I
n
t
e
r
n
at
ion
al
Jou
r
n
a
l
of
I
n
f
o
r
m
at
ics
an
d
Com
m
u
n
icat
ion
T
e
c
h
n
ol
ogy
(
I
J
-
I
CT
)
Vo
l
.
1
4
,
N
o
.
3
,
De
c
e
m
b
e
r
20
2
5
,
pp.
1034
~
1043
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
4
i
3
.
pp
10
34
-
1
043
1034
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
In
d
o
n
e
si
an
au
t
o
m
at
e
d
sh
or
t
-
an
sw
e
r
gr
ad
in
g u
si
n
g
t
r
an
sf
or
m
e
r
s
-
b
ase
d
se
m
a
n
t
ic
si
m
il
ar
ity
S
am
u
e
l
S
it
u
m
e
an
g,
S
ar
ah
Ros
d
ian
a
T
am
b
u
n
an
,
L
id
ia
Gi
n
t
i
n
g,
Wah
yu
K
r
is
d
an
gol
yan
t
i
S
im
am
o
r
a,
Win
d
a
S
ar
i
B
u
t
ar
B
u
t
ar
I
n
f
o
r
ma
ti
o
n S
y
s
t
e
m S
tu
d
y
P
r
o
gr
a
m, F
a
c
ul
t
y
of
I
n
f
o
r
ma
ti
c
s
a
nd E
le
c
tr
ic
a
l
E
ngi
n
e
e
r
in
g, I
ns
ti
tu
t
T
e
kn
o
l
o
gi
D
e
l,
T
oba
,
I
nd
o
ne
s
ia
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
Oc
t
7,
2024
R
e
vi
s
e
d
F
e
b
6,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
J
un
9,
2025
A
u
t
o
m
at
i
c
s
h
o
rt
a
n
s
w
e
r
g
ra
d
i
n
g
(A
S
A
G
)
s
y
s
t
em
s
o
ff
e
r
a
p
ro
m
i
s
i
n
g
s
o
l
u
t
i
o
n
fo
r
i
m
p
ro
v
i
n
g
t
h
e
e
ffi
ci
e
n
cy
o
f
r
e
a
d
i
n
g
l
i
t
e
ra
cy
as
s
e
s
s
m
e
n
t
s
.
W
h
i
l
e
p
ro
m
i
s
i
n
g
,
cu
rr
e
n
t
In
d
o
n
e
s
i
a
n
art
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
n
ce
(
AI
)
g
rad
i
n
g
s
y
s
t
em
s
s
t
i
l
l
h
av
e
ro
o
m
fo
r
i
m
p
ro
v
eme
n
t
,
e
s
p
ec
i
a
l
l
y
w
h
en
d
eal
i
n
g
w
i
t
h
d
i
ff
e
r
e
n
t
d
o
m
ai
n
s
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
e
x
p
l
o
re
s
t
h
e
e
ff
ec
t
i
v
en
e
s
s
o
f
l
ar
g
e
l
a
n
g
u
ag
e
m
o
d
e
l
s
,
s
p
e
c
i
f
i
c
al
l
y
b
i
d
i
r
ec
t
i
o
n
al
en
c
o
d
e
r
r
e
p
r
e
s
en
t
at
i
o
n
s
fro
m
t
ran
s
fo
rme
rs
(B
E
RT
)
v
ari
an
t
s
,
i
n
c
o
n
j
u
n
c
t
i
o
n
w
i
t
h
t
rad
i
t
i
o
n
al
h
a
n
d
-
en
g
i
n
ee
r
ed
f
e
at
u
r
e
s
,
t
o
i
m
p
r
o
v
e
A
S
A
G
a
cc
u
ra
cy
.
W
e
c
o
n
d
u
c
t
ed
e
x
p
e
r
i
me
n
t
s
u
s
i
n
g
v
ari
o
u
s
B
E
RT
mo
d
e
l
s
,
h
a
n
d
-
e
n
g
i
n
ee
r
e
d
f
e
at
u
r
e
s
,
t
e
x
t
p
re
-
p
ro
ce
s
s
i
n
g
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
,
a
n
d
d
i
me
n
s
i
o
n
a
l
i
t
y
r
ed
u
c
t
i
o
n
.
O
u
r
f
i
n
d
i
n
g
s
s
h
o
w
t
h
at
B
E
RT
m
o
d
e
l
s
co
n
s
i
s
t
en
t
l
y
o
u
t
p
e
rfo
r
m
t
rad
i
t
i
o
n
al
me
t
h
o
d
s
l
i
k
e
t
e
r
m
fr
e
q
u
en
c
y
-
i
n
v
e
rs
e
d
o
cu
me
n
t
fre
q
u
e
n
cy
(
TF
-
ID
F
)
.
I
n
d
o
B
E
RT
L
i
t
e
-
B
a
s
e
-
P2
a
ch
i
e
v
ed
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
q
u
ad
rat
i
c
w
ei
g
h
t
ed
k
ap
p
a
(Q
W
K
)
s
c
o
r
e
a
mo
n
g
t
h
e
BE
RT
v
ari
a
n
t
s
.
I
n
t
e
g
rat
i
n
g
h
an
d
-
e
n
g
i
n
ee
r
e
d
f
e
at
u
r
e
s
w
i
t
h
B
E
RT
r
e
s
u
l
t
e
d
i
n
a
s
u
b
s
t
an
t
i
al
en
h
a
n
ceme
n
t
o
f
t
h
e
Q
W
K
s
c
o
r
e
.
U
t
i
l
i
z
i
n
g
co
m
p
reh
e
n
s
i
v
e
t
e
x
t
p
re
-
p
ro
ce
s
s
i
n
g
i
s
a
c
ri
t
i
c
a
l
fa
c
t
o
r
i
n
a
ch
i
ev
i
n
g
o
p
t
i
m
a
l
p
e
rfo
r
m
a
n
ce
.
In
ad
d
i
t
i
o
n
,
d
i
men
s
i
o
n
al
i
t
y
r
e
d
u
c
t
i
o
n
s
h
o
u
l
d
b
e
c
are
f
u
l
l
y
u
s
e
d
b
ec
au
s
e
i
t
p
o
t
en
t
i
al
l
y
remo
v
e
s
s
em
a
n
t
i
c
i
n
fo
r
m
at
i
o
n
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
D
i
m
e
ns
i
o
na
l
i
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
Ha
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
I
n
do
n
e
s
i
a
n
S
h
o
r
t
a
n
s
we
r
gr
a
d
i
n
g
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
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
:
S
a
m
ue
l
S
i
t
u
m
e
a
n
g
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
S
t
udy
P
r
o
g
r
a
m
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
a
n
d
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
I
n
s
t
i
t
ut
T
e
kn
o
l
o
g
i
De
l
J
l
.
S
i
s
i
n
g
a
m
a
n
ga
r
a
j
a
,
T
o
b
a
,
Nor
t
h
S
um
a
t
r
a
,
I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
s
a
m
u
e
l
.
s
i
t
u
m
e
a
n
g
@
d
e
l
.
a
c
.
i
d
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
L
i
t
e
r
a
c
y
s
k
il
l
s
,
l
i
ke
wr
i
t
i
n
g,
r
e
a
d
i
n
g,
a
n
d
pr
o
bl
e
m
-
s
o
l
vi
ng,
a
r
e
vi
t
a
l
f
o
r
e
v
e
r
y
o
n
e
.
S
h
o
r
t
a
n
s
we
r
que
s
t
i
o
ns
(
S
A
Qs
)
a
r
e
a
s
t
a
n
da
r
d
wa
y
t
o
t
e
s
t
t
h
e
s
e
s
k
i
ll
s
,
b
ut
gr
a
di
n
g
t
h
e
m
m
a
n
ua
ll
y
c
a
n
b
e
t
i
m
e
-
c
o
n
s
u
mi
ng
a
n
d
s
u
bj
e
c
t
i
v
e
.
A
ut
o
m
a
t
i
c
s
h
o
r
t
a
n
s
we
r
gr
a
d
i
n
g
(
A
S
A
G
)
s
y
s
t
e
m
s
us
e
n
a
t
ur
a
l
l
a
n
gua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
(
NL
P
)
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
to
a
uto
m
a
t
e
t
hi
s
pr
o
c
e
s
s
.
H
o
we
v
e
r
,
a
m
a
j
o
r
c
h
a
ll
e
n
ge
i
n
A
S
A
G
i
s
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
wo
r
ds
a
n
d
ph
r
a
s
e
s
t
h
a
t
c
a
n
h
a
v
e
m
u
l
t
i
p
l
e
m
e
a
ni
ngs
de
p
e
n
d
i
ng
o
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
[
1]
–
[
3]
.
F
o
r
i
ns
t
a
n
c
e
,
t
h
e
I
n
do
n
e
s
i
a
n
wo
r
d
“
tahu
”
c
a
n
r
e
f
e
r
to
e
i
t
h
e
r
t
h
e
c
o
n
c
e
pt
o
f
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
r
a
f
o
o
d
i
t
e
m
.
T
hi
s
n
e
c
e
s
s
i
t
a
t
e
s
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
s
c
a
pa
bl
e
o
f
c
a
pt
ur
i
n
g
s
e
m
a
n
t
i
c
s
im
il
a
r
i
t
i
e
s
b
e
t
we
e
n
v
a
r
i
e
d
wo
r
di
n
gs
a
n
d
e
x
pr
e
s
s
i
o
ns
.
E
xi
s
t
i
n
g
A
S
A
G
a
ppr
o
a
c
h
e
s
i
nc
l
ude
c
l
a
s
s
i
c
a
l
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
(
C
M
L
)
a
n
d
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
(
DL
)
[
3]
.
L
e
xi
c
a
l
,
s
y
n
t
a
c
t
i
c
,
a
n
d
s
e
m
a
n
t
i
c
f
e
a
t
ur
e
s
we
r
e
e
x
tr
a
c
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
r
a
w
t
e
x
t
a
n
d
us
e
d
a
s
i
n
put
f
o
r
v
a
r
i
o
us
C
M
L
m
o
de
l
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
(
L
R
)
,
s
uppor
t
v
e
c
to
r
m
a
c
hi
ne
s
(
S
VM
s
)
,
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
s
(
R
F
)
,
e
x
t
r
e
m
e
gr
a
d
i
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
(
XG
B
o
o
s
t
)
,
a
n
d
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
(
NB
)
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t,
DL
m
o
de
l
s
i
nc
l
ude
m
e
t
h
o
ds
b
a
s
e
d
o
n
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
m
o
de
l
s
,
m
e
t
h
o
ds
b
a
s
e
d
o
n
s
e
que
n
t
i
a
l
m
o
de
l
s
,
a
n
d
m
e
t
h
o
ds
ba
s
e
d
o
n
a
tt
e
n
t
i
o
n
m
e
c
h
a
ni
s
m
s
.
T
h
e
m
o
de
l
s
i
n
t
h
e
m
e
t
h
o
ds
b
a
s
e
d
o
n
w
o
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
m
o
de
l
s
(
e
.
g.
,
W
o
r
d2Ve
c
,
G
l
o
Ve
,
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
I
ndone
s
ian
automated
s
hor
t
-
ans
w
e
r
gr
ading
us
ing
tr
ans
f
or
me
r
s
-
bas
e
d
s
e
mantic
…
(
Samue
l
Sit
ume
ang
)
1035
F
a
s
t
T
e
x
t
,
E
L
M
o,
a
n
d
An
s
2Ve
c
)
ge
ne
r
a
t
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
t
h
a
t
c
o
n
v
e
r
t
s
i
m
il
a
r
wo
r
ds
i
n
t
o
n
e
a
r
by
v
e
c
t
o
r
s
w
i
t
hi
n
a
n
e
m
be
dde
d
l
a
t
e
n
t
s
pa
c
e
.
T
h
e
s
e
m
e
t
ho
ds
pr
o
duc
e
s
e
n
t
e
n
c
e
e
m
be
dd
i
ngs
t
h
r
o
ugh
a
gg
r
e
ga
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
s
uc
h
a
s
s
u
m
m
a
t
i
o
n
o
r
a
v
e
r
a
g
i
ng
o
f
t
h
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ngs
[
4]
–
[
7]
.
C
o
m
pa
r
e
d
to
m
a
n
ua
ll
y
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
,
wo
r
d
a
n
d
s
e
n
t
e
n
c
e
e
m
b
e
dd
i
ngs
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
l
y
c
a
pt
ur
e
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
i
n
t
e
x
t
ua
l
da
t
a
.
T
o
e
n
ha
n
c
e
f
e
a
t
ur
e
qua
l
i
t
y
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
wo
r
d
a
n
d
s
e
n
t
e
n
c
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
,
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
h
a
v
e
a
pp
li
e
d
s
e
que
n
t
i
a
l
m
o
de
l
s
l
i
ke
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
(
R
NN
s
)
a
n
d
l
o
n
g
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
to
t
h
e
t
a
s
k
o
f
A
S
A
G.
