i
ns
t
r
uc
t
i
o
n
s
[
50]
.
A
n
e
w
ge
n
e
r
a
t
i
v
e
pa
r
a
d
i
g
m
c
a
ll
e
d
"
G
e
n
T
r
a
n
s
l
a
t
e
"
l
e
v
e
r
a
ge
s
t
h
e
s
t
r
o
n
g
r
e
a
s
o
ni
n
g
a
bil
i
t
i
e
s
o
f
L
L
M
s
t
o
i
n
t
e
gr
a
t
e
di
v
e
r
s
i
f
i
e
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
v
a
r
i
a
n
t
s
f
r
o
m
th
e
N
-
be
s
t
l
i
s
t
to
pr
o
duc
e
h
i
g
h
-
qua
li
t
y
o
ut
pu
t
s
[
51]
.
T
o
ge
n
e
r
a
t
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
r
e
s
po
n
s
e
s
t
o
i
ns
t
r
uc
t
i
o
n
s
,
a
n
i
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
-
t
un
e
d
L
L
M
i
s
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
t
h
a
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
he
s
qua
li
t
y
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
a
n
d
l
e
a
r
ns
f
r
o
m
c
o
n
t
r
a
s
t
i
n
g
e
x
a
m
p
l
e
s
by
f
i
ne
-
t
uni
ng
L
L
M
s
[
52]
.
Us
i
n
g
a
r
e
s
o
ur
c
e
-
c
o
n
s
t
r
a
i
n
e
d
pa
r
a
l
l
e
l
c
o
r
pus
to
ge
n
e
r
a
t
e
hi
g
h
-
qua
li
t
y
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
da
t
a
,
t
h
e
L
L
M
s
a
r
e
f
e
d
wi
t
h
e
x
a
m
p
l
e
s
o
f
c
o
r
r
e
c
t
a
n
d
i
nc
o
r
r
e
c
t
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
s
a
m
e
i
n
put
a
n
d
e
m
p
l
o
y
pr
e
f
e
r
e
n
c
e
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
f
o
r
b
e
t
t
e
r
r
e
gul
a
r
i
z
a
t
i
o
n
.
L
L
M
t
uni
n
g
h
a
r
n
e
s
s
e
s
t
h
e
po
we
r
o
f
a
dv
a
nc
e
d
m
o
de
l
s
f
o
r
s
pe
c
i
f
i
c
t
a
s
ks
.
A
s
t
h
e
f
i
e
l
d
a
dv
a
nc
e
s
,
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
t
uni
n
g
m
e
t
h
o
ds
s
t
r
i
ke
a
b
a
l
a
nc
e
b
e
t
we
e
n
t
a
s
k
-
s
pe
c
i
f
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
ge
ne
r
a
l
pot
e
n
t
i
a
l
i
t
i
e
s
.
L
i
s
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
2
i
n
A
ppe
n
d
i
x
a
r
e
a
f
e
w
pa
pe
r
s
a
b
o
ut
L
L
M
t
uni
ng,
wi
t
h
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
l
a
n
gua
g
e
pa
i
r
s
,
a
n
d
m
e
t
r
i
c
s
.
5.
L
L
M
S
F
OR
L
OW
-
RE
S
OURC
E
L
AN
GUAGE
S
P
r
e
s
e
r
vi
ng
g
l
o
ba
l
m
u
l
t
il
i
ngu
a
l
i
s
m
a
n
d
e
ns
ur
i
n
g
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
c
a
l
i
nc
l
us
i
o
n
i
s
im
pe
r
a
t
i
ve
i
n
de
v
e
l
o
p
i
ng
L
L
M
s
f
o
r
l
o
w
-
r
e
s
o
u
r
c
e
l
a
n
gua
ge
s
w
i
t
h
c
o
n
s
t
r
a
i
n
e
d
t
e
x
t
da
t
a
.
I
n
n
o
v
a
t
i
v
e
m
e
t
h
o
ds
a
n
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
r
e
m
a
k
i
n
g
s
t
r
i
de
s
i
n
t
hi
s
a
r
e
a
to
o
v
e
r
c
o
m
e
c
h
a
ll
e
n
ge
s
s
uc
h
a
s
de
v
e
l
o
p
i
ng
e
f
f
i
c
i
e
n
t
pr
e
-
t
r
a
i
ni
ng
m
e
t
h
o
ds
,
c
r
o
s
s
-
l
i
ngua
l
kn
o
w
l
e
dge
t
r
a
n
s
f
e
r
,
m
u
l
t
im
o
da
l
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
,
a
n
d
i
n
c
o
r
p
o
r
a
t
i
n
g
li
ngu
i
s
t
i
c
k
n
o
w
l
e
dge
i
n
t
o
m
o
de
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
.
A
c
r
o
s
s
-
s
e
a
r
c
h
a
ppr
o
a
c
h
c
o
m
pr
i
s
e
s
a
n
t
a
go
ny
-
c
r
o
s
s
s
e
a
r
c
h
a
n
d
s
im
il
a
r
i
t
y
-
c
r
o
s
s
s
e
a
r
c
h
t
e
c
h
ni
qu
e
s
.
T
h
e
a
n
t
a
go
ny
-
c
r
o
s
s
s
e
a
r
c
h
us
e
s
to
ke
n
-
l
e
ve
l
c
o
n
t
r
o
l
t
o
pr
o
duc
e
m
o
n
o
l
i
n
gu
a
l
da
t
a
c
l
o
s
e
l
y
a
l
i
g
ne
d
w
i
t
h
th
e
t
a
r
ge
t
do
m
a
i
n
.
S
im
il
a
r
i
t
y
-
c
r
o
s
s
s
e
a
r
c
h
ge
n
e
r
a
t
e
s
t
a
r
ge
t
l
a
n
gua
ge
c
o
n
t
e
n
t
t
h
a
t
i
s
m
o
r
e
s
e
m
a
n
t
i
c
a
l
ly
r
e
l
a
t
e
d
to
t
h
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
ge
.
I
t
e
m
p
l
o
y
s
a
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
s
c
o
r
e
i
n
b
a
c
k
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
to
m
a
i
n
t
a
i
n
a
li
g
nm
e
n
t
b
e
t
we
e
n
s
our
c
e
a
n
d
t
a
r
ge
t
s
e
n
t
e
n
c
e
s
[
53]
.
L
L
M
s
e
nh
a
n
c
e
Ge
'e
z
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
li
t
y
a
n
d
c
o
ns
i
s
t
e
n
c
y
t
h
r
o
ugh
do
m
a
i
n
-
s
pe
c
i
f
ic
v
o
c
a
b
u
l
a
r
y
,
us
e
r
f
e
e
d
b
a
c
k
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
,
a
n
d
s
im
il
a
r
i
t
y
-
ba
s
e
d
s
e
n
t
e
n
c
e
r
e
t
r
i
e
v
a
l
f
r
o
m
a
pa
r
a
l
l
e
l
c
o
r
pus
.
T
h
e
s
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
A
c
ompr
e
he
ns
ive
ov
e
r
v
ie
w
of
L
L
M
-
bas
e
d
appr
oac
he
s
f
or
…
(
B
huv
ane
s
w
a
r
i
K
umar
)
349
s
e
n
t
e
n
c
e
s
a
r
e
us
e
d
a
s
c
o
n
t
e
x
t
s
a
m
p
l
e
s
w
i
t
h
L
L
M
s
to
c
r
e
a
t
e
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
f
o
r
n
e
w
s
o
ur
c
e
s
e
n
t
e
n
c
e
s
f
r
om
Ge
'e
z
[
54]
.
A
pr
o
b
a
bil
i
t
y
-
dr
i
v
e
n
m
e
t
a
-
gr
a
ph
pr
o
m
pt
e
r
(
P
OM
P
)
e
nh
a
n
c
e
s
L
L
M
s
'
a
bi
li
t
y
t
o
tr
a
n
s
l
a
t
e
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
ge
s
by
s
a
m
p
li
ng
t
h
e
l
a
n
gu
a
ge
-
s
pe
c
if
i
c
d
i
r
e
c
t
e
d
a
c
y
c
li
c
m
e
t
a
-
gr
a
ph
to
ge
n
e
r
a
t
e
m
u
l
t
i
p
l
e
t
r
a
ns
l
a
t
i
o
n
pa
t
h
s
[
55]
.
I
t
pr
o
m
pt
s
L
L
M
s
to
ge
n
e
r
a
t
e
t
a
r
ge
t
s
e
n
t
e
n
c
e
s
a
n
d
upda
t
e
s
t
h
e
l
i
ke
li
h
o
o
d
o
f
a
uxil
i
a
r
y
l
a
n
g
ua
ge
s
in
d
i
f
f
e
r
e
n
t
di
r
e
c
t
i
o
ns
b
a
s
e
d
o
n
b
a
c
kpr
o
pa
ga
t
e
d
r
e
wa
r
d
s
c
o
r
e
s
.