B
y
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
s
e
n
t
e
n
c
e
s
o
f
v
a
r
y
i
ng
l
e
n
gt
h
s
a
n
d
m
o
de
li
ng
l
o
n
ge
r
-
r
a
n
ge
wo
r
d
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
w
i
t
hi
n
s
e
n
t
e
nc
e
s
,
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
a
bl
e
to
b
e
tt
e
r
c
a
p
t
ur
e
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
pr
o
pe
r
t
i
e
s
o
f
t
e
x
t.
T
hi
s
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
m
o
de
l
s
to
m
a
ke
m
o
r
e
r
o
b
us
t
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
i
nf
e
r
e
n
c
e
s
o
n
t
h
e
pr
o
vi
de
d
a
ns
we
r
s
[
8]
–
[
10]
.
A
tt
e
n
t
i
o
n
m
e
c
h
a
ni
s
ms
o
f
f
e
r
t
h
e
a
bi
li
t
y
t
o
m
o
de
l
l
o
n
g
-
r
a
n
ge
wo
r
d
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
w
i
t
hi
n
a
s
e
n
t
e
n
c
e
a
n
d
c
a
l
c
u
l
a
t
e
t
h
e
r
e
l
a
t
i
v
e
i
mpo
r
t
a
n
c
e
a
n
d
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
b
e
t
we
e
n
e
a
c
h
wo
r
d
.
Unl
i
k
e
s
e
que
n
t
i
a
l
m
o
de
l
s
,
a
tt
e
n
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
d
o
n
ot
e
x
p
l
i
c
i
t
ly
c
o
ns
i
de
r
wo
r
d
s
e
que
n
t
i
a
li
t
y
.
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
,
i
n
t
r
o
duc
e
d
by
Va
s
wa
ni
e
t
al.
[
11]
,
c
o
n
s
i
s
t
o
f
a
n
e
n
c
o
de
r
-
de
c
o
de
r
s
t
r
uc
t
ur
e
c
a
pa
bl
e
o
f
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
i
ng
l
o
n
g
-
r
a
n
ge
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
a
n
d
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
s
e
que
n
t
i
a
l
da
t
a
.
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
e
m
p
l
o
y
m
u
l
t
i
p
l
e
pa
r
a
l
l
e
l
a
t
t
e
n
t
i
o
n
-
h
e
a
d
c
o
m
po
n
e
n
t
s
,
e
a
c
h
l
e
a
r
ni
n
g
d
i
f
f
e
r
e
n
t
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
.
C
ur
r
e
n
t
l
y
,
t
h
e
m
o
s
t
a
dv
a
n
c
e
d
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
A
S
A
G
l
e
v
e
r
a
ge
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
n
s
f
r
o
m
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
(
B
E
R
T
)
[
1
2]
–
[
19]
.
B
E
R
T
-
ba
s
e
d
m
o
de
l
s
h
a
ve
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
t
hi
s
do
m
a
i
n,
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
a
ppr
o
a
c
h
e
s
o
n
v
a
r
i
o
us
A
S
AG
t
a
s
ks
a
n
d
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
s
uc
c
e
s
s
o
f
B
E
R
T
c
a
n
b
e
a
tt
r
i
b
u
t
e
d
to
i
t
s
a
bil
i
t
y
t
o
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
c
a
pt
ur
e
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
l
o
n
g
-
r
a
n
g
e
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
i
n
put
t
e
x
t,
l
e
a
d
i
ng
t
o
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
n
ua
n
c
e
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
W
hil
e
pr
e
vi
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
A
S
AG
h
a
s
pr
i
m
a
r
il
y
f
o
c
us
e
d
o
n
n
o
n
-
I
n
do
ne
s
i
a
n
l
a
n
gua
ge
s
,
t
h
e
s
t
udy
o
f
gr
a
d
i
n
g
us
i
ng
B
E
R
T
i
n
I
n
do
n
e
s
i
a
n
i
s
c
r
uc
i
a
l
due
to
t
h
e
c
u
l
t
ur
a
l
n
ua
n
c
e
s
,
t
h
e
l
a
n
gua
g
e
’
s
u
ni
qu
e
l
in
gu
i
s
t
i
c
c
o
m
p
l
e
xi
t
i
e
s
,
a
n
d
l
im
i
t
e
d
hi
g
h
-
qua
li
t
y
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
s
e
f
a
c
t
or
s
hi
g
hli
g
h
t
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
I
n
do
n
e
s
i
a
n
l
a
n
gua
g
e
-
s
pe
c
i
f
i
c
s
t
udy
i
n
A
S
A
G.
P
r
e
vi
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
I
n
do
n
e
s
i
a
n
A
S
A
G
m
e
t
h
o
ds
h
a
v
e
s
t
r
ugg
l
e
d
t
o
a
c
hi
e
ve
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
a
n
d
r
o
b
us
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
d
i
v
e
r
s
e
do
m
a
i
ns
[
16]
,
[
17]
.
T
o
a
ddr
e
s
s
t
h
e
s
e
c
ha
l
l
e
n
ge
s
,
we
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
t
h
e
us
e
o
f
l
a
r
ge
l
a
n
gua
ge
m
o
de
l
s
,
p
a
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
B
E
R
T
v
a
r
i
a
n
t
s
,
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
to
e
n
h
a
nc
e
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
s
’
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
a
r
e
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
As
s
e
s
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
v
a
r
i
o
us
B
E
R
T
m
o
de
l
s
f
o
r
t
e
x
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
,
f
o
c
us
i
n
g
o
n
s
e
m
a
n
t
i
c
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
a
n
d
i
de
n
t
i
f
y
i
ng
ke
y
f
a
c
t
or
s
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
n
g
t
o
t
h
e
i
r
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
.
E
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
t
e
x
t
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
o
n
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
a
s
e
man
t
i
c
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
-
b
a
s
e
d
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
us
i
ng
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
B
E
R
T
v
a
r
i
a
n
t
.
E
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
o
f
c
o
m
bi
n
i
ng
B
E
R
T
e
m
be
dd
i
ngs
w
i
t
h
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
a
s
e
m
a
n
t
i
c
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
-
b
a
s
e
d
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
.
C
o
m
pa
r
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
de
n
s
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
(
B
E
R
T
e
m
b
e
dd
i
ngs
)
v
e
r
s
us
s
pa
r
s
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
ti
o
ns
s
uc
h
a
s
t
e
r
m
f
r
e
que
nc
y
-
i
nve
r
s
e
do
c
u
m
e
n
t
f
r
e
qu
e
n
c
y
(
T
F
-
I
D
F
)
f
o
r
t
e
x
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
i
n
a
s
e
man
t
i
c
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
-
b
a
s
e
d
A
S
A
G.
E
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
li
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
tec
hni
que
s
s
uc
h
a
s
pr
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
a
n
a
ly
s
i
s
(
P
C
A
)
o
n
B
E
R
T
e
m
b
e
dd
i
ngs
f
o
r
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
a
s
e
m
a
n
t
i
c
s
im
il
a
r
i
t
y
-
b
a
s
e
d
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
.
2.
RE
S
E
AR
CH
M
E
T
HO
D
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
e
x
p
l
o
r
e
s
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
a
n
d
da
t
a
s
e
t
whi
l
e
de
t
a
i
l
i
ng
t
h
e
s
pe
c
if
i
c
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
to
b
e
c
o
n
duc
t
e
d.
A
dd
i
t
i
o
na
l
ly
,
i
t
o
u
t
l
i
n
e
s
t
h
e
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
t
h
a
t
wi
l
l
b
e
e
m
p
l
o
y
e
d
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
out
c
o
m
e
s
.
T
o
ge
t
h
e
r
,
t
h
e
s
e
e
l
e
m
e
n
t
s
pr
o
v
i
d
e
a
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
c
e
s
s
.
3.
S
E
M
AN
T
I
C
S
I
M
I
L
AR
I
T
Y
-
B
ASE
D
ASAG
S
YST
E
M
W
e
pr
o
p
o
s
e
a
n
a
ppr
o
a
c
h
t
h
a
t
l
e
ve
r
a
ge
s
t
h
e
po
we
r
o
f
B
E
R
T
[
14]
,
a
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
DL
m
o
de
l
,
i
n
c
o
nj
u
n
c
t
i
o
n
w
i
t
h
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
[
17]
to
e
n
ha
n
c
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
t
h
e
gr
a
d
i
n
g
pr
o
c
e
s
s
.
B
E
R
T
e
x
c
e
l
s
a
t
c
a
pt
ur
i
n
g
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
a
n
d
s
y
n
t
a
c
t
i
c
n
ua
n
c
e
s
o
f
t
e
x
t
by
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
wo
r
ds
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
ll
y
,
e
na
bl
i
ng
i
t
to
un
de
r
s
t
a
n
d
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
a
w
o
r
d
b
a
s
e
d
o
n
b
ot
h
p
r
e
c
e
d
i
n
g
a
n
d
s
uc
c
e
e
d
i
n
g
wo
r
ds
.
T
hi
s
s
y
ne
r
g
i
s
t
i
c
a
ppr
o
a
c
h
h
a
r
n
e
s
s
e
s
t
h
e
b
e
s
t
o
f
b
o
t
h
w
o
r
l
ds
:
t
h
e
f
l
e
xi
b
il
i
t
y
a
n
d
po
we
r
o
f
DL
a
n
d
t
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
o
f
do
m
a
i
n
-
s
pe
c
if
i
c
kn
o
w
l
e
dge
.
T
h
e
f
l
o
w
c
h
a
r
t
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
i
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
1
.
T
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
a
r
e
t
h
e
m
a
i
n
s
t
e
ps
i
n
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d:
3.
1.
T
e
x
t
p
r
e
-
p
r
oc
e
s
s
in
g
I
n
t
hi
s
s
t
e
p,
t
h
e
i
n
put
t
e
x
t
i
s
pr
o
c
e
s
s
e
d
to
r
e
m
o
v
e
n
o
i
s
e
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
.
T
h
e
t
e
x
t
p
r
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
pr
o
c
e
s
s
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
s
e
v
e
r
a
l
s
t
e
ps
,
n
a
m
e
ly
:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
2
5
:
1034
-
1043
1036
a)
T
o
ke
ni
z
a
t
i
o
n
:
w
e
us
e
t
h
e
T
r
e
e
b
a
n
k
to
ke
ni
z
e
r
to
b
r
e
a
k
d
o
wn
e
a
c
h
que
s
t
i
o
n
,
ke
y
a
n
s
w
e
r
,
a
n
d
s
tuden
t
a
ns
we
r
i
n
t
o
s
m
a
ll
e
r
un
i
t
s
(
to
ke
n
s
)
.
b)
C
a
s
e
-
f
o
l
d
i
ng:
w
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
l
l
c
a
p
i
t
a
l
l
e
tt
e
r
s
to
l
o
we
r
c
a
s
e
.
c)
R
e
m
o
ve
s
to
p
w
or
ds
:
we
r
e
m
o
v
e
wo
r
ds
wi
t
h
n
o
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
m
e
a
ni
ng
(
s
to
p
w
o
r
ds
)
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
NL
T
K
s
to
pw
o
r
ds
l
i
s
t
s
[
20]
.
d)
R
e
m
o
ve
pun
c
t
ua
t
i
o
n
:
we
r
e
m
o
v
e
a
ll
pu
n
c
t
ua
t
i
o
n
,
i
n
c
l
ud
i
ng
c
o
m
m
a
s
,
pe
r
i
o
ds
,
a
n
d
que
s
t
i
o
n
m
a
r
ks
.
e)
L
e
mm
a
t
i
z
a
t
i
o
n
:
w
e
us
e
t
h
e
W
o
r
dNe
t
L
e
m
m
a
t
i
z
e
r
to
c
h
a
n
ge
e
a
c
h
wo
r
d
to
i
t
s
b
a
s
i
c
f
o
r
m
.
f)
S
t
e
m
mi
ng:
w
e
us
e
t
h
e
P
o
r
t
e
r
S
t
e
m
m
e
r
to
c
h
a
n
ge
e
a
c
h
wo
r
d
to
i
t
s
b
a
s
i
c
f
o
r
m
.
F
i
gur
e
1
.
F
l
o
wc
h
a
r
t
o
f
p
r
o
p
o
s
e
d
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
3.
2.
T
e
x
t
c
on
c
at
e
n
at
ion
T
o
pr
o
vi
de
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
we
c
o
m
bi
n
e
t
h
e
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
e
d
que
s
t
i
o
n
t
e
x
t
w
i
t
h
t
h
e
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
e
d
ke
y
a
n
s
we
r
s
a
n
d
s
t
ude
n
t
a
ns
we
r
s
.
T
hi
s
c
o
m
bi
ne
d
t
e
x
t
i
s
u
s
e
d
a
s
i
nput
f
o
r
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
.
3.
3.
F
e
at
u
r
e
e
x
t
r
ac
t
ion
3.
3.
1.
B
E
RT
-
b
as
e
d
wor
d
e
m
b
e
d
d
in
g
T
h
e
c
o
m
bi
ne
d
t
e
x
t
i
s
pr
o
c
e
s
s
e
d
us
i
ng
a
B
E
R
T
-
b
a
s
e
d
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
m
o
de
l
.
T
hi
s
m
o
de
l
c
o
nv
e
r
t
s
t
h
e
t
e
x
t
i
n
t
o
n
u
m
e
r
i
c
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
,
or
e
m
be
dd
i
ngs
,
wh
e
r
e
wo
r
ds
wi
t
h
s
i
mi
l
a
r
m
e
a
ni
ngs
a
r
e
pl
a
c
e
d
c
l
o
s
e
r
to
ge
t
h
e
r
i
n
a
hi
g
h
-
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
l
s
pa
c
e
.
T
h
e
s
e
e
m
be
dd
i
n
gs
c
a
pt
ur
e
s
e
m
a
n
t
i
c
a
n
d
s
y
n
t
a
c
t
i
c
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
t
e
x
t,
whi
c
h
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
do
wn
s
t
r
e
a
m
t
a
s
ks
l
i
ke
s
im
il
a
r
i
t
y
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
.
3.
3.
2.
Han
d
-
e
n
gin
e
e
r
e
d
f
e
at
u
r
e
e
x
t
r
ac
t
ion
I
n
pa
r
a
l
l
e
l
w
i
t
h
t
h
e
B
E
R
T
-
b
a
s
e
d
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
n
g,
t
h
e
c
o
m
bi
ne
d
t
e
x
t
a
l
s
o
un
de
r
go
e
s
a
pr
o
c
e
s
s
o
f
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
1
.
T
a
bl
e
1
.
L
i
s
t
o
f
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
N
o
.
F
e
a
tu
r
e
S
o
u
r
c
e
1
L
e
x
i
c
a
l
ove
r
la
p
[
4]
2
P
r
o
mpt
ove
r
la
p
[
4]
3
G
r
a
mm
a
r
e
r
r
o
r
r
a
ti
o
[
21]
4
A
ve
r
a
ge
s
e
nt
e
nc
e
l
e
ngt
h
[2
1]
5
A
ve
r
a
ge
w
or
ds
l
e
ngt
h
[
21]
6
A
ns
w
e
r
l
e
ngt
h
r
a
ti
o
[
22]
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
I
ndone
s
ian
automated
s
hor
t
-
ans
w
e
r
gr
ading
us
ing
tr
ans
f
or
me
r
s
-
bas
e
d
s
e
mantic
…
(
Samue
l
Sit
ume
ang
)
1037
3.
4.
F
e
at
u
r
e
s
c
on
c
at
e
n
at
ion
T
h
e
n
u
m
e
r
i
c
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
t
h
e
B
E
R
T
-
b
a
s
e
d
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
m
o
de
l
a
r
e
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
t
h
e
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
hi
s
c
o
n
c
a
t
e
n
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
i
nv
o
l
ve
s
m
e
r
g
i
ng
t
h
e
s
e
t
wo
t
y
pe
s
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
t
o
a
s
i
n
g
l
e
,
l
a
r
ge
r
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
or
.
B
y
c
o
m
bi
n
i
ng
t
h
e
s
e
t
wo
s
o
u
r
c
e
s
o
f
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
we
a
i
m
t
o
l
e
v
e
r
a
ge
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
o
f
b
o
t
h
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
B
E
R
T
-
b
a
s
e
d
e
m
be
d
d
i
n
gs
c
a
pt
ur
e
s
e
m
a
n
t
i
c
a
n
d
s
y
n
t
a
c
t
i
c
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
t
e
x
t,
whi
l
e
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
pr
o
vi
de
m
o
r
e
s
pe
c
i
f
i
c
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
t
h
a
t
m
a
y
b
e
r
e
l
e
v
a
n
t
to
t
h
e
t
a
s
k
a
t
h
a
n
d.
T
hi
s
c
o
m
bi
ne
d
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
or
wi
ll
b
e
t
h
e
i
n
p
ut
to
t
h
e
gr
a
di
n
g
s
t
e
p.
3.
5.
Gr
ad
in
g
C
o
s
i
n
e
s
im
il
a
r
i
t
y
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
s
im
il
a
r
i
t
y
b
e
t
we
e
n
t
h
e
ke
y
a
n
d
s
t
ude
n
t
a
n
s
w
e
r
s
.
A
hi
g
h
e
r
c
o
s
i
n
e
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
s
c
o
r
e
i
n
d
i
c
a
t
e
s
a
gr
e
a
t
e
r
de
gr
e
e
o
f
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
.
A
f
i
na
l
gr
a
de
c
a
n
b
e
a
s
s
i
g
n
e
d
by
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
s
t
ude
n
t
’
s
a
n
s
w
e
r
to
m
u
l
t
i
p
l
e
ke
y
a
ns
we
r
s
.
4.
DA
T
ASE
T
W
e
ut
i
li
z
e
t
h
e
I
n
do
n
e
s
i
a
n
Qu
e
r
y
Ans
we
r
i
n
g
D
a
t
a
s
e
t
f
o
r
Onl
i
ne
E
s
s
a
y
T
e
s
t
S
y
s
t
e
m
[
23]
.
T
hi
s
da
t
a
s
e
t
e
n
c
o
m
pa
s
s
e
s
d
i
v
e
r
s
e
do
m
a
i
ns
,
i
n
c
l
ud
i
ng
l
i
f
e
s
t
y
le,
t
e
c
h
n
o
l
o
g
y
,
po
l
i
t
i
c
s
,
a
n
d
s
po
r
t
s
.
E
a
c
h
que
s
t
i
o
n
s
h
e
e
t
w
i
t
hi
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
ns
que
s
t
i
o
n
s
,
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
ke
y
a
n
s
we
r
,
a
n
d
a
s
e
que
n
t
i
a
l
n
u
m
be
r
i
ng
f
r
o
m
1
to
10.
F
o
r
e
a
c
h
s
t
ude
n
t
r
e
s
p
o
n
s
e
(
a
ns
we
r
)
,
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
n
c
l
ude
s
:
M
a
n
ua
l
s
c
o
r
e
s
:
t
h
r
e
e
m
a
n
ua
l
r
a
t
i
n
g
s
f
r
o
m
h
u
m
a
n
e
v
a
l
ua
t
o
r
s
.
A
ut
o
m
a
t
e
d
s
c
o
r
e
s
:
s
c
or
e
s
ge
n
e
r
a
t
e
d
us
i
n
g
v
a
r
i
o
us
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
m
e
t
r
i
c
s
(
C
o
s
i
ne
,
E
uc
l
i
de
a
n
,
J
a
c
c
a
r
d)
w
i
t
h
a
n
d
w
i
t
h
o
u
t
s
t
e
m
mi
ng.
E
r
r
or
a
n
a
l
y
s
i
s
:
de
t
a
i
l
e
d
e
r
r
or
a
n
a
l
y
s
i
s
f
o
r
e
a
c
h
a
utom
a
t
e
d
s
c
o
r
i
n
g
m
e
t
h
o
d.
Ov
e
r
a
ll
a
v
e
r
a
ge
s
c
o
r
e
:
a
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
s
c
o
r
e
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
b
ot
h
m
a
n
ua
l
a
n
d
a
uto
m
a
t
e
d
s
c
or
e
s
.
T
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
2
.
T
a
bl
e
2
.
S
t
a
t
i
s
t
i
c
d
a
t
a
s
e
t
S
ta
ti
s
ti
c
T
o
p
ic
L
i
f
e
s
t
y
l
e
P
o
li
ti
c
S
por
ts
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
T
ot
a
l
q
ue
s
ti
o
n
10
10
10
10
T
ot
a
l
a
ns
w
e
r
568
535
560
515
T
ot
a
l
ke
y
a
ns
w
e
r
10
10
10
10
M
in
.
le
ngt
h que
s
ti
o
n
6.00
4.00
9.00
5.00
M
a
x
.
le
ngt
h qu
e
s
ti
o
n
11.00
21.00
18.00
14.00
A
v
g.
l
e
ngt
h qu
e
s
ti
o
n
8.30
11.50
14.0.
28.30
M
in
.
le
ngt
h a
ns
w
e
r
1.00
1.00
1.00
1.00
M
a
x
.
le
ngt
h a
ns
w
e
r
385.00
556.00
297.00
457.00
A
v
g.
l
e
ngt
h a
ns
w
e
r
25.34
29.44
26.41
21.82
M
in
.
le
ngt
h ke
y
a
ns
w
e
r
24.00
12.00
14.00
12.00
M
a
x
.
le
ngt
h k
e
y
a
ns
w
e
r
134.00
49.00
75.00
39.00
A
v
g.
l
e
ngt
h k
e
y
a
ns
w
e
r
73.00
31.70
38.90
28.30
5.
E
XP
E
R
I
M
E
NT
S
CE
NA
RI
O
T
hi
s
s
t
ud
y
c
o
n
duc
t
s
f
i
ve
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
:
a)
R
e
l
a
t
i
ve
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
B
E
R
T
v
a
r
i
a
n
t
s
W
e
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
v
a
r
i
o
us
B
E
R
T
v
a
r
i
a
n
t
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
m
u
l
t
i
li
ngua
l
B
E
R
T
[
24]
,
I
n
do
B
E
R
T
Ba
s
e
-
P1
,
I
n
do
B
E
R
T
Ba
s
e
-
P2
,
I
n
do
B
E
R
T
L
a
rg
e
-
P1
,
I
n
do
B
E
R
T
L
a
rg
e
-
P2
,
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P1
,
I
n
do
B
E
RT
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
,
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
L
a
rg
e
-
P1
,
a
n
d
I
n
d
o
B
E
R
T
Lite
-
L
a
rg
e
-
P
2
[
25]
.
T
h
e
b
e
s
t
-
pe
r
f
o
r
m
i
ng
v
a
r
i
a
n
t
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d
a
s
t
h
e
f
o
un
da
t
i
o
n
f
o
r
s
ub
s
e
que
n
t
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
.
b)
I
m
pa
c
t
o
f
t
e
x
t
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
T
h
e
o
p
t
i
m
a
l
B
E
R
T
m
o
de
l
,
i
de
n
t
i
f
i
e
d
i
n
E
x
pe
r
i
m
e
nt
1
,
un
de
r
go
e
s
f
ur
t
h
e
r
a
na
l
y
s
i
s
by
a
pp
lyi
ng
v
a
r
i
o
us
t
e
x
t
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
t
o
e
x
a
m
i
ne
t
h
e
i
r
i
nf
l
ue
n
c
e
o
n
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
o
f
S
e
m
a
n
t
i
c
S
i
mi
l
a
r
i
t
y
-
ba
s
e
d
A
S
A
G.
c)
I
m
pa
c
t
o
f
ha
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
W
e
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
c
o
m
bi
n
i
ng
B
E
R
T
e
m
b
e
dd
i
ngs
w
i
t
h
ha
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
hi
s
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
i
m
s
t
o
de
t
e
r
m
i
ne
w
h
e
t
h
e
r
t
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
do
m
a
i
n
-
s
pe
c
if
i
c
k
n
o
w
l
e
dg
e
c
a
n
e
nh
a
nc
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
.
d)
E
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
T
F
-
I
DF
a
n
d
B
E
R
T
A
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
i
s
c
o
n
duc
t
e
d
b
e
t
we
e
n
T
F
-
I
DF
[
26]
a
n
d
B
E
R
T
-
b
a
s
e
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
to
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
i
r
r
e
l
a
t
i
v
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
a
n
d
we
a
k
n
e
s
s
e
s
i
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
t
h
e
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
2
5
:
1034
-
1043
1038
e)
I
m
pa
c
t
o
f
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
li
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
W
e
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
d
im
e
n
s
i
o
n
a
li
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
,
s
uc
h
a
s
P
C
A
[
27
]
,
o
n
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
B
E
R
T
e
m
be
dd
i
n
g
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
.
6.
E
VA
L
UA
T
I
ON
A
S
A
G
t
y
p
i
c
a
l
ly
e
m
p
l
o
y
s
t
w
o
p
r
i
m
a
r
y
m
e
t
r
i
c
s
to
a
s
s
e
s
s
s
y
s
t
e
m
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
:
qua
dr
a
t
i
c
we
i
g
h
t
e
d
ka
ppa
(
QW
K
)
a
n
d
m
e
a
n
a
bs
o
l
ut
e
e
r
r
o
r
(
M
A
E
)
[
2]
.
T
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
s
e
r
v
e
d
i
s
t
i
n
c
t
pur
p
o
s
e
s
i
n
e
v
a
l
u
a
t
i
n
g
t
h
e
a
l
i
g
nm
e
n
t
b
e
t
we
e
n
a
uto
m
a
t
e
d
a
n
d
h
u
m
a
n
r
a
t
i
n
g
s
.
QW
K
i
s
a
m
e
a
s
ur
e
o
f
a
gr
e
e
m
e
n
t
b
e
t
we
e
n
t
w
o
r
a
t
e
r
s
,
whi
c
h
,
i
n
t
h
i
s
c
o
n
t
e
x
t
,
t
y
p
i
c
a
ll
y
r
e
f
e
r
s
to
t
h
e
a
uto
m
a
t
e
d
gr
a
di
n
g
s
y
s
t
e
m
a
n
d
h
u
m
a
n
e
va
l
u
a
t
or
s
[
28]
.
T
h
e
m
e
t
r
i
c
a
c
c
o
un
t
s
f
o
r
t
h
e
de
gr
e
e
o
f
d
i
s
a
gr
e
e
m
e
n
t
by
a
s
s
i
g
ni
ng
a
qua
dr
a
t
i
c
pe
n
a
l
t
y
f
o
r
l
a
r
ge
r
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
s
i
n
s
c
o
r
e
s
.