C
o
n
t
r
a
s
t
i
ve
a
l
i
g
nm
e
n
t
i
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
s
(
Ali
g
n
I
ns
t
r
uc
t
)
o
n
L
L
M
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
t
r
a
ns
l
a
t
e
un
s
e
e
n
l
a
n
gua
ge
s
us
i
ng
M
T
I
n
s
t
r
uc
t
(
m
o
de
l
f
i
ne
-
t
uni
n
g
vi
a
M
T
i
ns
t
r
uc
t
i
o
n
s
)
.
I
t
s
f
o
c
a
l
po
i
n
t
i
s
c
r
o
s
s
-
l
i
ngua
l
s
u
pe
r
vi
s
i
o
n
,
whi
c
h
e
m
p
l
o
y
s
a
c
r
o
s
s
-
l
i
ngua
l
d
i
s
c
r
im
i
na
t
o
r
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
f
r
o
m
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
wo
r
d
a
l
i
g
nm
e
n
t
s
[
56]
.
M
u
l
t
i
-
li
ngua
l
l
a
r
ge
l
a
n
gua
ge
m
o
de
l
s
(
M
L
L
M
s
)
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
i
m
pr
o
v
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
by
f
i
ne
-
t
uni
ng
a
da
pt
M
L
L
M
,
whi
c
h
i
s
t
r
a
i
n
e
d
o
n
t
w
o
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
,
i
n
-
do
m
a
i
n
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
[
57]
.
I
t
s
i
m
p
li
f
i
e
s
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
o
p
t
i
m
i
z
i
ng
m
u
l
t
i
li
ngua
l
l
a
ngua
ge
m
o
de
l
s
by
de
s
i
g
ni
ng
a
t
a
i
l
o
r
e
d,
us
e
r
-
f
r
i
e
n
d
ly
w
e
b
i
n
t
e
r
f
a
c
e
f
o
r
h
a
r
n
e
s
s
i
ng
m
o
de
l
s
a
s
a
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
e
r
vi
c
e
w
i
t
hi
n
t
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
DI
P
M
T
a
ppr
o
a
c
h
s
i
m
p
li
f
i
e
s
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
f
o
r
l
a
n
gu
a
ge
s
w
i
t
h
l
im
i
t
e
d
r
e
s
o
ur
c
e
s
by
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
i
nc
o
r
po
r
a
t
i
n
g
d
i
c
t
i
o
n
a
r
y
k
n
o
w
l
e
dge
i
n
t
o
t
h
e
pr
o
m
pt
a
n
d
a
dd
i
ng
a
f
e
w
-
s
h
o
t
i
l
l
u
s
t
r
a
t
i
o
n
t
o
a
c
q
ua
i
n
t
t
h
e
m
o
de
l
w
i
t
h
a
s
pe
c
i
f
i
c
f
r
a
m
e
wo
r
k
[
58]
.
A
n
e
w
pr
o
g
r
a
m
m
e
r
-
i
n
t
e
r
pr
e
t
e
r
t
e
c
hni
que
i
m
pr
o
v
e
s
L
L
M
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
by
h
a
r
n
e
s
s
i
ng
t
h
e
i
n
t
e
r
pr
e
t
e
r
'
s
d
o
m
a
i
n
ge
n
e
r
a
li
z
a
t
i
o
n
e
x
pe
r
t
i
s
e
a
n
d
e
n
c
o
d
i
n
g
t
a
s
k
-
s
pe
c
i
f
ic
kn
o
w
l
e
dge
t
h
r
o
ugh
t
h
e
pr
o
gr
a
m
m
e
r
'
s
c
o
m
p
e
t
e
nc
e
[
59]
.
L
L
M
s
t
r
a
n
s
l
a
t
e
Ukr
a
i
ni
a
n
f
o
l
kt
a
l
e
s
i
n
t
o
E
n
gl
i
s
h
whil
e
pr
e
s
e
r
vi
n
g
t
h
e
i
r
m
e
a
ni
ng
a
n
d
l
i
t
e
r
a
r
y
s
t
y
l
e
by
i
nc
l
ud
i
ng
a
n
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
o
f
c
u
l
t
ur
a
l
ly
r
e
l
e
v
a
n
t
da
t
a
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
d
i
f
f
e
r
e
n
t
pr
o
m
pt
t
e
c
h
ni
que
s
o
n
t
h
e
L
L
M
s
[
60]
.
I
n
or
de
r
to
o
v
e
r
c
o
m
e
o
f
f
-
t
a
r
ge
t
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
a
n
d
h
a
ll
uc
i
na
t
i
o
n
s
,
s
o
ur
c
e
-
c
o
n
t
r
a
s
t
i
v
e
a
n
d
l
a
n
gua
ge
-
c
o
n
t
r
a
s
t
i
v
e
de
c
o
d
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
i
n
t
r
o
duc
e
d
by
pr
o
vi
d
i
ng
t
h
e
c
or
r
e
c
t
i
n
put
a
n
d
l
a
n
gua
g
e
i
n
d
i
c
a
to
r
[
61]
.
F
i
gur
e
s
2
a
n
d
3
i
ll
u
s
t
r
a
t
e
t
h
e
pr
o
m
pt
f
o
r
z
e
r
o
-
s
hot
r
e
f
e
r
e
n
c
e
-
l
e
s
s
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
a
n
d
t
h
e
pr
o
m
pt
f
o
r
e
x
a
m
p
l
e
-
b
a
s
e
d
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
l
e
a
r
ni
ng
w
i
t
h
L
L
M
[
62
]
.
T
a
bl
e
3
i
n
A
ppe
n
d
i
x
s
h
o
ws
s
o
m
e
pa
pe
r
s
i
n
L
L
M
s
f
o
r
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
ge
s
t
h
a
t
h
a
v
e
b
e
e
n
t
a
b
u
l
a
t
e
d
w
i
t
h
t
h
e
i
r
d
a
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
a
n
d
l
a
n
gua
g
e
pa
i
r
s
,
a
s
we
l
l
a
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
f
r
o
m
t
h
e
i
r
r
e
s
e
a
r
c
h
.
F
i
gur
e
2.
P
r
o
m
pt
f
o
r
z
e
r
o
-
s
h
o
t
r
e
f
e
r
e
n
c
e
-
l
e
s
s
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
[
62]
F
i
gur
e
3.
P
r
o
m
pt
f
o
r
e
x
a
m
p
l
e
-
b
a
s
e
d
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
l
e
a
r
ni
ng
w
i
t
h
L
L
M
[
62]
6.
QUAL
I
T
Y
E
S
T
I
M
AT
I
ON
WI
T
H
L
L
M
Hu
m
a
n
l
a
n
gu
a
ge
i
s
c
o
m
p
l
e
x
a
n
d
n
ua
n
c
e
d,
m
a
k
i
ng
i
t
c
h
a
l
l
e
n
g
i
ng
to
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
M
T
.
M
T
qua
l
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
f
o
c
us
e
s
o
n
t
h
e
m
o
de
l
r
a
t
h
e
r
t
h
a
n
i
t
s
o
u
t
pu
t
.
LLM
-
b
a
s
e
d
M
T
s
y
s
t
e
m
s
a
r
e
o
f
t
e
n
b
e
n
c
hm
a
r
ke
d
u
s
i
n
g
a
ut
o
m
a
t
e
d
m
e
t
r
i
c
s
li
ke
B
L
E
U
a
n
d
h
u
m
a
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
whi
c
h
t
y
p
i
c
a
ll
y
m
e
a
s
ur
e
a
de
qua
c
y
a
n
d
f
l
ue
nc
y
.
QE
t
e
c
h
ni
que
s
h
a
v
e
c
h
a
n
g
e
d
o
v
e
r
t
i
m
e
a
n
d
a
r
e
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
e
v
a
l
u
a
t
i
n
g
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
m
a
c
hi
ne
-
t
r
a
n
s
l
a
t
e
d
c
o
n
t
e
n
t
a
t
v
a
r
i
o
us
gr
a
n
u
l
a
r
i
t
i
e
s
,
r
a
n
g
in
g
f
r
o
m
wo
r
ds
to
e
n
t
i
r
e
do
c
um
e
n
t
s
.
A
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
M
T
qua
l
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
(
M
T
QE
)
r
e
s
e
a
r
c
h
t
h
r
o
ws
l
i
g
h
t
o
n
di
f
f
e
r
e
n
t
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
w
i
t
h
h
a
n
dc
r
a
f
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
L
L
M
s
i
n
QE
[
63
]
.