I
t
r
a
n
ge
s
f
r
o
m
-
1
(
c
o
m
p
l
e
t
e
d
i
s
a
gr
e
e
m
e
n
t
)
to
1
(
pe
r
f
e
c
t
a
gr
e
e
m
e
n
t
)
,
wi
t
h
0
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
r
a
n
do
m
a
gr
e
e
m
e
n
t
.
QW
K
i
s
e
s
pe
c
i
a
ll
y
us
e
f
u
l
i
n
A
S
A
G
a
s
i
t
pr
o
vi
de
s
a
n
u
a
n
c
e
d
vi
e
w
o
f
h
o
w
c
l
o
s
e
ly
t
he
s
y
s
t
e
m
r
e
p
l
i
c
a
t
e
s
h
u
m
a
n
j
udg
m
e
n
t
,
c
o
n
s
i
de
r
i
ng
n
o
t
o
nl
y
e
x
a
c
t
m
a
t
c
h
e
s
b
ut
a
l
s
o
t
h
e
pr
o
xi
mi
t
y
o
f
s
c
o
r
e
s
.
Q
W
K
c
a
n
b
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
us
i
n
g
(
1)
.
Q
WK
=
1
−
∑
,
,
,
∑
,
,
,
(
1)
wh
e
r
e
:
i
s
a
we
i
g
h
t
m
a
t
r
i
x
w
h
e
r
e
e
a
c
h
e
l
e
m
e
n
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
pe
n
a
l
t
y
f
o
r
e
a
c
h
t
y
pe
o
f
d
i
s
a
gr
e
e
m
e
n
t
a
s
i
n
(
2)
.
T
h
e
we
i
g
h
t
s
wo
ul
d
i
nc
r
e
a
s
e
qua
dr
a
t
i
c
a
ll
y
w
i
t
h
t
h
e
d
i
s
t
a
nc
e
.
i
s
a
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
t
h
a
t
s
h
o
ws
t
h
e
o
b
s
e
r
v
e
d
a
gr
e
e
m
e
n
t
.
i
s
a
n
e
x
pe
c
t
e
d
m
a
t
r
i
x
t
h
a
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
a
gr
e
e
m
e
nt
t
h
a
t
w
o
ul
d
o
c
c
ur
by
c
h
a
n
c
e
.
,
=
(
−
)
2
(
−
1
)
2
(
2)
wh
e
r
e
:
i
s
t
h
e
h
u
m
a
n
-
a
s
s
i
g
n
e
d
s
c
o
r
e
.
i
s
t
h
e
s
y
s
t
e
m
-
pr
e
d
i
c
t
e
d
s
c
o
r
e
.
i
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
s
c
o
r
e
c
a
t
e
g
or
i
e
s
.
M
A
E
c
a
l
c
u
l
a
t
e
s
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
a
b
s
o
l
ut
e
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
b
e
t
we
e
n
t
h
e
s
c
o
r
e
s
a
s
s
i
g
ne
d
by
t
h
e
a
uto
m
a
t
e
d
s
y
s
t
e
m
a
n
d
h
u
m
a
n
r
a
t
e
r
s
[
29]
.
I
t
i
s
e
x
pr
e
s
s
e
d
a
s
i
n
(
3)
.
=
1
∑
|
−
̂
|
=
1
(
3)
wh
e
r
e
:
i
s
t
h
e
h
u
m
a
n
-
a
s
s
i
g
n
e
d
s
c
o
r
e
.
̂
i
s
t
h
e
s
y
s
t
e
m
-
pr
e
d
i
c
t
e
d
s
c
o
r
e
.
i
s
t
h
e
tot
a
l
n
u
m
be
r
o
f
a
n
s
w
e
r
s
.
M
A
E
pr
o
vi
de
s
a
s
tr
a
i
g
h
t
f
o
r
wa
r
d
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
t
h
e
s
y
s
t
e
m
’
s
a
c
c
ur
a
c
y
,
e
m
p
h
a
s
i
z
i
ng
t
h
e
m
a
g
ni
t
ude
o
f
d
i
s
c
r
e
pa
n
c
i
e
s
w
i
t
h
o
ut
pe
n
a
l
i
z
i
ng
l
a
r
ge
r
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
s
m
o
r
e
h
e
a
vil
y
,
a
s
QW
K
do
e
s
.
7.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
a
n
d
d
i
s
c
u
s
s
i
o
n
s
r
e
l
a
t
e
d
to
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
m
e
t
h
o
ds
.
I
t
h
i
g
hli
g
h
t
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
im
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
a
n
d
e
x
a
mi
ne
s
t
h
e
i
r
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
c
e
.
T
o
ge
t
h
e
r
,
t
h
e
s
e
d
i
s
c
us
s
i
o
ns
pr
o
vi
de
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
t
h
e
o
u
t
c
o
m
e
s
.
8.
RE
L
AT
I
VE
E
F
F
E
CT
I
V
E
NE
S
S
OF
B
E
RT
VA
RI
AN
T
S
T
hi
s
s
u
b
s
e
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
o
f
o
ur
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
i
m
e
d
a
t
i
de
n
t
i
f
yi
ng
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
B
E
R
T
m
o
de
l
f
o
r
o
u
r
t
a
s
k.
W
e
e
v
a
l
ua
t
e
d
ni
ne
d
i
f
f
e
r
e
n
t
B
E
R
T
m
o
de
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
,
a
s
s
e
s
s
i
ng
t
h
e
i
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
us
i
n
g
M
A
E
a
n
d
Q
W
K
m
e
t
r
i
c
s
.
T
a
bl
e
3
pr
o
vi
d
e
s
a
de
t
a
i
l
e
d
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
c
hi
e
ve
d
by
e
a
c
h
m
o
de
l
.
B
a
s
e
d
on
T
a
b
l
e
3
,
I
n
d
oB
E
R
T
Lite
-
B
a
s
e
-
P2
i
s
th
e
b
e
s
t
m
od
e
l
wi
th
th
e
h
i
gh
e
s
t
Q
W
K
s
c
or
e
of
0
.
0
9
4
2
,
d
e
m
on
s
tr
a
ti
n
g
b
e
tt
e
r
a
c
c
u
r
a
c
y
i
n
un
de
r
s
ta
n
di
n
g
a
n
d
a
s
s
e
s
s
i
n
g
a
n
s
w
e
r
s
th
a
n
o
th
e
r
m
od
e
l
s
.
T
h
e
e
m
b
e
d
di
ng
s
i
z
e
a
n
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
I
ndone
s
ian
automated
s
hor
t
-
ans
w
e
r
gr
ading
us
ing
tr
ans
f
or
me
r
s
-
bas
e
d
s
e
mantic
…
(
Samue
l
Sit
ume
ang
)
1039
n
um
b
e
r
of
l
a
y
e
r
s
i
n
B
E
R
T
m
od
e
l
s
a
f
f
e
c
t
A
S
A
G
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
.
M
od
e
l
s
w
i
t
h
a
l
a
r
ge
e
m
b
e
dd
i
n
g
s
i
z
e
,
s
u
c
h
a
s
B
E
R
T
B
a
s
e
-
M
u
l
t
i
l
i
n
g
u
a
l
a
n
d
I
n
d
oB
E
R
T
B
a
s
e
-
P1
wi
t
h
a
n
e
m
b
e
ddi
n
g
s
i
z
e
o
f
7
68
,
c
a
n
c
a
p
tu
r
e
c
o
m
pl
e
x
tex
t
r
e
p
r
e
s
e
n
ta
t
i
o
n
s
b
u
t
h
a
v
e
l
ow
QW
K
v
a
l
ue
s
(
0
.
0
835
a
n
d
0
.
09
12
)
,
i
n
di
c
a
t
i
n
g
n
o
n
-
op
t
i
m
a
l
i
t
y
i
n
un
de
r
s
tan
di
n
g
l
a
n
gu
a
g
e
c
o
n
tex
t.
I
n
c
o
n
tr
a
s
t,
I
n
d
oB
E
R
T
Li
te
-
L
a
rg
e
,
wi
t
h
a
n
e
m
b
e
ddi
n
g
s
i
z
e
o
f
1
28
,
i
s
m
or
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
i
n
c
a
p
tu
r
i
n
g
p
a
tt
e
r
n
s
r
e
l
e
v
a
n
t
to
A
S
A
G
,
a
l
t
h
o
u
gh
t
h
e
QW
K
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
r
e
m
a
i
n
s
l
ow
(
0
.
0
84
2)
.
T
h
e
n
um
b
e
r
o
f
l
a
y
e
r
s
a
l
s
o
m
a
tt
e
r
s
;
m
o
d
e
l
s
w
i
t
h
2
4
l
a
y
e
r
s
,
s
u
c
h
a
s
I
n
d
oB
E
R
T
L
i
t
e
-
L
a
r
g
e
a
n
d
I
n
d
oB
E
R
T
L
a
r
g
e
-
P1
,
c
a
n
c
a
p
t
u
r
e
m
or
e
c
o
n
tex
t
b
u
t
onl
y
s
o
m
e
t
i
m
e
s
i
m
pr
o
v
e
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
i
f
t
h
e
e
m
b
e
ddi
n
g
s
i
z
e
i
s
s
m
a
l
l
.
M
ode
l
s
wi
t
h
f
e
we
r
l
a
y
e
r
s
,
s
uc
h
a
s
I
n
d
o
B
E
R
T
L
i
t
e
-
B
a
s
e
(
12
l
a
y
e
r
s
)
,
a
r
e
m
or
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
i
n
s
h
or
t
tex
t
p
r
oc
e
s
s
i
n
g.
T
h
e
QW
K
i
m
pr
ov
e
m
e
n
t
o
f
I
n
d
oB
E
R
T
L
i
t
e
-
B
a
s
e
-
P2
ov
e
r
I
n
d
oB
E
R
T
L
i
t
e
-
B
a
s
e
-
P1
(
0
.
09
42
a
n
d
0
.
0
63
8
)
s
u
gg
e
s
t
s
t
h
a
t
a
ddi
t
i
o
n
a
l
tr
a
i
ni
n
g
h
e
l
ps
c
o
n
t
e
x
t
un
d
e
r
s
t
a
n
di
n
g.
Al
t
h
ough
m
or
e
l
a
y
e
r
s
a
n
d
l
a
r
g
e
e
m
b
e
d
d
i
n
g
s
i
z
e
s
c
a
n
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
m
ode
l
’
s
c
a
pa
c
i
t
y
,
op
t
i
m
a
l
c
o
m
pu
ta
t
i
o
n
a
l
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
a
n
d
c
o
n
tex
t
un
d
e
r
s
tan
d
i
n
g
r
e
m
a
i
n
t
h
e
m
a
i
n
c
h
a
l
len
g
e
s
i
n
i
m
pr
o
vi
n
g
A
S
A
G
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
.
T
a
bl
e
4
s
h
o
ws
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
m
o
de
l
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
do
m
a
i
ns
.
T
a
bl
e
4
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
tex
t
top
i
c
c
o
m
pl
e
xi
t
y
s
i
gni
f
i
c
a
n
t
l
y
i
nf
l
ue
n
c
e
s
m
o
de
l
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
.
M
od
e
l
s
g
e
n
e
r
a
l
l
y
e
x
c
e
l
a
t
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
m
or
e
s
tr
a
i
gh
t
f
or
w
a
r
d
topi
c
s
l
i
ke
l
i
f
e
s
t
y
l
e
b
u
t
s
tr
ug
g
l
e
w
i
t
h
m
or
e
c
o
m
p
l
e
x
on
e
s
l
i
ke
p
o
l
i
t
i
c
s
.
W
e
m
us
t
r
e
f
i
n
e
tex
t
p
r
oc
e
s
s
i
n
g
tec
h
ni
que
s
a
n
d
e
n
h
a
n
c
e
m
o
d
e
l
tr
a
i
ni
n
g
to
op
t
i
m
i
z
e
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
a
c
r
os
s
v
a
r
y
i
n
g
tex
t
c
o
m
p
l
e
xi
t
i
e
s
.
F
u
tu
r
e
r
e
s
e
a
r
c
h
wi
l
l
de
l
v
e
de
e
pe
r
i
n
to
th
e
f
a
c
tor
s
c
o
n
tr
i
b
u
t
i
n
g
to
th
e
s
e
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
di
s
pa
r
i
t
i
e
s
b
e
twe
e
n
topi
c
s
,
e
n
a
bl
i
n
g
us
to
d
e
v
e
l
o
p
m
or
e
r
ob
us
t
a
n
d
v
e
r
s
a
t
i
l
e
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
s
.
T
a
bl
e
3
.