R
e
s
e
a
r
c
he
r
s
c
o
n
s
t
r
uc
t
c
h
a
ll
e
n
ge
s
e
t
s
c
on
t
a
i
ni
ng
wo
r
d
s
wa
p,
h
a
l
l
uc
i
na
t
i
o
n
,
c
o
r
e
f
e
r
e
n
c
e
,
a
n
d
u
ni
t
c
o
n
v
e
r
s
i
o
n
e
r
r
o
r
s
to
e
v
a
l
u
a
t
e
t
h
e
a
bil
i
t
y
o
f
M
T
m
e
t
r
i
c
s
t
o
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
h
b
e
t
we
e
n
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
i
na
c
c
ur
a
t
e
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
[
64]
.
R
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
e
x
a
mi
ne
t
h
e
i
mpa
c
t
o
f
m
u
l
t
i
li
ngu
a
l
e
m
be
dd
i
ngs
,
m
e
t
r
i
c
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
,
a
n
d
th
e
n
e
e
d
to
i
n
t
e
gr
a
t
e
l
a
n
gua
ge
-
s
pe
c
i
f
i
c
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
i
n
t
o
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
.
T
h
e
s
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
s
a
r
e
c
o
n
duc
t
e
d
a
t
b
ot
h
t
h
e
ph
e
n
o
m
e
n
o
n
a
n
d
l
a
n
gua
ge
l
e
v
e
l
s
to
ga
uge
t
h
e
c
a
pa
bil
i
t
y
o
f
M
T
m
e
t
r
i
c
s
.
T
o
ge
n
e
r
a
t
e
a
c
c
u
r
a
t
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
b
e
t
we
e
n
m
a
ny
l
a
n
gu
a
ge
pa
i
r
s
,
t
h
e
K
G
-
B
E
R
T
S
c
or
e
(
a
r
e
f
e
r
e
n
c
e
-
f
r
e
e
m
e
t
r
i
c
)
a
n
d
t
h
e
H
W
T
S
C
-
EE
-
M
e
tr
i
c
(
a
r
e
f
e
r
e
n
c
e
-
b
a
s
e
d
m
e
t
r
i
c
)
o
f
f
e
r
s
e
g
m
e
n
t
-
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
344
-
356
350
l
e
v
e
l
a
n
d
s
y
s
t
e
m
-
l
e
ve
l
s
c
o
r
i
n
g
f
o
r
qu
i
c
k
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
a
n
d
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
M
T
s
y
s
t
e
m
s
o
n
l
a
r
ge
c
o
r
por
a
[
65]
.
A
r
e
f
e
r
e
n
c
e
-
f
r
e
e
a
ppr
o
a
c
h
,
E
v
L
P
(
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
vi
a
L
L
M
s
po
l
i
s
hi
ng)
,
wh
e
r
e
L
L
M
s
a
r
e
pr
o
m
pt
e
d
a
n
d
us
e
d
a
s
a
nn
o
t
a
to
r
s
to
"
po
l
i
s
h
"
t
h
e
t
r
a
n
s
l
a
t
e
d
t
e
x
t
by
pos
t
-
e
di
t
i
n
g.
T
h
e
p
ot
e
n
t
i
a
l
bi
a
s
o
f
L
L
M
i
s
i
nve
s
t
i
ga
t
e
d
to
e
nh
a
nc
e
t
h
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
M
T
qua
l
i
t
y
f
o
l
l
o
w
i
ng
hu
m
a
n
i
n
t
e
r
v
e
n
t
i
o
n
a
n
d
r
e
f
i
ne
m
e
n
t
[
66]
.
A
pe
r
t
ur
b
a
t
i
o
n
-
ba
s
e
d
QE
t
e
c
hni
qu
e
i
s
m
a
k
i
ng
M
T
s
y
s
t
e
m
o
u
t
pu
t
s
m
o
r
e
f
l
e
xi
b
l
e
,
a
da
pt
i
ve
,
a
n
d
do
m
a
i
n
-
i
nde
pe
n
de
n
t
a
c
r
o
s
s
di
f
f
e
r
e
n
t
l
a
n
gu
a
ge
pa
i
r
s
a
n
d
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
i
s
a
c
hi
e
v
e
d
by
pe
r
t
ur
bi
ng
s
o
u
r
c
e
s
e
n
t
e
n
c
e
s
a
n
d
a
s
s
e
s
s
i
ng
h
o
w
di
f
f
e
r
e
n
t
s
o
ur
c
e
w
or
ds
i
nf
l
ue
n
c
e
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
o
f
t
r
a
n
s
l
a
t
e
d
wor
ds
[
67]
.
A
t
un
e
d
e
n
c
o
de
r
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
pr
o
duc
e
s
b
e
tt
e
r
r
e
s
ul
t
s
t
h
a
n
a
t
un
e
d
de
c
o
de
r
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
.
I
t
c
a
p
t
ur
e
s
c
o
n
t
e
x
t
a
n
d
s
ur
f
a
c
e
wo
r
d
s
e
que
n
c
e
s
i
n
M
T
a
n
d
s
e
m
a
n
t
i
c
t
e
x
t
ua
l
s
im
i
l
a
r
i
t
y
t
a
s
ks
[
68]
.
GPT
S
C
OR
E
,
a
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
f
r
a
m
e
wo
r
k,
s
c
o
r
e
s
t
h
e
f
l
ue
nc
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
r
a
ns
l
a
t
e
d
t
e
x
t
s
by
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
ge
n
e
r
a
t
i
v
e
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
m
o
de
l
s
li
ke
GPT
-
3.
Us
i
n
g
i
ns
t
r
uc
t
i
o
n
pr
o
m
pt
t
e
m
p
l
a
t
e
s
w
i
t
h
a
nn
o
t
a
t
e
d
e
x
a
m
p
l
e
s
,
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
t
h
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
a
l
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
pr
o
duc
i
n
g
hi
g
h
-
qua
li
t
y
t
r
a
n
s
l
a
t
e
d
t
e
x
t
[
69
]
.
R
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
c
r
e
a
t
e
s
pe
c
i
f
i
c
pr
om
pt
s
f
o
r
t
h
e
L
L
M
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
pr
e
d
i
c
t
o
r
(
L
L
M
-
P
P
)
to
e
v
a
l
ua
t
e
h
o
w
we
l
l
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
pe
r
f
o
r
m
i
n
M
T
t
a
s
ks
[
70]
.
T
h
e
y
u
s
e
t
hi
s
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
o
b
u
i
l
d
a
m
u
l
t
il
a
y
e
r
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(
M
L
P
)
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
mo
de
l
t
h
a
t
r
e
m
a
i
ns
e
f
f
e
c
t
i
v
e
w
hil
e
a
l
s
o
r
e
duc
i
n
g
c
o
s
t
s
.
C
o
a
r
s
e
-
gr
a
i
n
e
d
a
n
d
f
i
ne
-
gr
a
i
ne
d
pr
o
m
pt
s
a
r
e
us
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
d
if
f
e
r
e
n
t
L
L
M
s
i
n
f
o
ur
d
i
s
t
i
nc
t
i
n
put
m
o
de
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
x
a
mi
ne
s
h
o
w
L
L
M
s
ut
i
li
z
e
s
o
ur
c
e
a
n
d
r
e
f
e
r
e
nc
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
t
o
a
s
s
e
s
s
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
[
71]
.
A
D
i
v
-
r
e
f
m
e
t
h
o
d
i
s
s
ugg
e
s
t
e
d
to
e
v
a
l
ua
t
e
ge
n
e
r
a
t
e
d
t
e
x
t
s
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
c
or
r
e
l
a
t
i
o
n
be
t
we
e
n
a
ut
o
m
a
t
i
c
m
e
t
r
i
c
s
a
n
d
h
u
m
a
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
.
I
t
i
nc
o
r
por
a
t
e
s
d
i
v
e
r
s
i
f
i
e
d
r
e
f
e
r
e
n
c
e
s
e
n
t
e
nc
e
s
in
t
o
di
f
f
e
r
e
n
t
e
x
pr
e
s
s
i
o
ns
whil
e
m
a
i
n
t
a
i
n
i
ng
s
e
m
a
n
t
i
c
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
t
o
e
l
im
i
na
t
e
bi
a
s
a
n
d
i
ns
u
f
f
i
c
i
e
nc
y
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
s
i
ng
l
e
r
e
f
e
r
e
n
c
e
s
[
72]
.
T
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
L
L
M
s
pr
e
d
i
c
t
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
po
s
t
-
e
di
t
i
n
g
i
n
M
T
t
a
s
ks
a
n
d
de
t
e
c
t
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
a
n
d
s
i
z
e
.
T
hi
s
a
i
m
s
to
pr
o
vi
de
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
pr
o
duc
t
i
ve
o
u
t
c
o
m
e
s
i
n
e
va
l
ua
t
i
n
g
M
T
qua
l
i
t
y
[
73]
.