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
B
E
R
T
m
o
de
l
s
M
o
de
l
M
A
E
Q
W
K
B
E
R
T
B
a
s
e
-
M
u
l
t
il
i
n
g
u
a
l
0.4117
0.0835
I
ndoB
E
R
T
B
a
s
e
-
P1
0.4121
0.0912
I
ndoB
E
R
T
B
a
s
e
-
P2
0.4121
0.0918
I
ndoB
E
R
T
L
a
r
g
e
-
P1
0.4116
0.0717
I
ndoB
E
R
T
L
a
r
g
e
-
P2
0.4116
0.0721
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
B
a
s
e
-
P1
0.4114
0.0638
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
B
a
s
e
-
P2
0.4115
0.0942
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
L
a
r
g
e
-
P1
0.4111
0.0793
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
L
a
r
g
e
-
P2
0.4112
0.0842
T
a
bl
e
4
.
T
h
e
I
n
do
B
E
R
T
L
i
t
e
-
b
a
s
e
-
P
2
m
o
de
l
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
do
m
a
i
ns
E
v
a
lu
a
ti
o
n
T
o
p
ic
s
L
i
f
e
s
t
y
l
e
P
o
li
ti
c
s
S
por
t
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
M
A
E
0.2533
0.5300
0.4351
0.4278
Q
W
K
0.1327
0.0536
0.0977
0.0929
9.
I
M
P
AC
T
OF
T
E
XT
P
RE
-
P
ROC
E
S
S
I
NG
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
o
ur
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
,
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
m
o
de
l
w
h
e
n
a
pp
li
e
d
t
o
di
f
f
e
r
e
n
t
t
e
x
t
p
r
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
e
a
c
h
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
i
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
a
n
d
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
Ta
bl
e
5
.
B
a
s
e
d
o
n
T
a
bl
e
5,
t
h
e
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
m
o
de
l
wi
t
h
o
ut
a
ny
t
e
x
t
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
e
xhi
bi
t
s
t
h
e
m
o
s
t
o
p
t
i
m
a
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
.
I
t
a
c
hi
e
v
e
s
t
h
e
l
o
we
s
t
M
A
E
v
a
l
ue
o
f
0.
3540,
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
i
ng
m
o
de
l
s
w
i
t
h
v
a
r
i
o
us
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
(
M
A
E
v
a
l
ue
s
r
a
n
g
i
ng
f
r
o
m
0.
4113
to
0
.
4116)
.
T
hi
s
f
i
nd
i
ng
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
a
ggr
e
s
s
i
v
e
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
,
na
m
e
ly
s
to
p
wor
d
r
e
m
o
v
a
l
,
s
t
e
m
mi
ng,
a
n
d
l
e
mm
a
t
i
z
a
t
i
o
n
,
c
a
n
i
na
d
v
e
r
t
e
n
t
l
y
s
t
r
i
p
a
wa
y
c
r
uc
i
a
l
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
.
W
hi
le
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
c
a
n
im
pr
o
v
e
da
t
a
qua
l
i
t
y
by
r
e
du
c
i
n
g
n
o
i
s
e
a
n
d
wo
r
d
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
,
i
t
i
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
t
o
s
t
r
i
ke
a
b
a
l
a
n
c
e
to
pr
e
s
e
r
v
e
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng.
I
n
t
hi
s
c
a
s
e
,
t
h
e
m
o
de
l
b
e
n
e
f
i
t
s
f
r
o
m
t
h
e
r
a
w,
u
n
pr
o
c
e
s
s
e
d
da
t
a
,
a
l
l
o
w
i
ng
i
t
to
c
a
p
t
ur
e
n
ua
n
c
e
d
li
ngu
i
s
t
i
c
c
ue
s
.
T
a
bl
e
5
.
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
t
e
x
t
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
C
o
mbi
na
ti
o
n
of
t
e
x
t
p
r
e
-
pr
oc
e
s
s
in
g
M
A
E
Q
W
K
W
it
ho
ut
pr
e
-
p
r
oc
e
s
s
in
g
0.3540
-
0.1208
T
o
k
e
ni
z
a
ti
o
n,
r
e
m
ove
s
t
o
p w
o
r
d
s
,
s
te
mm
in
g
0.4115
0.0819
T
o
k
e
ni
z
a
ti
o
n,
c
a
s
e
f
o
ld
in
g
,
r
e
m
ov
e
pun
c
tu
a
ti
o
n, s
t
e
mm
in
g
0.4115
0.0819
T
o
k
e
ni
z
a
ti
o
n
, r
e
m
ove
s
t
o
p w
o
r
ds
, r
e
m
ov
e
pun
c
tu
a
ti
o
n, l
e
mm
a
t
iz
a
ti
o
n
0.4115
0.0824
T
o
k
e
ni
z
a
ti
o
n
, r
e
m
ove
pun
c
tu
a
ti
o
n, l
e
mm
a
ti
z
a
ti
o
n, s
te
mm
in
g
0.4113
0.0332
T
o
k
e
ni
z
a
ti
o
n,
c
a
s
e
f
o
ld
in
g,
r
e
m
ov
e
s
t
o
p w
o
r
ds
, l
e
mm
a
ti
z
a
ti
o
n
0.4116
0.0821
T
o
k
e
ni
z
a
ti
o
n,
c
a
s
e
f
o
ld
in
g,
r
e
m
ov
e
s
t
o
p
w
o
r
ds
, r
e
m
ove
pun
c
tu
a
ti
o
n, s
te
mm
in
g,
le
mm
a
ti
z
a
ti
o
n
0.4115
0.0942
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
2
5
:
1034
-
1043
1040
T
h
e
t
a
bl
e
s
h
o
ws
t
h
a
t
t
h
e
Q
W
K
s
c
o
r
e
f
o
r
t
h
e
s
c
e
na
r
i
o
i
nv
o
l
vi
ng
t
o
ke
ni
z
a
t
i
o
n
,
pu
n
c
t
ua
t
i
o
n
r
e
m
o
va
l
,
l
e
mm
a
t
i
z
a
t
i
o
n
,
a
n
d
s
t
e
m
mi
ng
i
s
r
e
l
a
t
i
v
e
ly
l
o
w
a
t
0.
0332.
T
hi
s
l
o
we
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
a
n
b
e
a
t
tr
i
b
ut
e
d
to
t
h
e
a
bs
e
n
c
e
o
f
e
s
s
e
n
t
i
a
l
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
ng
s
t
e
ps
l
i
ke
c
a
s
e
f
o
l
d
i
ng
a
n
d
s
to
p
w
or
d
r
e
m
o
v
a
l
.
W
i
t
h
c
a
s
e
f
o
l
d
i
ng,
t
h
e
m
o
de
l
c
a
n
pr
o
c
e
s
s
t
e
x
t
w
i
t
h
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
c
a
p
i
t
a
l
i
z
a
t
i
o
n
,
po
s
i
t
i
v
e
ly
i
m
p
a
c
t
i
n
g
i
t
s
a
bil
i
t
y
to
r
e
c
o
gn
i
z
e
wo
r
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
a
n
d
t
h
e
i
r
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
n
g
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
s
to
p
w
o
r
d
r
e
m
o
v
a
l
r
e
m
o
v
e
s
nu
m
e
r
o
us
uni
n
f
o
r
m
a
t
i
v
e
wo
r
ds
(
e
.
g
.
,
“
dan
”
,
“
y
ang
”
,
“
di
”
)
t
h
a
t
c
a
n
b
o
o
s
t
t
h
e
m
o
de
l
’
s
f
o
c
us
o
n
t
h
e
c
o
r
e
s
e
m
a
n
t
i
c
c
o
n
t
e
n
t
.
T
h
e
c
o
m
bi
ne
d
e
f
f
e
c
t
o
f
t
h
e
s
e
f
a
c
t
o
r
s
l
i
mi
t
s
t
h
e
m
o
de
l
’
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
i
n
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
e
v
a
luat
i
n
g
t
h
e
t
e
x
t,
ul
t
i
m
a
t
e
l
y
l
e
a
d
i
ng
t
o
a
l
o
we
r
QW
K
s
c
o
r
e
.
10.
IM
P
AC
T
OF
HAND
-
E
NGI
NE
E
RE
D
F
E
AT
UR
E
S
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
o
ur
e
xpe
r
i
m
e
n
t
,
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
m
o
de
l
w
i
t
h
a
n
d
w
i
t
h
o
ut
t
h
e
i
nc
o
r
p
or
a
t
i
o
n
o
f
ha
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
b
o
t
h
m
o
de
l
s
i
s
e
va
l
ua
t
e
d
a
n
d
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
6
.
T
a
bl
e
6
c
o
m
p
a
r
e
s
t
h
e
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
a
n
d
w
i
t
h
o
ut
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
.
W
hil
e
b
o
t
h
m
o
de
l
s
e
xhi
bi
t
s
im
il
a
r
M
AE
v
a
l
ue
s
(
0.
3534
wi
t
h
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
0.
4115
w
i
t
h
o
ut
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
)
,
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
di
f
f
e
r
e
nc
e
e
m
e
r
ge
s
i
n
t
h
e
Q
W
K
m
e
t
r
i
c
.
T
h
e
m
o
de
l
i
nc
o
r
p
o
r
a
t
i
n
g
ha
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
a
c
hi
e
ve
s
a
s
u
bs
t
a
n
t
i
a
l
l
y
hi
g
h
e
r
QW
K
s
c
o
r
e
o
f
0.
2993
t
h
a
n
w
i
t
h
o
u
t
f
e
a
t
ur
e
s
,
whi
c
h
i
s
0.
0942.
T
h
e
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
m
p
l
o
y
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
i
n
c
l
ude
pr
o
m
pt
o
v
e
r
l
a
p,
l
e
xi
c
a
l
o
v
e
r
l
a
p,
g
r
a
m
m
a
r
e
r
r
o
r
r
a
t
i
o
,
a
v
e
r
a
ge
s
e
n
t
e
n
c
e
l
e
n
gt
h
,
a
v
e
r
a
g
e
wo
r
d
l
e
n
gt
h
,
a
n
d
a
ns
we
r
l
e
n
gt
h
r
a
t
i
o
.
T
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
s
e
r
v
e
a
s
a
dd
i
t
i
o
na
l
li
ngu
i
s
t
i
c
c
ue
s
,
pr
o
vi
d
i
ng
t
h
e
B
E
R
T
m
o
de
l
w
i
t
h
v
a
l
ua
bl
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
to
e
n
h
a
n
c
e
i
t
s
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
ng
pr
o
c
e
s
s
.
T
a
bl
e
6
.
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
m
pa
c
t
o
f
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
o
n
I
n
do
B
E
R
T
L
i
t
e
-
b
a
s
e
-
P2
M
o
de
l
M
A
E
Q
W
K
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
B
a
s
e
-
P2
w
i
th
ha
nd
e
ngi
n
e
e
r
e
d
f
e
a
tu
r
e
s
0.3534
0.2993
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
B
a
s
e
-
P2
w
i
th
o
ut
ha
nd
-
e
ngi
ne
e
r
e
d
f
e
a
tu
r
e
s
0.4115
0.0942
11.
E
F
F
E
CT
I
VE
N
E
S
S
COM
P
AR
I
S
ON
OF
T
F
-
I
DF
AN
D
B
E
RT
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
our
e
x
pe
r
i
m
e
n
t,
wh
i
c
h
c
o
m
pa
r
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
o
u
r
p
r
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
to
a
tr
a
di
t
i
o
n
a
l
T
F
-
I
DF
m
o
de
l
.
T
h
e
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
o
f
b
ot
h
m
o
de
l
s
i
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
a
n
d
p
r
e
s
e
n
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
7
.
T
a
bl
e
7
.
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
:
T
F
-
I
DF
v
s
.
I
n
d
o
B
E
R
T
Lite
-
b
a
s
e
-
P2
M
o
de
l
M
A
E
Q
W
K
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
B
a
s
e
-
P2
0.4115
0.0942
TF
-
I
D
F
0.3564
0.0249
T
a
bl
e
7
r
e
v
e
a
l
s
t
h
a
t
whi
l
e
t
h
e
T
F
-
I
DF
m
o
de
l
h
a
s
a
l
o
we
r
M
A
E
v
a
l
ue
(
0.
3564)
c
o
m
pa
r
e
d
to
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
(
0
.
4115)
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
b
e
t
t
e
r
gr
a
d
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
,
t
h
e
l
a
t
t
e
r
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
T
F
-
I
DF
i
n
t
e
r
m
s
o
f
Q
W
K
(
0.
0942
v
s
.
0.
0249)
.
De
n
s
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
,
l
i
k
e
t
h
o
s
e
e
m
p
l
o
y
e
d
by
I
n
do
B
E
R
T
L
i
t
e
-
Ba
s
e
-
P2
,
l
e
v
e
r
a
ge
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
to
c
a
p
t
ur
e
i
n
t
r
i
c
a
t
e
wo
r
d
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
a
n
d
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
n
ua
n
c
e
s
.
T
hi
s
m
e
c
h
a
ni
s
m
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
m
o
de
l
t
o
b
e
tt
e
r
un
de
r
s
tan
d
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng
o
f
t
e
x
t
c
o
m
pa
r
e
d
to
s
pa
r
s
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
l
i
ke
T
F
-
I
DF
,
whi
c
h
r
e
ly
s
o
l
e
ly
o
n
wo
r
d
f
r
e
que
n
c
i
e
s
.
W
hil
e
T
F
-
I
D
F
e
x
c
e
l
s
a
t
m
ini
mi
z
i
ng
gr
a
d
i
n
g
e
r
r
o
r
s
,
i
t
s
t
r
uggl
e
s
to
gr
a
s
p
c
o
m
p
l
e
x
l
in
gu
i
s
t
i
c
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
s
e
m
a
n
t
i
c
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t
,
de
s
p
i
t
e
a
s
li
g
h
t
l
y
hi
g
he
r
M
A
E
,
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
a
s
upe
r
i
o
r
a
bil
i
t
y
t
o
a
l
i
g
n
s
y
s
t
e
m
gr
a
d
i
n
g
s
c
o
r
e
s
w
i
t
h
a
c
t
ua
l
s
c
o
r
e
s
,
a
s
e
vi
de
nc
e
d
by
t
h
e
hi
g
h
e
r
Q
W
K
s
c
o
r
e
.
T
h
e
d
i
s
c
r
e
pa
n
c
y
b
e
t
we
e
n
M
A
E
a
n
d
Q
W
K
mi
g
h
t
b
e
a
tt
r
i
b
ut
e
d
to
f
a
c
t
o
r
s
s
uc
h
a
s
un
e
ve
n
da
t
a
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
r
t
h
e
pr
e
s
e
n
c
e
o
f
o
u
t
l
i
e
r
s
.
De
n
s
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
l
i
ke
B
E
R
T
e
m
b
e
dd
i
ngs
pr
o
v
e
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
o
r
A
S
A
G
t
a
s
ks
b
a
s
e
d
o
n
s
e
m
a
n
t
i
c
s
im
il
a
r
i
t
y
due
to
t
h
e
i
r
s
upe
r
i
o
r
a
bil
i
t
y
t
o
c
a
p
t
ur
e
c
o
m
p
l
e
x
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
a
n
d
m
e
a
ni
n
g
s
.
12.
I
M
P
AC
T
OF
DI
M
E
NSI
ONAL
I
T
Y
RE
DU
C
T
I
ON
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
o
ur
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
,
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
I
n
do
B
E
R
T
Lite
-
Ba
s
e
-
P2
m
o
de
l
w
h
e
n
us
i
ng
P
C
A
a
n
d
w
h
e
n
n
o
t
us
i
ng
P
C
A
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
b
ot
h
m
o
de
l
s
i
s
e
v
a
l
u
a
t
e
d
a
n
d
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
8
.
A
ppl
y
i
n
g
P
C
A
to
th
e
I
n
d
o
B
E
R
T
L
i
t
e
-
B
a
s
e
-
P2
m
o
d
e
l
r
e
d
uc
e
d
M
A
E
f
r
o
m
0
.
4
11
5
to
0
.
3
58
4
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
i
m
pr
o
v
e
d
g
r
a
d
i
n
g
a
c
c
u
r
a
c
y
.
H
ow
e
v
e
r
,
thi
s
c
a
m
e
a
t
th
e
c
o
s
t
o
f
a
s
i
gni
f
i
c
a
n
t
de
c
r
e
a
s
e
i
n
QW
K
f
r
o
m
0
.
0
94
2
to
0
.
0
11
8
.
T
hi
s
f
i
n
d
i
n
g
s
u
gg
e
s
t
s
t
h
a
t
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
t
y
r
e
d
uc
t
i
o
n
us
i
n
g
P
C
A
whi
l
e
i
m
pr
o
v
i
n
g
a
c
c
u
r
a
c
y
,
m
a
y
c
o
m
pr
o
m
i
s
e
t
h
e
m
o
d
e
l
’
s
a
b
i
l
i
t
y
to
m
a
i
n
t
a
i
n
c
on
s
i
s
t
e
n
t
j
udgm
e
n
t
s
r
e
l
a
t
i
v
e
to
a
c
tu
a
l
l
a
b
e
l
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
I
ndone
s
ian
automated
s
hor
t
-
ans
w
e
r
gr
ading
us
ing
tr
ans
f
or
me
r
s
-
bas
e
d
s
e
mantic
…
(
Samue
l
Sit
ume
ang
)
1041
T
a
bl
e
8.
I
m
pa
c
t
o
f
P
C
A
o
n
I
n
do
B
E
R
T
L
i
t
e
-
b
a
s
e
-
P
2
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
M
o
de
l
M
A
E
Q
W
K
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
B
a
s
e
-
P2
0.4115
0.0942
I
ndoB
E
R
T
L
i
te
-
B
a
s
e
-
P2
w
i
th
P
C
A
0.3584
0.0118
13.
CONC
L
USI
ON
T
hi
s
s
t
ud
y
e
x
a
mi
ne
s
t
h
e
i
nf
l
ue
n
c
e
o
f
v
a
r
i
o
us
c
o
m
po
n
e
n
t
s
-
n
a
m
e
ly
B
E
R
T
m
o
de
l
v
a
r
i
a
n
t
s
,
t
e
x
t
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
,
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
,
s
pa
r
s
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
,
a
n
d
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
li
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
-
o
n
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
a
n
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
gr
o
un
de
d
i
n
s
e
m
a
n
t
i
c
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
.
W
hil
e
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
s
i
n
B
E
R
T
m
o
de
l
s
e
l
e
c
t
i
o
n
do
l
e
a
d
t
o
s
o
m
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
i
nd
i
c
a
t
e
t
h
a
t
m
e
t
i
c
u
l
o
us
t
e
x
t
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
t
h
e
i
nc
l
u
s
i
o
n
o
f
c
a
r
e
f
u
l
ly
c
r
a
f
t
e
d
l
i
ngu
i
s
t
i
c
f
e
a
t
ur
e
s
h
a
v
e
a
m
o
r
e
s
ubs
t
a
n
t
i
a
l
e
f
f
e
c
t
o
n
i
mpr
o
vi
n
g
gr
a
d
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
im
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
c
o
m
p
r
e
h
e
n
s
i
ve
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
ng
s
t
a
ge
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
to
ke
ni
z
a
t
i
o
n
,
n
o
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
,
a
n
d
s
t
o
p
w
o
r
d
r
e
m
o
va
l
,
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
e
nh
a
n
c
e
d
t
h
e
s
y
s
t
e
m
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
t
h
e
a
dd
i
t
i
o
n
o
f
h
a
n
d
-
e
n
g
i
ne
e
r
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
,
s
uc
h
a
s
l
e
xi
c
a
l
d
i
ve
r
s
i
t
y
,
s
e
m
a
n
t
i
c
de
pt
h
,
a
n
d
gr
a
mm
a
t
i
c
a
l
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
,
f
ur
t
h
e
r
i
m
pr
o
v
e
d
t
h
e
s
y
s
t
e
m
’
s
a
bil
i
t
y
t
o
r
e
pl
i
c
a
t
e
h
u
m
a
n
-
li
ke
e
va
l
u
a
t
i
o
ns
by
e
n
r
ichi
ng
i
t
s
li
ngu
i
s
t
i
c
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
o
n
.
Ho
we
v
e
r
,
a
l
t
h
o
ugh
d
i
mens
i
o
n
a
li
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
s
u
c
h
a
s
P
C
A
r
e
d
u
c
e
da
t
a
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
a
n
d
a
i
d
n
u
m
e
r
i
c
a
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
,
t
h
e
y
o
c
c
a
s
i
o
n
a
ll
y
i
n
t
r
o
duc
e
i
n
c
o
ns
i
s
t
e
n
c
i
e
s
i
n
gr
a
d
i
n
g
out
c
o
m
e
s
,
s
ugge
s
t
i
n
g
a
n
e
e
d
f
o
r
b
a
l
a
n
c
e
w
h
e
n
a
pp
lyi
ng
s
uc
h
m
e
t
h
o
ds
.
L
o
o
ki
n
g
a
h
e
a
d,
t
h
e
r
e
a
r
e
s
e
v
e
r
a
l
pr
o
m
i
s
i
ng
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
t
o
e
nh
a
n
c
e
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
s
.
On
e
s
u
c
h
d
i
r
e
c
t
i
o
n
i
nv
o
l
v
e
s
de
ve
l
o
p
i
n
g
a
da
pt
i
v
e
B
E
R
T
m
o
de
l
s
t
a
i
l
o
r
e
d
to
di
v
e
r
s
e
to
pi
c
s
a
n
d
l
i
ngu
i
s
t
i
c
c
o
m
p
l
e
xi
t
i
e
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
i
nv
o
l
v
e
s
e
i
t
h
e
r
f
i
ne
-
t
uni
ng
e
xi
s
t
i
ng
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
m
o
de
l
s
w
i
t
h
do
m
a
i
n
-
s
pe
c
if
i
c
da
t
a
o
r
a
pp
l
yi
ng
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
ng
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
to
a
da
p
t
t
h
e
i
r
ge
n
e
r
a
l
lan
gua
g
e
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
f
o
r
s
pe
c
i
a
li
z
e
d
t
a
s
ks
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
f
ut
ur
e
s
y
s
t
e
m
s
s
h
o
u
l
d
m
o
v
e
b
e
y
o
n
d
s
e
m
a
n
t
i
c
s
im
il
a
r
i
t
y
a
l
o
n
e
by
i
nc
o
r
por
a
t
i
n
g
s
y
n
t
a
c
t
i
c
a
n
d
pr
a
g
m
a
t
i
c
f
e
a
t
ur
e
s
,
a
l
l
o
w
i
ng
f
o
r
a
m
o
r
e
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
a
n
d
n
ua
nc
e
d
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
s
t
ude
n
t
r
e
s
po
n
s
e
s
.
An
o
t
h
e
r
pr
o
s
pe
c
t
i
v
e
pa
t
h
i
nv
o
l
ve
s
m
u
l
t
i
-
m
o
da
l
a
ppr
o
a
c
h
e
s
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
e
m
a
n
t
i
c
,
s
y
n
t
a
c
t
i
c
,
a
n
d
pr
a
c
t
i
c
a
l
a
n
a
ly
s
e
s
w
i
t
h
s
o
phi
s
t
i
c
a
t
e
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
to
c
r
e
a
t
e
m
o
r
e
r
o
b
us
t
a
n
d
b
a
l
a
n
c
e
d
gr
a
d
i
n
g
f
r
a
m
e
wo
r
ks
.
A
d
v
a
n
c
e
m
e
n
t
s
i
n
t
h
e
s
e
a
r
e
a
s
w
i
l
l
h
e
l
p
b
u
il
d
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m
s
t
h
a
t
a
r
e
n
ot
o
nl
y
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
b
ut
a
l
s
o
b
e
tt
e
r
a
l
i
g
ne
d
w
i
t
h
h
u
m
a
n
e
v
a
l
ua
t
i
v
e
s
t
a
n
da
r
ds
,
u
l
t
i
m
a
t
e
l
y
e
nh
a
n
c
i
ng
t
h
e
qua
l
i
t
y
a
n
d
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
o
f
a
uto
m
a
t
e
d
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
c
o
n
t
e
x
t
s
.
AC
K
NOWL
E
DGE
M
E
NT
S
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
w
o
ul
d
l
i
ke
to
t
h
a
n
k
t
h
e
R
e
s
e
a
r
c
h
a
n
d
C
o
m
m
u
ni
t
y
S
e
r
vi
c
e
U
ni
t
(
L
P
P
M
)
o
f
I
ns
t
i
t
ut
T
e
kn
o
l
o
g
i
De
l
f
o
r
t
h
e
i
r
s
po
n
s
o
r
s
hi
p
a
n
d
f
i
na
nc
i
a
l
s
uppo
r
t
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
s
pe
c
i
a
l
a
c
kn
o
w
l
e
dg
m
e
n
t
i
s
g
i
v
e
n
t
o
R
o
s
ni
L
u
m
ba
n
t
o
r
ua
n
a
n
d
S
us
i
E
v
a
M
a
r
i
a
P
ur
b
a
f
o
r
t
h
e
i
r
va
l
u
a
bl
e
f
e
e
dba
c
k
o
n
t
hi
s
wo
r
k.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
wa
s
f
u
n
de
d
by
t
h
e
R
e
s
e
a
r
c
h
a
n
d
C
o
m
m
u
ni
t
y
S
e
r
vi
c
e
Uni
t
o
f
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kn
o
l
o
g
i
De
l
.
T
h
e
f
u
n
d
i
ng
a
ge
nc
y
ha
d
n
o
r
o
l
e
i
n
t
h
e
s
t
ud
y
de
s
i
g
n
,
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
a
n
a
ly
s
i
s
,
de
c
i
s
i
o
n
t
o
pu
bli
s
h
,
o
r
ma
n
u
s
c
r
i
pt
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
.
AUT
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
N
T
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
S
a
m
ue
l
S
i
t
u
m
e
a
n
g
S
a
r
a
h
R
o
s
d
i
a
n
a
T
a
m
b
u
n
a
n
L
i
d
i
a
G
i
n
t
i
ng
W
a
hy
u
K
r
i
s
da
n
go
l
y
a
n
t
i
S
i
m
a
m
o
r
a
W
i
nda
S
a
r
i
B
ut
a
r
B
ut
a
r
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
2
5
:
1034
-
1043
1042
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
nf
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
T
h
e
da
t
a
ge
n
e
r
a
t
e
d
a
n
d
a
n
a
ly
z
e
d
dur
i
ng
t
hi
s
s
t
ud
y
a
r
e
a
v
a
i
l
a
bl
e
f
r
o
m
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
a
ut
h
o
r
up
o
n
r
e
a
s
o
n
a
bl
e
r
e
que
s
t
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
L
.