A
UT
O
m
a
t
i
c
m
u
l
t
i
d
im
e
ns
i
o
n
a
l
qua
l
i
t
y
m
e
t
r
i
c
s
(
AU
T
OM
QM
)
i
s
de
v
e
l
o
pe
d
t
o
l
e
ve
r
a
ge
L
L
M
s
'
r
e
a
s
o
ni
ng
a
n
d
i
n
-
c
o
n
t
e
x
t
l
e
a
r
ni
n
g
s
k
il
l
s
.
T
hi
s
t
e
c
h
ni
que
a
s
s
e
s
s
e
s
t
h
e
qua
li
t
y
o
f
M
T
s
y
s
t
e
m
s
by
p
r
o
duc
i
n
g
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
ly
r
e
l
e
v
a
n
t
f
e
e
dba
c
k
t
h
a
n
h
u
m
a
n
e
x
pe
r
t
s
,
w
i
t
h
o
u
t
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
f
ur
t
h
e
r
t
r
a
i
ni
ng
o
r
f
i
ne
-
t
uni
n
g
[
74]
.
L
L
M
s
n
o
w
pe
r
f
o
r
m
m
o
r
e
i
n
-
de
pt
h
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
a
na
l
y
s
i
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
l
o
c
a
t
i
n
g
s
pe
c
i
f
i
c
e
r
r
o
r
s
pa
n
s
a
n
d
c
a
t
e
go
r
i
z
i
n
g
f
a
u
l
t
s
a
c
c
o
r
di
ng
to
t
h
e
M
QM
f
r
a
m
e
wo
r
k.
A
n
uns
upe
r
vi
s
e
d
QE
f
r
a
m
e
wo
r
k
i
s
b
e
i
ng
de
v
e
l
o
pe
d
t
h
a
t
r
e
l
i
e
s
o
n
L
L
M
'
s
z
e
r
o
-
s
hot
a
bi
li
t
y
f
o
r
M
T
qua
l
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
f
r
a
m
e
wo
r
k
e
l
im
in
a
t
e
s
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
e
x
t
e
n
s
i
ve
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
,
s
upe
r
vi
s
i
o
n
,
o
r
r
e
f
e
r
e
n
c
e
s
a
n
d
c
l
o
s
e
ly
a
li
g
ns
w
i
t
h
h
u
m
a
n
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
s
[
75]
.
A
de
e
p
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
pa
r
a
d
i
g
m
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
L
L
M
s
i
n
d
y
na
m
i
c
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
s
c
e
n
a
r
i
o
s
.
L
L
M
s
a
do
pt
t
h
e
wr
i
t
e
r
a
n
d
e
d
i
t
o
r
r
o
l
e
s
a
n
d
pa
r
t
a
ke
i
n
a
wr
i
t
i
n
g
-
po
l
i
s
h
i
ng
pr
o
c
e
s
s
wh
e
r
e
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
a
r
e
c
o
m
pa
r
e
d
a
n
d
a
s
s
e
s
s
e
d
f
o
r
t
h
e
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
us
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
wr
i
t
i
n
g
a
n
d
po
l
i
s
hi
ng
s
k
il
l
s
.
B
a
s
e
d
o
n
s
e
m
a
n
t
i
c
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
a
n
d
po
l
i
s
h
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
,
a
j
udg
e
m
o
de
l
a
s
s
e
s
s
e
s
t
h
e
L
L
M
s
'
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
a
n
d
pr
oo
f
r
e
a
d
i
n
g
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
i
n
t
h
e
M
T
t
a
s
k
[
76
]
.
L
l
a
m
a
2
L
L
M
e
m
p
l
o
y
s
r
i
c
h
s
e
m
a
n
t
i
c
e
m
be
dd
i
n
g
s
to
c
o
m
put
e
t
h
e
c
o
s
i
n
e
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
b
e
t
we
e
n
s
e
m
a
n
t
i
c
e
m
be
dd
i
n
g
s
us
i
n
g
t
h
e
E
m
be
d_L
l
a
m
a
m
e
t
r
i
c
[
77]
.
I
t
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
a
d
d
i
n
g
m
o
r
e
l
a
y
e
r
s
t
o
t
h
e
L
l
a
m
a
2
m
o
de
l
m
a
y
h
e
l
p
to
c
o
m
pr
e
h
e
n
d
wo
r
ds
b
e
t
t
e
r
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
s
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
.
A
"
QE
-
f
us
i
o
n"
a
ppr
o
a
c
h
us
e
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
e
f
f
i
c
i
e
n
t
qua
l
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
to
f
us
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
c
a
n
d
i
da
t
e
s
i
n
t
o
a
s
y
n
t
h
e
s
i
z
e
d
o
u
t
pu
t.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
s
ub
s
t
a
n
t
i
a
l
im
pr
o
v
e
men
t
s
i
n
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
d
i
v
e
r
ge
n
t
o
u
t
pu
t
s
f
r
o
m
L
L
M
s
c
o
m
pa
r
e
d
to
NM
T
s
y
s
t
e
m
s
[
78]
.
An
I
NST
R
UC
T
S
C
OR
E
f
r
a
m
e
wo
r
k
pr
o
vi
de
s
a
n
u
m
e
r
i
c
a
l
s
c
o
r
e
a
n
d
a
de
t
a
i
l
e
d
qua
li
t
a
t
i
ve
d
i
a
g
n
o
s
t
i
c
r
e
por
t
o
n
t
h
e
ge
ne
r
a
t
e
d
t
e
x
t
[
79]
.
T
h
r
o
ugh
f
i
ne
-
t
u
ni
ng
f
e
e
d
b
a
c
k
m
e
c
ha
ni
s
m
s
,
t
hi
s
m
e
t
r
i
c
a
l
i
g
ns
w
i
t
h
h
u
m
a
n
j
udg
m
e
n
t
s
a
n
d
i
s
b
e
i
ng
t
e
s
t
e
d
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
p
l
e
d
om
a
i
ns
a
n
d
t
a
s
ks
,
r
e
s
ul
t
i
n
g
i
n
a
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
t
e
x
t
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
qua
l
i
t
y
.
R
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
a
r
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
i
n
g
w
i
t
h
d
i
ve
r
s
e
pr
o
m
pt
t
e
m
p
l
a
t
e
s
o
n
v
a
r
i
o
us
GPT
m
o
de
l
s
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
m
us
i
n
g
t
h
e
GPT
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
-
ba
s
e
d
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
(
GE
M
B
A
)
too
l
[
80]
.
G
E
M
B
A
i
s
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
ot
h
e
r
qua
l
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
,
wh
e
r
e
t
h
e
GPT
-
4
m
o
de
l
us
i
ng
GE
M
B
A
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
s
ot
h
e
r
m
e
t
r
i
c
s
a
t
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
l
e
v
e
l
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
a
na
l
y
s
e
s
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
l
i
t
y
.
R
e
c
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
e
x
a
mi
ne
s
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
s
a
n
d
dr
a
wba
c
ks
o
f
L
L
M
s
f
o
r
M
T
us
i
n
g
t
e
s
t
s
e
t
s
de
s
i
g
n
e
d
to
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
s
pe
c
i
f
i
c
l
a
n
gua
ge
p
h
e
n
o
m
e
n
a
,
do
m
a
i
n
r
e
s
il
i
e
n
c
e
,
a
n
d
ot
h
e
r
s
k
i
ll
s
.
Que
s
t
i
o
n
s
r
e
m
a
i
n
a
b
o
ut
o
p
t
i
m
i
z
i
ng
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
L
L
M
s
f
o
r
M
T
a
n
d
pr
e
c
i
s
e
l
y
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
a
m
o
u
n
t
o
f
i
n
-
do
m
a
i
n
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
r
e
qui
r
e
d
to
a
c
hi
e
ve
hi
g
h
-
qua
li
t
y
o
ut
c
o
m
e
s
i
n
s
pe
c
i
a
li
z
e
d
f
i
e
l
ds
li
ke
t
e
c
hni
c
a
l
,
m
e
d
i
c
a
l
,
o
r
l
e
ga
l
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
.
L
L
M
s
ha
v
e
d
i
f
f
i
c
u
l
t
i
e
s
w
i
t
h
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
ly
t
r
a
n
s
l
a
t
i
n
g
pr
o
n
o
un
s
,
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
c
o
l
l
o
qu
i
a
l
i
d
io
m
s
,
a
n
d
pr
e
s
e
r
vi
ng
c
o
n
t
e
x
t
dur
i
n
g
l
e
n
gt
hy
t
e
x
t
pa
s
s
a
ge
s
.
T
h
e
s
e
c
h
a
l
l
e
n
ge
s
h
i
ghl
i
gh
t
a
r
e
a
s
f
or
f
u
r
t
h
e
r
i
m
pr
ov
e
m
e
n
t
i
n
L
L
M
-
b
a
s
e
d
MT
s
y
s
te
m
s
.
T
a
bl
e
4
i
n
Ap
pe
n
dix
o
u
t
l
i
ne
s
t
h
e
da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
l
a
n
gu
a
ge
pa
i
r
s
us
e
d,
a
n
d
r
e
s
u
l
t
s
o
f
a
f
e
w
pa
pe
r
s
i
n
qua
li
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
w
i
t
h
L
L
M
s
.
7.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
hi
s
s
t
udy
r
e
v
e
a
l
s
t
h
a
t
L
L
M
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
dv
a
n
c
e
m
e
n
t
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
M
T
,
o
f
f
e
r
i
ng
m
o
r
e
v
e
r
s
a
t
i
l
e
,
c
o
m
pr
e
he
n
s
i
ve
,
a
n
d
hi
g
h
-
qua
li
t
y
t
r
a
ns
l
a
t
i
o
n
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
i
s
l
i
mi
t
e
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
A
c
ompr
e
he
ns
ive
ov
e
r
v
ie
w
of
L
L
M
-
bas
e
d
appr
oac
he
s
f
or
…
(
B
huv
ane
s
w
a
r
i
K
umar
)
351
to
o
n
l
y
S
M
T
a
n
d
NM
T
a
ppr
o
a
c
h
e
s
f
o
r
e
nh
a
n
c
in
g
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
qua
l
i
t
y
a
n
d
f
a
l
l
s
s
h
o
r
t
o
f
i
nve
s
t
i
g
a
t
i
n
g
t
h
e
e
x
t
e
ns
i
ve
wo
r
ks
o
n
e
m
p
l
o
y
i
ng
L
L
M
s
f
o
r
M
T
.
Our
w
o
r
k
a
tt
e
m
pt
s
to
c
l
o
s
e
t
h
i
s
ga
p
by
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
a
na
l
y
s
i
s
o
f
L
L
M
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
f
o
r
M
T
.
T
hi
s
pa
pe
r
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
L
L
M
s
c
a
n
b
e
t
r
a
i
n
e
d
o
n
da
t
a
f
r
o
m
m
u
l
t
i
p
l
e
l
a
n
gua
g
e
s
s
im
u
l
t
a
n
e
o
us
l
y
w
i
t
h
o
ut
h
a
vi
ng
to
b
u
i
l
d
s
e
pa
r
a
t
e
m
o
de
l
s
.
Ow
i
n
g
to
t
h
e
i
r
c
o
n
t
e
x
t
a
wa
r
e
n
e
s
s
,
t
h
e
y
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
a
n
e
nh
a
n
c
e
d
c
a
pa
bi
li
t
y
f
o
r
o
pe
n
-
v
o
c
a
b
u
l
a
r
y
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
i
n
h
a
n
d
li
ng
n
e
o
l
o
g
i
s
m
s
a
n
d
r
a
r
e
a
n
d
un
s
e
e
n
wo
r
ds
.
L
L
M
s
'
s
t
r
o
n
g
l
a
n
gua
ge
m
o
de
l
li
ng
a
b
i
li
t
i
e
s
c
o
n
tr
i
b
ut
e
to
e
nh
a
n
c
e
d
f
l
ue
n
c
y
,
pr
o
duc
i
n
g
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
,
n
a
t
ur
a
l
-
s
o
un
d
i
ng,
a
n
d
f
l
ue
n
t
o
u
t
pu
t
s
c
o
m
pa
r
e
d
to
ph
r
a
s
e
-
b
a
s
e
d
S
M
T
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
T
h
e
f
i
n
d
i
ng
s
o
f
t
hi
s
r
e
vi
e
w
a
r
e
di
s
t
i
n
c
t
f
r
o
m
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
t
h
a
t
pr
e
d
o
m
i
na
n
t
l
y
a
ddr
e
s
s
e
s
S
MT
a
n
d
NM
T
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
T
h
e
c
ur
r
e
n
t
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
pa
y
s
n
o
a
tt
e
n
t
i
o
n
to
L
L
M
-
b
a
s
e
d
M
T
wo
r
ks
.
T
hi
s
s
t
ud
y
e
n
c
a
ps
u
l
a
t
e
s
t
h
e
m
o
s
t
n
ot
e
wor
t
hy
r
e
c
e
n
t
c
o
n
t
r
i
but
i
o
n
s
i
n
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
l
a
t
e
d
to
L
L
M
pr
o
m
pt
i
n
g,
f
i
ne
-
t
uni
n
g,
r
e
tr
i
e
va
l
a
ug
m
e
n
t
e
d
ge
ne
r
a
t
i
o
n
,
i
m
pr
o
v
e
d
tr
a
n
s
f
o
r
m
e
r
v
a
r
i
a
n
t
s
f
o
r
f
a
s
t
e
r
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
m
u
lt
i
li
ngua
l
L
L
M
s
,
a
n
d
qua
li
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
w
i
t
h
L
L
M
s
.
L
L
M
s
f
a
c
e
s
e
v
e
r
a
l
c
h
a
ll
e
n
ge
s
a
n
d
li
m
i
t
a
t
i
o
ns
i
n
M
T
t
a
s
ks
r
e
ga
r
d
l
e
s
s
o
f
t
h
e
i
r
b
e
f
i
t
t
i
n
g
o
ut
c
o
m
e
s
.
Not
a
bl
y
,
t
h
e
l
a
c
k
o
f
e
x
p
l
i
c
i
t
wo
r
d
o
r
ph
r
a
s
e
a
l
i
g
nm
e
n
t
s
b
e
t
we
e
n
l
a
n
gua
ge
s
m
a
y
im
pa
c
t
a
c
c
ur
a
c
y
,
i
n
c
o
n
t
r
a
s
t
to
S
M
T
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
L
L
M
s
m
a
y
ge
n
e
r
a
t
e
f
a
c
t
ua
l
ly
i
nc
o
n
s
i
s
t
e
n
t
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
a
n
d
a
r
e
pr
o
n
e
to
"
ha
l
l
u
c
i
na
t
i
n
g
"
f
a
c
t
s
di
s
c
o
r
da
n
t
wi
t
h
t
h
e
i
nput
.
I
t
i
s
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
c
o
n
c
e
r
n
f
o
r
hi
g
h
-
s
t
a
ke
s
do
m
a
i
ns
r
e
qu
i
r
i
ng
pr
e
c
i
s
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
ns
.
A
dd
i
t
i
o
na
l
ly
,
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
o
f
h
ug
e
L
L
M
s
m
a
y
r
e
s
t
r
i
c
t
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
f
o
r
pr
o
duc
t
i
o
n
M
T
de
p
l
o
y
m
e
n
t
s
.
F
i
n
a
ll
y
,
L
L
M
s
r
e
qu
ir
e
e
x
t
e
n
s
i
ve
m
u
l
t
il
i
ngua
l
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
s
e
t
s
,
whi
c
h
m
a
y
n
o
t
b
e
r
e
a
d
il
y
a
v
a
il
a
bl
e
f
o
r
a
l
l
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
,
l
e
a
vi
ng
t
h
e
m
"
da
t
a
h
u
n
gr
y
"
a
n
d
li
mi
t
i
n
g
t
h
e
i
r
po
t
e
n
t
i
a
l
.
T
hi
s
da
t
a
s
c
a
r
c
i
t
y
c
a
n
li
m
i
t
t
h
e
m
o
de
l
s
'
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
a
c
r
o
s
s
d
i
v
e
r
s
e
l
a
n
gua
ge
s
w
i
t
h
l
im
i
t
e
d
r
e
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
do
m
a
i
ns
.
Our
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
o
f
c
h
o
i
c
e
s
t
L
L
M
a
r
t
i
c
l
e
s
i
s
a
h
a
nd
y
r
e
s
o
ur
c
e
f
o
r
qui
c
k
r
e
f
e
r
e
n
c
e
f
o
r
f
ut
ur
e
L
L
M
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
.
I
t
s
e
r
v
e
s
a
s
a
be
a
c
o
n
,
gu
i
d
i
ng
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
n
d
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
f
o
r
f
ut
ur
e
w
or
ks
to
a
ddr
e
s
s
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
c
h
a
ll
e
n
ge
s
o
f
L
L
M
s
t
h
a
t
i
nc
l
ude
h
a
ll
uc
i
na
t
i
o
n
s
,
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
bi
a
s
,
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
l
e
a
ka
ge
,
a
n
d
i
n
a
c
c
ur
a
c
y
du
e
to
l
a
n
gua
ge
i
n
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
i
e
s
.