Y
a
n
e
t
al
.
,
“
P
r
a
c
ti
c
a
l
a
nd
e
th
ic
a
l
c
ha
ll
e
ng
e
s
of
la
r
g
e
la
ngua
ge
mo
d
e
ls
in
e
duc
a
ti
o
n:
a
s
y
s
te
ma
ti
c
s
c
o
pi
ng
r
e
vi
e
w
,”
B
r
it
is
h J
our
nal
o
f
E
duc
at
io
nal
T
e
c
hnol
ogy
, vo
l.
55, n
o
. 1, pp. 9
0
–
112, J
a
n. 2024, do
i:
10.1111/bj
e
t.
13370.
[
2]
D
.
R
a
me
s
h
a
nd
S
.
K
.
S
a
na
mpudi
,
“
A
n
a
ut
o
ma
te
d
e
s
s
a
y
s
c
o
r
i
ng
s
y
s
te
ms
:
a
s
y
s
t
e
ma
ti
c
l
it
e
r
a
tu
r
e
r
e
v
i
e
w
,”
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
R
e
v
ie
w
, vol
. 55, n
o
.
3, pp. 2495
–
2527, M
a
r
. 2022, do
i:
10.1007
/s
10462
-
021
-
10068
-
2.
[
3]
S
.
H
a
ll
e
r
,
A
.
A
ld
e
a
,
C
.
S
e
if
e
r
t,
a
nd
N
.
S
tr
is
c
iu
gl
io
,
“
S
ur
ve
y
on
a
ut
o
ma
te
d
s
hor
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng
w
it
h
de
e
p
le
a
r
ni
ng:
f
r
o
m
w
o
r
d
e
mb
e
ddi
ngs
t
o
tr
a
ns
f
or
m
e
r
s
,”
vo
l.
1, n
o
. 1, M
a
r
. 2022, [
O
nl
in
e
]
. A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
:/
/a
r
x
i
v
.
or
g/
a
bs
/2
204.03503.
[
4]
Y
.
K
uma
r
,
S
.
A
gga
r
w
a
l,
D
.
M
a
ha
ta
,
R
.
R
.
S
ha
h,
P
.
K
uma
r
a
gur
u,
a
nd
R
.
Z
im
me
r
ma
nn,
“
G
e
t
it
s
c
or
e
d
us
in
g
a
ut
o
s
a
s
-
A
n
a
ut
o
ma
t
e
d
s
y
s
t
e
m
f
o
r
s
c
o
r
in
g
s
h
o
r
t
a
ns
w
e
r
s
,”
33r
d
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
,
A
A
A
I
2019,
31s
t
I
nnov
at
iv
e
A
ppl
ic
at
io
ns
of
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
C
onf
e
r
e
n
c
e
,
I
A
A
I
2019
a
nd
th
e
9t
h
A
A
A
I
Sy
m
pos
iu
m
on
E
duc
at
io
nal
A
dv
anc
e
s
in
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, E
A
A
I
2019
,
vol
. 33, n
o
. 01, pp. 9662
–
9669, J
ul
. 2019, do
i:
10.1609/aa
a
i.
v
33i
01.3301966
2.
[
5]
S
.
H
a
s
s
a
n,
A
.
A
.
F
a
hm
y
,
a
nd
M
.
E
l
-
R
a
ml
y
,
“
A
ut
o
ma
ti
c
s
h
o
r
t
a
ns
w
e
r
s
c
o
r
in
g
ba
s
e
d
o
n
pa
r
a
gr
a
ph
e
mb
e
ddi
n
gs
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
A
dv
anc
e
d
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
a
nd
A
ppl
ic
at
io
ns
,
vo
l.
9,
n
o
.
10,
pp.
397
–
402,
2018,
do
i:
10.14569/I
J
A
C
S
A
.2018.091048.
[
6]
W
. H
.
G
o
ma
a
a
nd A
. A
. F
a
hm
y
,
A
ns
2v
e
c
:
a s
c
or
in
g s
y
s
te
m
f
or
s
hor
t
ans
w
e
r
s
, v
o
l.
921.
S
pr
in
g
e
r
I
nt
e
r
na
ti
o
na
l
P
ubl
is
hi
ng, 202
0.
[
7]
P
.
S
hw
e
ta
a
nd
K
.
A
dhi
y
a
,
“
C
o
mpa
r
a
ti
ve
s
tu
d
y
of
f
e
a
tu
r
e
e
ngi
n
e
e
r
in
g
f
or
a
ut
o
ma
t
e
d
s
h
o
r
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
-
2022
I
E
E
E
W
or
ld
C
onf
e
r
e
nc
e
on
A
ppl
ie
d
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and
C
o
m
put
in
g,
A
I
C
2022
,
J
un.
2022,
pp.
594
–
5
97,
do
i:
10.1109/A
I
C
55036.2022.9848851.
[
8]
C
.
C
a
i,
“
A
ut
o
ma
ti
c
e
s
s
a
y
s
c
o
r
in
g
w
it
h
r
e
c
u
r
r
e
nt
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k,”
in
A
C
M
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
P
r
oc
e
e
di
ng
Se
r
ie
s
,
M
a
r
.
2019, pp. 1
–
7, do
i:
10.1145/3318265.3
318296.
[
9]
L
.
Z
ha
ng, Y.
H
ua
ng, X.
Y
a
ng, S
. Y
u, a
nd
F
. Z
hua
ng, “
A
n a
ut
oma
ti
c
s
h
o
r
t
-
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng
m
o
de
l
f
o
r
s
e
mi
-
o
pe
n
-
e
nd
e
d
que
s
ti
ons
,”
I
nt
e
r
ac
ti
v
e
L
e
ar
ni
ng E
nv
ir
onm
e
nt
s
, v
o
l.
30, n
o
. 1, pp. 177
–
190,
J
a
n. 2022, do
i:
10.
1080/10494820.201
9.1648300.
[
10]
U
.
K
.
C
ha
kr
a
bo
r
t
y
a
nd
A
.
M
is
hr
a
,
“
A
ut
o
ma
ti
c
s
hor
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng
us
in
g
a
L
S
T
M
ba
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
-
2023
I
E
E
E
W
or
ld
C
onf
e
r
e
nc
e
on
A
ppl
ie
d
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and
C
om
put
in
g,
A
I
C
2023
,
J
ul
.
2023,
pp.
332
–
337,
do
i:
10.1
109/
A
I
C
57670.2023.10263899.
[
11]
A
.
V
a
s
w
a
ni
e
t
al
.
,
“
A
tt
e
nt
io
n
is
a
ll
y
ou
n
e
e
d,”
A
dv
anc
e
s
in
N
e
ur
al
I
nf
or
m
at
io
n
P
r
oc
e
s
s
in
g
Sy
s
te
m
s
,
vo
l.
2017
-
D
e
c
e
m,
pp. 5999
–
6009, 2017.
[
12]
L
.
C
a
mus
a
nd
A
.
F
il
ig
he
r
a
,
“
I
nve
s
ti
ga
ti
ng
tr
a
ns
f
o
r
m
e
r
s
f
o
r
a
ut
o
ma
ti
c
s
ho
r
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng,”
in
L
e
c
tu
r
e
N
ot
e
s
in
C
om
p
ut
e
r
Sc
ie
nc
e
(
in
c
lu
di
ng
s
ubs
e
r
ie
s
L
e
c
tu
r
e
N
ot
e
s
in
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and
L
e
c
tu
r
e
N
ot
e
s
in
B
io
in
f
or
m
at
ic
s
)
,
vo
l.
12164
L
N
A
I
,
2020, pp.
43
–
48.
[
13]
M
.
T
ha
kka
r
,
“
F
in
e
tu
n
in
g
tr
a
ns
f
or
m
e
r
m
o
d
e
ls
to
bui
ld
A
S
A
G
s
y
s
t
e
m,”
A
r
x
iv
,
S
e
p.
2021,
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
:/
/a
r
x
i
v
.
o
r
g/
a
bs
/2
109.12300.
[
14]
X
.
Z
hu,
H
.
W
u,
a
nd
L
.
Z
ha
ng,
“
A
ut
o
ma
ti
c
s
hor
t
-
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng
v
ia
B
E
R
T
-
ba
s
e
d
de
e
p
n
e
ur
a
l
ne
twor
ks
,”
IE
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
L
e
ar
ni
ng T
e
c
hnol
ogi
e
s
, v
o
l.
15, n
o
. 3, pp. 364
–
375, 2022, d
o
i:
10.1109/
T
L
T
.2022.3175537.
[
15]
D
.
H
.
A
lh
a
me
d,
A
.
M
.
A
la
jm
i,
T
.
A
.
A
lq
a
ht
a
ni
,
Y
.
H
.
A
la
li
,
M
.
R
.
A
ln
a
s
s
a
r
,
a
nd
D
.
A
.
A
la
bba
d,
“
iG
r
a
de
:
a
n
a
ut
o
ma
t
e
d
s
ho
r
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng
s
y
s
te
m,”
in
A
C
M
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
P
r
oc
e
e
di
ng
Se
r
ie
s
,
D
e
c
.
2022,
pp.
110
–
116,
do
i:
10.1145/3582768.35
82790.
[
16]
H
.
R
.
S
a
li
m,
C
.
D
e
,
N
.
D
.
P
r
a
ta
ma
put
r
a
,
a
nd
D
.
S
uha
r
to
n
o
,
“
I
ndo
n
e
s
ia
n
a
ut
o
ma
ti
c
s
ho
r
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng
s
y
s
t
e
m,”
B
ul
le
ti
n
of
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g and I
nf
o
r
m
at
ic
s
(
B
E
E
I
)
,
vo
l.
11, n
o
. 3,
pp. 1586
–
1603, J
un. 2022, do
i:
10.11591/
e
e
i.
v
11i
3.3531.
[
17]
S
.
I
.
G
.
S
it
um
e
a
ng,
R
.
M
.
G
.
T
.
S
ih
it
e
,
H
.
S
im
a
nj
unt
a
k,
a
nd
J
.
A
ma
li
a
,
“
A
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
r
e
gr
e
s
s
io
n
a
ppr
o
a
c
h
t
o
in
d
o
n
e
s
ia
n
s
ho
r
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng
s
y
s
te
m,”
in
A
C
M
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
P
r
oc
e
e
di
ng
Se
r
ie
s
,
O
c
t.
2023,
pp.
201
–
209,
do
i:
10.1145/3626641.36
26929.
[
18
]
I
.
D
.
M
a
r
di
ni
G
,
C
.
G
.
Q
ui
nt
e
r
o
M
,
C
.
A
.
V
il
o
r
ia
N
,
W
.
S
.
P
e
r
c
y
br
oo
ks
B
,
H
.
S
.
R
o
b
le
s
N
,
a
nd
K
.
V
il
la
lb
a
R
,
“
A
de
e
p
-
le
a
r
n
i
ng
-
ba
s
e
d
gr
a
di
ng
s
y
s
te
m
(
A
S
A
G
)
f
or
r
e
a
di
ng
c
ompr
e
he
ns
i
o
n
a
s
s
e
s
s
me
nt
b
y
us
in
g
a
ph
o
r
is
ms
a
s
o
pe
n
-
a
ns
w
e
r
-
qu
e
s
ti
o
ns
,”
E
duc
at
io
n
and I
nf
o
r
m
at
io
n T
e
c
hnol
ogi
e
s
, v
ol
. 29, n
o
. 4, pp. 4565
–
4590,
M
a
r
. 2024, do
i:
10.1007/s
10639
-
023
-
11890
-
7.
[
19]
C
.
P
a
r
k
e
t
al
.
,
“
T
hi
s
I
s
C
o
mp
e
ti
ti
o
n
a
t
S
e
m
E
v
a
l
-
2019
ta
s
k
9:
B
E
R
T
is
uns
ta
bl
e
f
o
r
o
ut
-
of
-
d
o
ma
in
s
a
mpl
e
s
,”
N
A
A
C
L
H
L
T
20
19
-
I
nt
e
r
nat
io
nal
W
or
k
s
hop
on
Se
m
ant
i
c
E
v
al
uat
io
n,
Se
m
E
v
al
201
9,
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
th
e
13t
h
W
or
k
s
hop
,
v
o
l.
1,
no
.
1,
pp.
1254
–
1261,
2019, do
i:
10.18653/
v
1/
s
19
-
2220.
[
20]
S
.
B
ir
d,
E
.
K
l
e
in
,
a
nd
E
.
L
o
p
e
r
,
N
at
ur
al
L
anguage
P
r
oc
e
s
s
in
g
w
it
h
P
y
th
on
:
A
nal
y
z
in
g
T
e
x
t
w
it
h
th
e
N
at
ur
al
L
anguage
T
o
ol
k
it
.
nl
tk
. or
g
. O
’
R
e
il
l
y
M
e
di
a
, I
n
c
., 2023.
[
21]
H
.