F
ut
ur
e
s
t
udi
e
s
s
h
o
u
l
d
a
dva
n
c
e
to
wa
r
ds
t
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
r
e
s
e
a
r
c
h
wo
r
ks
w
i
t
h
L
L
M
s
in
c
l
ud
i
ng,
b
ut
n
o
t
l
i
mi
t
e
d
t
o
us
i
n
g
L
L
M
s
f
o
r
t
h
e
tr
a
ns
l
a
t
i
o
n
o
f
r
e
a
l
-
t
i
m
e
c
o
nv
e
r
s
a
t
i
o
n
t
h
a
t
s
uppo
r
t
s
s
e
a
m
l
e
s
s
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
,
r
e
a
l
-
t
i
m
e
t
r
a
ns
l
a
t
i
o
n
o
f
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
po
s
t
s
i
n
m
u
l
t
i
p
l
e
l
a
n
gua
ge
s
,
m
u
l
t
il
i
ngua
l
ge
ne
r
a
t
i
o
n
o
f
s
ub
t
i
t
l
e
s
,
c
a
pt
i
o
ns
,
a
n
d
dubb
e
d
a
ud
i
o
f
o
r
vi
de
o
s
wi
t
h
o
ut
t
r
a
di
n
g
o
f
f
t
h
e
o
r
i
g
i
n
a
l
e
m
o
t
i
o
n
s
,
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
o
f
li
t
e
r
a
r
y
wo
r
ks
a
n
d
do
m
a
i
n
-
s
pe
c
if
i
c
do
c
um
e
n
t
s
wi
t
h
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
,
i
m
pr
o
v
e
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
o
f
s
i
g
n
l
a
n
gu
a
ge
a
nd
s
po
ke
n
l
a
n
gua
ge
s
a
n
d
m
u
l
t
i
li
ngua
l
c
h
a
t
b
o
t
s
.
8.
CONC
L
USI
ON
T
hi
s
r
e
vi
e
w
i
s
a
m
a
i
de
n
a
tt
e
m
pt
to
wa
r
ds
p
r
o
vi
d
in
g
a
de
t
a
i
l
e
d
a
n
d
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
li
t
e
r
a
t
ur
e
o
n
e
m
p
l
o
y
i
ng
L
L
M
s
f
o
r
M
T
.
T
o
t
h
e
b
e
s
t
o
f
o
ur
kn
o
wl
e
dge
,
L
L
M
b
a
s
e
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
wor
ks
h
a
v
e
n
o
t
b
e
e
n
r
e
vi
e
we
d
i
n
t
h
e
li
t
e
r
a
t
ur
e
,
to
da
t
e
.
O
ur
s
t
udy
hi
g
hl
i
g
h
t
s
t
h
e
m
o
s
t
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
c
o
n
tr
i
b
ut
i
o
n
s
m
a
d
e
i
n
L
L
M
pr
o
m
pt
i
n
g
a
n
d
f
i
ne
-
t
uni
ng
t
h
a
t
a
r
e
r
e
ga
r
de
d
a
s
t
h
e
t
w
o
p
o
we
r
f
u
l
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
L
L
M
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
nh
a
nc
e
m
e
n
t
.
I
t
a
l
s
o
c
o
v
e
r
s
t
h
e
ot
h
e
r
m
a
j
o
r
wo
r
ks
r
e
l
a
t
e
d
to
L
L
M
s
i
nc
l
ud
i
ng
r
e
t
r
i
e
v
a
l
a
ug
m
e
n
t
e
d
ge
ne
r
a
t
i
o
n
,
im
pr
o
v
e
d
tr
a
n
s
f
o
r
m
e
r
v
a
r
i
a
n
t
s
f
o
r
f
a
s
t
e
r
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
m
u
l
t
il
i
ngua
l
L
L
M
s
,
a
n
d
a
uto
m
a
t
i
c
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
m
a
c
hi
ne
t
r
a
n
s
l
a
t
e
d
o
u
t
pu
t
.
AP
P
E
ND
I
X
T
a
bl
e
1.
Da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
,
a
n
d
m
e
t
r
i
c
s
o
f
a
f
e
w
pa
pe
r
s
i
n
L
L
M
pr
o
m
pt
i
n
g
P
a
pe
r
D
a
ta
s
e
t
M
o
de
ls
L
a
ngua
g
e
pa
ir
s
M
e
th
o
d
/
p
r
o
mpt
s
S
c
o
r
e
[
28]
O
P
U
S
S
a
ma
na
nt
a
r
v
0.2
N
L
L
B
N
L
L
B
-
A
N
L
L
B
-
R
L
L
A
M
A
2
L
L
A
M
A
2
-
A
L
L
A
M
A
2
-
R
C
H
A
T
G
P
T
G
O
O
G
L
E
EN
-
Z
H
, Z
H
-
EN
EN
-
F
R
,
FR
-
EN
EN
-
E
S
,
E
S
-
EN
EN
-
H
I
,
H
I
-
EN
EN
-
T
A
,
T
A
-
EN
EN
-
T
E
,
T
E
-
EN
Z
e
r
o
-
pr
o
mpt
s
T
w
o
-
s
ho
t
p
r
o
mpt
s
C
ul
tu
r
e
S
p
e
c
i
f
i
c
I
t
e
ms
-
C
S
I
-
M
a
tc
h [
N
L
L
B
-
R]
78.7, 79.8
92.6,92.1
94.0,95.2
83.6, 98.3
81.6, 97.9
89.8,94.7
[
30]
F
L
O
R
E
S
B
L
O
O
M
7.1B
m
T
5 3.7B
X
G
L
M
7.5B
hi
n↔ma
l,
hi
n↔ma
r
,
hi
n↔guj,
hi
n↔t
e
l,
in
d↔z
s
m,
r
us
↔ukr
F
e
w
-
s
h
o
t
pr
o
mpt
in
g
S
P
B
l
e
u[
m
T
5]
3.0
3.6
3.2
3.6
4.9
4.5
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
344
-
356
352
T
a
bl
e
1.
Da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
,
a
n
d
m
e
t
r
i
c
s
o
f
a
f
e
w
pa
pe
r
s
i
n
L
L
M
pr
o
m
pt
i
n
g
(
C
onti
nue
d)
P
a
pe
r
D
a
ta
s
e
t
M
o
de
ls
L
a
ngua
g
e
pa
ir
s
M
e
th
o
d
/p
r
o
mpt
s
S
c
o
r
e
[
31]
L
I
N
G
U
A
L
H
O
L
I
S
T
I
C
B
I
A
S
F
L
o
R
e
s
’
s
t
e
s
t
s
e
t
W
in
o
M
T
&
B
U
G
N
L
L
B
L
L
a
M
a
A
r
a
bi
c
, C
y
r
il
li
c
L
a
ti
n,
T
a
mi
l,
G
r
e
e
k,
T
ha
i
D
e
v
a
na
ga
r
i
In
-
c
o
n
te
x
t
e
x
a
mpl
e
s
(
I
C
E
-
5,16,32)
B
L
E
U
[
a
v
g]
0.31 [
5
-
I
C
E
]
0.63 [
16
-
I
C
E
]
1.02 [
32
-
I
C
E
]
[
32]
F
L
O
R
E
S
+
W
ik
iM
a
tr
ix
v
1
X
G
L
M
7.5B
D
E
↔E
N
E
S
↔E
N
F
R
↔E
N
J
A
↔E
N
R
U
↔E
N
Z
H
↔
E
N
In
-
c
o
n
te
x
t
e
x
a
mpl
e
s
(
I
C
E
-
2,4,16)
P
o
l
y
n
o
m
ia
l,
B
M
25 +
P
o
l
y
n
o
mi
a
l,
P
o
l
y
n
o
m
ia
l
+
B
M
25
B
L
E
U
[
a
v
g i
nt
o
E
N
]
30.09
30.98
30.79
[
a
v
g
o
ut
of
E
N
]
23.31
24.35
24.39
[
33]
F
lo
r
e
s
-
101
G
oo
gl
e
D
e
e
p
L
E
n↔ E
s
E
n↔F
r
E
s
↔F
r
F
e
w
-
s
h
o
t
pr
o
mpt
s
[
0,1,5
s
ho
ts
]
B
L
E
U
[
G
oo
gl
e
]
23.49, 25.32
54.75, 49.66
26.89, 22.48
T
a
bl
e
2
.
Da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
,
a
n
d
m
e
t
r
i
c
s
o
f
a
f
e
w
pa
pe
r
s
i
n
L
L
M
t
uni
n
g
P
a
pe
r
D
a
ta
s
e
t
M
o
de
ls
L
a
ngua
g
e
pa
ir
s
M
e
th
o
d
/
p
r
o
mpt
s
S
c
o
r
e
[
37]
F
L
O
R
E
S
-
200
W
M
T
’
21
W
M
T
’
22
W
M
T
’
23
A
L
M
A
-
13
B
-
L
o
R
A
G
P
T
-
4
c
s
↔e
n, d
e
↔
e
n,
is
↔e
n, z
h↔
e
n,
r
u↔e
n
F
in
e
-
tu
ni
ng
c
o
nt
r
a
s
ti
v
e
r
e
f
e
r
e
nc
e
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n+
A
v
g
[
E
n
-
XX]
83.34 [
K
I
W
I
-
22]
85.74 [
K
I
W
I
-
X
X
L
]
94.05 [
X
C
O
M
E
T
]
[
42]
O
P
U
S
N
L
L
B
3.3
B
gpt
-
3.5
-
tu
r
b
o
M
is
tr
a
l
7B
M
is
tr
a
l7
B
+
F
in
e
-
tu
n
e
d
S
pa
ni
s
h→E
ngl
is
h
z
e
r
o
-
s
h
o
t
o
n
e
-
s
h
o
t
F
in
e
-
tu
ne
B
L
E
U
[1
-
s
h
o
t]
47.42
48.34
47.35
49.69
[
43]
F
lo
r
e
s
-
101
O
P
U
S
-
100
I
T
X
F
I
T
24
L
la
ma
2
-
7B
L
la
ma
I
T
C
hi
ne
s
e
→E
ngl
is
h
a
nd
E
ngl
is
h→C
hi
ne
s
e
f
in
e
-
tu
ni
ng w
it
h
L
o
R
A
z
e
r
o
-
s
h
o
t
pr
o
mpt
in
g
di
c
ti
o
na
r
y
-
ba
s
e
d pr
o
mpt
B
L
E
U
[
L
la
ma
I
T
]
22.04,32.60
35.91,37.79
36.24,40.41
55.16,63.76
[
46]
O
P
U
S
F
lo
r
e
s
-
200
W
M
T
22
L
L
a
M
A
7B
a
nd
L
L
a
M
A
13B
nl
↔ e
n
f
r
↔ e
n
de
↔
e
n
pt
↔e
n
r
u↔e
n
F
in
e
-
tu
ni
ng
Z
e
r
o
-
s
hot
F
e
w
-
s
h
o
t
B
L
E
U
[
z
h↔e
n
]
32.44 [
F
o
r
ma
t1
]
32.62 [
F
o
r
ma
t2
]
32.39
[
F
o
r
ma
t3
]
[
52]
F
L
O
R
E
S
-
200
B
L
O
O
M
Z
-
7b
-
mt
L
L
a
M
A
-
2
-
7b
A
lp
a
c
a
MT
T
I
M
Zh
⇒
E
n E
n
⇒
Z
h
De
⇒
E
n E
n
⇒
De
T
un
in
g w
it
h l
o
w
-
r
a
nk
ma
tr
ic
e
s
T
un
in
g w
it
h e
mbe
ddi
ng
f
i
xe
d.
T
un
in
g
f
ul
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
B
L
E
U
[
M
T
-
F
i
xE
mb]
26.41
33.80
42.14
32.23
T
a
bl
e
3
.
Da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
,
a
n
d
m
e
t
r
i
c
s
o
f
a
f
e
w
pa
pe
r
s
i
n
L
L
M
s
f
o
r
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
ge
s
P
a
pe
r
D
a
ta
s
e
t
M
o
de
l
L
a
ngua
g
e
pa
ir
M
e
th
o
d
/p
r
o
mpt
s
S
c
o
r
e
[
54]
O
pus
c
or
pus
a
nd t
he
A
A
U
E
th
io
pi
a
n
L
a
ngua
g
e
s
c
o
r
pus
B
il
in
gua
l,
M
ul
ti
li
ngua
l,
N
L
L
B
-
200,
G
P
T
-
3.5 t
e
x
t
-
da
v
in
c
i
-
003
en
-
g
e
z
, ge
z
-
en
-
-
F
in
e
-
tu
ni
ng
F
e
w
-
s
h
o
t
B
L
E
U
4.1, 9.91
13.07, 16.67
0.2, 3.8
9.2
[
55]
O
P
U
S
, W
M
T
-
N
e
w
s
-
v
2019, C
C
A
li
gne
d,
w
mt
19t
e
s
t
a
nd F
lo
r
e
s
-
200
T
e
s
ts
e
t
C
r
o
s
s
-
li
ngua
l
t
r
a
ns
f
e
r
N
M
T
m
o
d
e
l,
L
a
ngua
g
e
-
s
pe
c
i
f
ic
M
e
ta
-
G
r
a
ph
Gu
-
E
n,
Kk
-
E
n,
Si
-
En
P
O
M
P
+
In
-
C
o
nt
e
x
t
L
e
a
r
ni
ng
B
L
E
U
R
T
75.20
71.84
70.17
[
56]
O
P
U
S
-
100,
F
lo
r
e
s
-
200
B
L
O
O
M
Z
-
7b1
O
P
U
S
e
n
-
xx
O
P
U
S
xx
-
en
F
L
O
R
E
S
e
n
-
xx
F
L
O
R
E
S
xx
-
en
F
in
e
-
tu
ni
ng
M
T
+
A
li
gn+
H
in
t+
R
e
v
is
e
B
L
E
U
12.00
19.68
3.40
11.67
[
57]
L
o
R
e
s
M
T
2021
a
da
pt
M
L
L
M
mr
-
en
-
tu
n
e
d
en
-
mr
-
tu
n
e
d
en
-
ga
-
tu
n
e
d
ga
-
en
-
tu
n
e
d
F
in
e
-
tu
ni
ng
B
L
E
U
52.6
26.4
41.2
75.1
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
A
c
ompr
e
he
ns
ive
ov
e
r
v
ie
w
of
L
L
M
-
bas
e
d
appr
oac
he
s
f
or
…
(
B
huv
ane
s
w
a
r
i
K
umar
)
353
T
a
bl
e
3
.
Da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
,
a
n
d
m
e
t
r
i
c
s
o
f
a
f
e
w
pa
pe
r
s
i
n
L
L
M
s
f
o
r
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gua
ge
s
(
C
onti
nue
d)
P
a
pe
r
D
a
ta
s
e
t
M
o
de
l
L
a
ngua
g
e
pa
ir
M
e
th
o
d
/p
r
o
mpt
s
S
c
o
r
e
[
61]
M
2M
-
100
S
M
a
L
L
-
100
L
la
ma
2
mo
d
e
l
f
a
mi
l
y
X
-
br
a
nc
h [
C
s
r
c
+
l
a
n
g
]
M
2M
-
100
S
M
a
L
L
-
100
s
o
ur
c
e
-
c
o
n
tr
a
s
ti
ve
de
c
o
di
ng,
la
ngua
ge
-
c
o
n
tr
a
s
ti
ve
de
c
o
di
ng
s
pB
L
E
U
9.3
11.2
[
6
2
]
L
la
ma
-
2
-
13b
-
A
dpt
B
ha
r
a
t
pa
r
a
ll
e
l
c
or
pus
c
o
ll
e
c
ti
o
n (
B
P
C
C
)
E
ngl
is
h t
o
4
I
ndi
a
n
L
a
ngua
g
e
s
(
H
in
di
,
G
uj
a
r
a
ti
, M
a
r
a
th
i,
T
a
mi
l,
a
nd
T
e
lu
gu)
F
in
e
-
tu
ne
d
L
L
M
a
nd
C
O
M
E
T
-
Q
E
w
it
h
r
e
f
e
r
e
n
c
e
l
e
s
s
t
r
a
ns
la
ti
o
n
e
v
a
lu
a
ti
o
n t
a
s
k
0.4574 [
S
pe
a
r
ma
n’
s
R
a
nk]
0.53744 [
P
e
a
r
s
o
n
R
a
nk]
0.3437
[
K
e
nda
ll
’
s
R
a
nk]
T
a
bl
e
4
.