C
hi
mi
ng
y
a
ng,
“
A
n
a
ut
o
ma
ti
c
s
y
s
t
e
m
f
o
r
e
s
s
a
y
que
s
ti
o
ns
s
c
o
r
in
g
ba
s
e
d
o
n
L
S
T
M
a
nd
W
o
r
d
E
mb
e
ddi
ng,”
in
P
r
oc
e
e
di
n
gs
-
2020
5t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
I
nf
o
r
m
at
io
n
Sc
ie
nc
e
,
C
om
put
e
r
T
e
c
hnol
ogy
and
T
r
ans
po
r
ta
ti
on,
I
SC
T
T
2020
,
N
o
v
.
2
020,
pp. 355
–
364, do
i:
10.1109/
I
S
C
T
T
51595.2020.00068.
[
22]
A
. F
il
ig
h
e
r
a
,
T
. S
t
e
u
e
r
,
a
nd C
. R
e
ns
in
g, “
F
ool
in
g a
ut
o
ma
ti
c
s
h
o
r
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng s
y
s
t
e
ms
,”
i
n
L
e
c
tu
r
e
N
ot
e
s
i
n C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
in
c
lu
di
ng
s
ubs
e
r
ie
s
L
e
c
tu
r
e
N
ot
e
s
in
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and
L
e
c
tu
r
e
N
ot
e
s
in
B
io
in
f
or
m
at
ic
s
)
,
vo
l.
12163
L
N
A
I
,
20
20,
pp. 177
–
190.
[
23]
F
.
R
a
hut
o
m
o
e
t
al
.
,
“
O
pe
n
pr
o
bl
e
ms
in
I
nd
o
n
e
s
ia
n
a
ut
o
ma
ti
c
e
s
s
a
y
s
c
o
r
in
g
s
y
s
t
e
m,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
E
ngi
ne
e
r
in
g
&
T
e
c
hnol
ogy
, vo
l.
7, n
o
. 4.44, p. 156, 2018,
d
o
i:
10.14419/i
j
e
t.
v
7
i4
.44.26974.
[
24]
J
.
D
e
vl
in
,
M
.
W
.
C
ha
ng,
K
.
L
e
e
,
a
nd
K
.
T
out
a
nov
a
,
“
B
E
R
T
:
pr
e
-
tr
a
in
in
g
of
d
e
e
p
bi
di
r
e
c
ti
o
na
l
tr
a
ns
f
or
m
e
r
s
f
o
r
la
ng
ua
ge
unde
r
s
ta
ndi
ng,”
in
N
A
A
C
L
H
L
T
2019
-
2019
C
onf
e
r
e
nc
e
o
f
t
he
N
or
th
A
m
e
r
i
c
an
C
hapt
e
r
o
f
th
e
A
s
s
o
c
ia
ti
on
f
o
r
C
om
put
at
i
onal
L
in
gui
s
ti
c
s
:
H
um
an L
anguage
T
e
c
hnol
ogi
e
s
-
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
C
onf
e
r
e
n
c
e
, 2019, v
o
l.
1, pp. 4171
–
4186.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
I
ndone
s
ian
automated
s
hor
t
-
ans
w
e
r
gr
ading
us
ing
tr
ans
f
or
me
r
s
-
bas
e
d
s
e
mantic
…
(
Samue
l
Sit
ume
ang
)
1043
[
25]
B
.
W
il
ie
e
t
al
.
,
“
I
ndo
N
L
U
:
b
e
n
c
hma
r
k
a
nd
r
e
s
o
u
r
c
e
s
f
o
r
e
v
a
lu
a
ti
ng
I
nd
o
n
e
s
ia
n
na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
unde
r
s
ta
n
di
ng,”
ar
X
iv
,
S
e
p.
2020.
[
26]
A
. A
iz
a
w
a
, “
A
n i
n
f
or
ma
ti
o
n
-
th
e
o
r
e
ti
c
p
e
r
s
p
e
c
t
i
v
e
of
TF
-
I
D
F
m
e
a
s
ur
e
s
,”
I
nf
or
m
at
io
n
P
r
oc
e
s
s
in
g and M
anage
m
e
nt
, vo
l.
39,
n
o. 1,
pp. 45
–
65, J
a
n. 2003, do
i:
10.1016/S
0306
-
4573
(
02)
00021
-
3.
[
27]
G
.
M
a
r
e
nt
a
ki
s
a
nd
J
.
H
öl
z
l,
“
C
o
mpr
e
s
s
io
n
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
a
nd
s
ig
na
l
di
s
to
r
ti
o
n
of
c
o
mm
o
n
P
C
A
ba
s
e
s
f
or
H
R
T
F
m
o
d
e
ll
in
g,”
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
t
he
Sound and M
us
ic
C
om
put
in
g C
on
f
e
r
e
nc
e
s
,
vo
l.
2021
-
J
un
e
, pp. 60
–
67, 2021.
[
28]
N
.
A
.
K
ur
dhi
a
nd
A
.
S
a
x
e
na
,
“
E
v
a
lu
a
ti
ng
qua
dr
a
ti
c
w
e
ig
ht
e
d
K
a
ppa
a
s
th
e
s
ta
nda
r
d
pe
r
f
or
ma
nc
e
me
tr
i
c
f
o
r
a
ut
o
ma
t
e
d
e
s
s
a
y
s
c
or
in
g,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
E
duc
at
io
nal
D
at
a M
in
in
g Soc
ie
ty
, no
. J
ul
y
, pp. 103
–
113, 2023.
[
29]
A
.
P
r
a
bhude
s
a
i
a
nd
T
.
N
.
B
.
D
u
o
ng,
“
A
ut
o
ma
ti
c
s
h
o
r
t
a
ns
w
e
r
gr
a
di
ng
us
in
g
s
ia
me
s
e
B
id
ir
e
c
ti
o
na
l
L
S
T
M
ba
s
e
d
r
e
g
r
e
s
s
io
n,
”
in
T
A
L
E
2019
-
2019
I
E
E
E
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
n
c
e
on
E
ngi
ne
e
r
in
g,
T
e
c
hnol
ogy
and
E
duc
at
io
n
,
D
e
c
.
2019,
pp.
1
–
6,
do
i:
10.1109/
T
A
L
E
48000.2019.9226026.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
Sa
m
u
e
l
Si
t
um
ea
n
g
recei
v
ed
h
i
s
b
ach
e
l
o
r
’
s
d
e
g
r
ee
i
n
t
h
e
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
T
ech
n
o
l
o
g
y
St
u
d
y
Pr
o
g
ra
m
,
Fa
cu
l
t
y
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
an
d
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
T
ech
n
o
l
o
g
y
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
as
Su
m
at
e
ra
U
t
ara,
I
n
d
o
n
e
s
i
a,
i
n
2
0
1
4
.
H
e
rece
i
v
e
d
h
i
s
m
as
t
e
r
’
s
d
e
g
r
ee
fro
m
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
an
d
I
n
fo
r
m
at
i
o
n
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
,
Co
l
l
e
g
e
o
f
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
,
N
at
i
o
n
a
l
C
h
u
n
g
Ch
en
g
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
T
ai
w
a
n
,
i
n
2
0
1
7
.
H
e
c
u
rr
en
t
l
y
l
ect
u
re
s
i
n
t
h
e
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
S
y
s
t
em
St
u
d
y
Pro
g
ra
m
,
Fa
cu
l
t
y
o
f
In
fo
r
m
at
i
c
s
an
d
E
l
ec
t
ri
c
al
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
I
n
s
t
i
t
u
t
T
e
k
n
o
l
o
g
i
D
el
.
H
i
s
m
ai
n
re
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
i
s
A
I
-
d
r
i
v
en
s
o
l
u
t
i
o
n
s
f
o
r
ed
u
c
at
i
o
n
an
d
cu
l
t
u
ra
l
h
e
ri
t
ag
e
,
w
h
i
ch
i
n
t
e
rs
ec
t
ar
e
as
of
d
at
a
s
c
i
en
ce
,
n
at
u
ra
l
l
a
n
g
u
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
an
d
co
m
p
u
t
e
r
v
i
s
i
o
n
.
H
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
ed
at
em
a
i
l
:
s
am
u
e
l
.
s
i
t
u
me
an
g
@
d
e
l
.
a
c.
i
d
.
Sa
ra
h
R
o
s
di
a
n
a
Ta
m
b
un
a
n
re
cei
v
ed
h
e
r
b
a
c
h
el
o
r
’
s
d
e
g
r
ee
i
n
t
h
e
In
fo
r
m
at
i
o
n
S
y
s
t
em
St
u
d
y
Pro
g
ram,
Fa
c
u
l
t
y
o
f
In
fo
r
m
at
i
c
s
an
d
E
l
ec
t
ri
c
al
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
I
n
s
t
i
t
u
t
T
e
k
n
o
l
o
g
i
D
el
,
I
n
d
o
n
e
s
i
a,
i
n
2
0
1
9
.
Sh
e
r
ece
i
v
e
d
h
e
r
m
as
t
e
r
’
s
d
e
g
ree
fro
m
t
h
e
Co
m
p
u
t
e
r
S
ci
e
n
ce
s
Mas
t
e
r
Pro
g
ra
m
,
Facu
l
t
y
o
f
Mat
h
em
at
i
c
s
a
n
d
N
at
u
ral
S
c
i
en
ce
s
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
as
G
ad
j
ah
Mad
a,
I
n
d
o
n
e
s
i
a,
i
n
2
0
2
3
.
Sh
e
c
u
rr
e
n
t
l
y
l
ec
t
u
r
e
s
i
n
t
h
e
In
fo
r
m
at
i
o
n
S
y
s
t
em
St
u
d
y
Pro
g
ra
m
,
Fa
cu
l
t
y
o
f
I
n
f
o
r
m
at
i
c
s
an
d
E
l
ec
t
ri
c
a
l
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
In
s
t
i
t
u
t
T
e
k
n
o
l
o
g
i
D
el
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
f
o
c
u
s
e
s
o
n
s
o
ft
w
ar
e
e
n
g
i
n
ee
ri
n
g
an
d
d
at
a
s
ec
u
r
i
ty
.
S
h
e
c
an
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
s
arah
.
t
am
b
u
n
an
@
d
el
.
a
c
.
i
d
.
Li
di
a
Gi
n
t
i
n
g
h
e
r
b
ac
h
el
o
r
’
s
d
e
g
r
ee
i
n
t
h
e
In
fo
r
mat
i
o
n
S
y
s
t
em
St
u
d
y
Pro
g
ra
m,
Fac
u
l
t
y
o
f
In
fo
r
m
at
i
c
s
an
d
E
l
ec
t
ri
c
al
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
In
s
t
i
t
u
t
T
e
k
n
o
l
o
g
i
D
el
,
I
n
d
o
n
e
s
i
a,
i
n
2
0
2
4
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
are
n
at
u
ra
l
l
a
n
g
u
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
d
at
a
mi
n
i
n
g
,
an
d
ed
u
c
at
i
o
n
t
ec
h
n
o
l
o
g
y
.
Sh
e
c
an
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
l
i
d
i
a
g
i
n
t
i
n
g
2
4
3
@
g
m
a
i
l
.
co
m
.
Wa
h
y
u
Kr
i
s
da
n
g
o
l
y
a
n
ti
Si
m
a
m
o
ra
h
e
r
b
ach
e
l
o
r
’
s
d
eg
r
e
e
i
n
t
h
e
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
S
y
s
t
em
St
u
d
y
Pro
g
ram,
Fa
c
u
l
t
y
o
f
In
fo
r
m
at
i
c
s
an
d
E
l
ec
t
ri
c
al
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
I
n
s
t
i
t
u
t
T
e
k
n
o
l
o
g
i
D
el
,
In
d
o
n
e
s
i
a,
i
n
2
0
2
4
.
H
e
r
re
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
are
n
at
u
r
al
l
an
g
u
a
g
e
p
ro
c
e
s
s
i
n
g
,
d
at
a
m
i
n
i
n
g
,
an
d
e
d
u
c
a
t
i
o
n
t
e
c
h
n
o
l
o
g
y
.
Sh
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
a
t
e
m
ai
l
:
w
ah
y
u
k
ri
s
d
an
g
o
l
y
an
t
i
s
i
m
am
o
ra@
g
m
ai
l
.
c
o
m
.
Wi
n
da
Sa
ri
Bu
ta
rBu
ta
r
h
e
r
b
ach
e
l
o
r
’
s
d
e
g
r
ee
i
n
t
h
e
In
fo
r
m
at
i
o
n
S
y
s
t
em
St
u
d
y
Pro
g
ra
m
,
Fa
c
u
l
t
y
o
f
In
fo
r
m
at
i
c
s
a
n
d
E
l
ec
t
ri
c
a
l
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
In
s
t
i
t
u
t
T
e
k
n
o
l
o
g
i
D
el
,
In
d
o
n
e
s
i
a
,
i
n
2
0
2
4
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
re
s
t
s
are
n
at
u
ral
l
an
g
u
a
g
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
d
at
a
m
i
n
i
n
g
,
an
d
e
d
u
c
at
i
o
n
t
e
ch
n
o
l
o
g
y
.
S
h
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
w
i
n
d
ad
r
i
n
i
2
6
@
g
m
ai
l
.
co
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.