Da
t
a
s
e
t
s
,
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
,
l
a
n
gua
ge
pa
i
r
s
,
a
n
d
m
e
t
r
i
c
s
o
f
a
f
e
w
pa
pe
r
s
i
n
qua
l
i
t
y
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
w
i
t
h
L
L
M
s
P
a
pe
r
D
a
ta
s
e
t
M
o
de
ls
L
a
ngua
g
e
pa
ir
s
M
e
th
o
d
/
p
r
o
mpt
s
S
c
o
r
e
[
64]
W
M
T
20,
W
M
T
21,
S
T
S
-
B,
S
I
C
K
R
o
B
E
R
T
a
-
la
r
ge
,
C
e
r
e
br
a
s
-
G
P
T
E
ngl
is
h t
o
J
a
pa
ne
s
e
R
o
B
E
R
T
a
f
in
e
-
tu
ni
ng,
L
L
M
L
oR
A
-
tu
ni
ng,
I
n
-
c
o
n
te
x
t
l
e
a
r
ni
ng
[
K
e
nda
ll
’
s
c
o
r
r
e
la
ti
o
n]
0.699, 0.663
0.391, 0.383
0.737, 0.625
0.658, 0.483
[
65]
M
Q
M
-
2020
G
P
T
3,
G
P
T
2,
F
T
5
-
s
ma
ll
,
O
P
T
C
hi
ne
s
e
t
o
E
ng
li
s
h
F
e
w
-
s
h
o
t
w
it
h
d
e
m
o
ns
tr
a
ti
o
n
[
S
pe
a
r
ma
n c
o
r
r
e
la
ti
o
n
-
A
v
g]
31.0
[
V
a
ni
ll
a
]
32.1
[
I
ns
tr
uc
ti
o
n]
33.3
[
I
ns
t+
de
m
o
]
[
69]
W
M
T
22
gpt
-
3.5
-
tu
r
b
o
-
in
s
tr
uc
t
Z
h→E
n, E
n→D
e
,
E
n→R
u
s
in
gl
e
r
e
f
e
r
e
n
c
e
di
ve
r
s
i
f
i
e
d r
e
f
e
r
e
n
c
e
G
E
M
B
A
[
s
in
gl
e
/d
i
v
]
36.3/37.0
29.5/29.7
32.1/33.9
[
72]
W
M
T
’
22
W
M
T
’
19
P
a
L
M
a
nd
P
a
L
M
-
2
e
n→d
e
, z
h→
e
n,
e
n→r
u,
e
n↔gu,
e
n↔kk
A
U
T
O
M
Q
M
pr
o
mp
ti
ng
In
-
c
o
n
te
x
t
l
e
a
r
ni
ng
f
in
e
-
tu
ni
ng
s
e
gme
nt
-
le
ve
l
p
r
o
mpt
0.275
[
uni
c
or
n]
0.252
[
uni
c
or
n]
0.209
[
uni
c
or
n]
0.523,
0.334
[
uni
c
or
n]
0.536,
0.433
[
uni
c
or
n]
[
79]
W
M
T
22
W
e
bN
L
G
20
F
li
c
k
e
r
3
K
-
CF
C
o
mm
o
ng
e
n
B
A
G
E
L
G
P
T
-
4
L
L
a
M
A
-
7B
G
e
r
ma
n t
o
E
ngl
is
h
F
in
e
-
tu
ne
F
in
e
-
tu
ne
+
r
e
f
in
e
m
e
nt
I
ns
tr
uc
tS
c
or
e
[
K
e
nda
ll
a
nd
P
e
a
r
s
o
n]
40.3/51.9
39.5/59.0
30.1/34.6
58.2
25.6/34.2
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
P
.
K
oe
hn,
F
.
J
.
O
c
h,
a
nd
D
.
M
a
r
c
u,
“
S
ta
ti
s
ti
c
a
l
phr
a
s
e
-
ba
s
e
d
tr
a
ns
la
ti
o
n,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
2003
C
onf
e
r
e
n
c
e
o
f
th
e
N
or
th
A
m
e
r
ic
an
C
hapt
e
r
o
f
th
e
A
s
s
oc
ia
ti
on
f
o
r
C
om
put
at
io
nal
L
in
gui
s
ti
c
s
on
H
um
an
L
anguage
T
e
c
hnol
ogy
-
N
A
A
C
L
’
03
,
2003,
vo
l
.
1,
pp. 48
–
54, do
i:
10.3115/1073445.1
073462.
[
2]
X
.
W
a
ng,
Z
.
T
u,
a
nd
M
.
Z
ha
ng,
“
I
n
c
o
r
p
o
r
a
ti
ng
s
ta
ti
s
ti
c
a
l
ma
c
hi
ne
t
r
a
ns
la
ti
o
n
w
or
d
kn
o
w
l
e
dg
e
in
t
o
n
e
ur
a
l
ma
c
hi
n
e
t
r
a
ns
la
ti
o
n,”
I
E
E
E
/A
C
M
T
r
ans
ac
ti
ons
on
A
udi
o
Spe
e
c
h
and
L
anguage
P
r
oc
e
s
s
in
g
,
vo
l.
26,
no
.
12,
pp.
2255
–
2266,
D
e
c
.
2018,
do
i:
10.1109/
T
A
S
L
P
.2018.
2860287.
[
3]
X
. W
a
ng, Z
.
L
u, Z
.
T
u,
H
.
L
i,
D
. X
i
o
ng, a
nd M
. Z
ha
ng, “
N
e
ur
a
l
ma
c
hi
n
e
t
r
a
ns
la
ti
o
n a
d
v
is
e
d b
y
s
ta
ti
s
ti
c
a
l
ma
c
hi
n
e
t
r
a
ns
la
ti
o
n,
”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
A
A
A
I
C
onf
e
r
e
nc
e
on
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
F
e
b.
2017,
vo
l.
31,
n
o
.
1,
pp.
3330
–
3336,
do
i:
10.
1609/a
a
a
i.
v
31i
1.10975.
[
4]
C
.
P
a
r
k,
Y
.
Y
a
ng,
K
.
P
a
r
k,
a
nd
H
.
L
im
,
“
D
e
c
o
d
in
g
s
tr
a
te
gi
e
s
f
or
im
pr
ov
in
g
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
ma
c
hi
n
e
tr
a
ns
la
ti
o
n,”
E
le
c
tr
oni
c
s
,
vo
l.
9, n
o
. 10, p. 1562, S
e
p. 2020, d
o
i:
10.3390/
e
l
e
c
tr
o
ni
c
s
9101
562.
[
5]
D
.
B
a
hda
na
u,
K
.
H
.
C
ho
,
a
nd
Y
.
B
e
ngi
o
,
“
N
e
ur
a
l
ma
c
h
in
e
t
r
a
ns
la
ti
o
n
b
y
j
o
in
tl
y
l
e
a
r
ni
ng
t
o
a
li
gn
a
nd
tr
a
ns
la
te
,”
ar
X
iv
pr
e
pr
in
t
ar
X
iv
:
1409.0473
, 2014, do
i:
10.48550
/a
r
X
i
v
.1409.0473.
[
6]
Y
.
W
a
ng,
J
.
Z
ha
ng,
T
.
S
hi
,
D
.
D
e
ng,
Y
.
T
ia
n,
a
nd
T
.
M
a
ts
umo
t
o
,
“
R
e
c
e
nt
a
dv
a
n
c
e
s
in
in
te
r
a
c
ti
ve
ma
c
h
in
e
t
r
a
ns
la
ti
o
n
w
it
h
l
a
r
ge
la
ngua
ge
mo
d
e
ls
,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, v
o
l.
12, pp. 179353
–
179382,
2024, do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2024.3487352.
[
7]
K
. C
he
n
e
t
al
.
, “
G
e
ne
r
a
l2
S
p
e
c
ia
li
z
e
d
L
L
M
s
t
r
a
ns
la
ti
o
n
f
o
r
e
-
c
omm
e
r
c
e
,”
i
n
C
om
pani
on
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
A
C
M
W
e
b C
onf
e
r
e
nc
e
2024
, M
a
y
2024, pp. 670
–
673, d
o
i
:
10.1145/3589335.36
51510.
[
8]
B
.
Z
ha
ng,
B
.
H
a
ddo
w
,
a
nd
A
.
B
ir
c
h,
“
P
r
o
mpt
in
g
la
r
g
e
la
ngua
ge
m
o
d
e
l
f
or
ma
c
hi
n
e
t
r
a
ns
la
ti
o
n:
a
c
a
s
e
s
tu
d
y
,”
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
M
ac
hi
ne
L
e
ar
ni
ng R
e
s
e
ar
c
h
, v
ol
. 202, pp. 41092
–
41110, 2023.
[
9]
Q
.
L
u
o
,
W
.
Z
e
ng,
M
.
C
he
n,
G
.
P
e
ng,
X
.
Y
ua
n,
a
nd
Q
.
Y
in
,
“
S
e
l
f
-
a
tt
e
nt
i
o
n
a
nd
tr
a
ns
f
o
r
m
e
r
s
:
dr
i
v
in
g
th
e
e
vo
lu
ti
o
n
of
la
r
ge
la
ngua
ge
m
o
de
ls
,”
in
2023
I
E
E
E
6t
h
I
nt
e
r
nat
io
na
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
E
le
c
tr
oni
c
I
nf
o
r
m
at
io
n
and
C
om
m
uni
c
at
io
n
T
e
c
hnol
ogy
,
I
C
E
I
C
T
2023
, J
ul
. 2023, pp. 401
–
405, do
i
:
10.1109/I
C
E
I
C
T
57
916.2023.10245906.
[
10]
P
.
J
.
B
a
r
c
la
y
a
nd
A
.
S
a
mi
,
“
I
nv
e
s
ti
ga
ti
ng
ma
r
k
e
r
s
a
nd
dr
iv
e
r
s
of
g
e
nde
r
bi
a
s
in
ma
c
hi
ne
tr
a
ns
la
ti
o
ns
,”
in
2024
I
E
E
E
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
Sof
tw
ar
e
A
nal
y
s
is
,
E
v
ol
ut
io
n
and
R
e
e
ngi
ne
e
r
in
g
(
SA
N
E
R
)
,
M
a
r
.
2024,
pp.
455
–
464,
do
i
:
10.1109/S
A
N
E
R
60148.2024.00054.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.