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.
1015
~
1023
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
4
i
3
.
pp
1
0
15
-
1023
1015
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
M
u
ltil
in
g
u
al
h
at
e
sp
e
e
c
h
d
e
t
e
c
t
io
n
u
si
n
g
d
e
e
p
l
e
ar
n
in
g
Vin
c
e
n
t
,
Am
al
ia
Z
ah
r
a
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
B
I
N
U
S
G
r
a
dua
te
P
r
o
gr
a
m
-
M
a
s
te
r
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
, B
in
a
N
us
a
nt
a
r
a
U
ni
v
e
r
s
it
y
,
J
a
ka
r
ta
, I
ndo
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
No
v
10,
2024
R
e
vi
s
e
d
M
a
r
18,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
J
un
9,
2025
T
h
e
ri
s
e
o
f
s
o
ci
al
med
i
a
h
as
en
ab
l
e
d
p
u
b
l
i
c
e
x
p
re
s
s
i
o
n
b
u
t
a
l
s
o
fu
e
l
ed
t
h
e
s
p
re
ad
o
f
h
at
e
s
p
eec
h
,
c
o
n
t
ri
b
u
t
i
n
g
t
o
s
o
ci
al
t
e
n
s
i
o
n
s
a
n
d
p
o
t
en
t
i
al
v
i
o
l
en
ce
.
N
at
u
ral
l
an
g
u
a
g
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
(
N
L
P)
,
p
art
i
cu
l
ar
l
y
t
e
x
t
c
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
,
h
as
b
e
co
me
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
d
e
t
ec
t
i
n
g
h
a
t
e
s
p
eech
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
d
ev
e
l
o
p
s
a
h
at
e
s
p
e
ec
h
d
e
t
ec
t
i
o
n
mo
d
el
o
n
T
w
i
t
t
e
r
u
s
i
n
g
Fas
t
T
e
x
t
w
i
t
h
b
i
d
i
r
ec
t
i
o
n
a
l
l
o
n
g
s
h
o
rt
-
t
e
rm
memo
r
y
(B
i
-
L
ST
M)
an
d
e
x
p
l
o
r
e
s
mu
l
t
i
l
i
n
g
u
al
b
i
d
i
r
ec
t
i
o
n
a
l
e
n
co
d
e
r
r
e
p
re
s
en
t
at
i
o
n
s
fr
o
m
t
ran
s
fo
r
me
rs
(M
-
BE
RT
)
fo
r
h
a
n
d
l
i
n
g
d
i
v
e
rs
e
l
an
g
u
ag
e
s
.
D
at
a
au
g
me
n
t
at
i
o
n
t
ech
n
i
q
u
e
s
-
i
n
cl
u
d
i
n
g
e
as
y
d
at
a
au
g
me
n
t
at
i
o
n
(E
D
A
)
me
t
h
o
d
s
,
b
a
c
k
t
ran
s
l
at
i
o
n
,
a
n
d
g
e
n
e
rat
i
v
e
a
d
v
e
rs
ari
al
n
e
t
w
o
r
k
s
(G
A
N
s
)
-
are
em
p
l
o
y
ed
t
o
e
n
h
an
ce
cl
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
,
e
s
p
eci
al
l
y
f
o
r
i
m
b
al
a
n
ce
d
d
at
as
e
t
s
.
Re
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
at
d
at
a
au
g
men
t
at
i
o
n
s
i
g
n
i
fi
c
an
t
l
y
b
o
o
s
t
s
p
e
rfo
r
m
an
ce.
T
h
e
h
i
g
h
e
s
t
F1
-
s
c
o
re
s
ar
e
ach
i
ev
e
d
b
y
r
an
d
o
m
i
n
s
e
rt
i
o
n
fo
r
I
n
d
o
n
e
s
i
an
(F1
-
s
co
r
e
:
0
.
8
8
9
,
A
cc
u
ra
cy
:
0
.
8
7
9
),
s
y
n
o
n
y
m
r
e
p
l
a
cemen
t
fo
r
E
n
g
l
i
s
h
(F1
-
s
c
o
r
e:
0
.
8
7
2
,
A
ccu
ra
cy
:
0
.
8
3
1
),
an
d
r
an
d
o
m
d
el
e
t
i
o
n
f
o
r
G
e
rm
a
n
(F1
-
s
c
o
r
e:
0
.
8
5
3
,
A
c
cu
ra
cy
:
0
.
8
3
0
)
w
i
t
h
t
h
e
F
as
t
T
e
x
t
+
Bi
-
L
ST
M
mo
d
e
l
.
T
h
e
M
-
B
E
RT
m
o
d
e
l
p
e
rfo
r
m
s
b
e
s
t
w
i
t
h
r
an
d
o
m
d
el
e
t
i
o
n
f
o
r
I
n
d
o
n
e
s
i
an
(F1
-
s
c
o
r
e:
0
.
8
9
8
,
A
ccu
ra
cy
:
0
.
8
8
0
),
ran
d
o
m
s
w
ap
f
o
r
E
n
g
l
i
s
h
(F1
s
c
o
re:
0
.
8
7
0
,
A
c
cu
ra
cy
:
0
.
8
6
6
),
an
d
ran
d
o
m
d
e
l
e
t
i
o
n
f
o
r
G
e
r
m
an
(F1
-
s
c
o
re:
0
.
6
6
2
,
A
ccu
ra
cy
:
0
.
8
5
8
).
T
h
e
s
e
fi
n
d
i
n
g
s
u
n
d
e
rs
c
o
r
e
t
h
at
d
at
a
au
g
me
n
t
at
i
o
n
e
ff
ec
t
i
v
en
e
s
s
v
ari
e
s
b
y
l
an
g
u
a
g
e
an
d
mo
d
e
l
.
T
h
i
s
r
e
s
e
ar
ch
s
u
p
p
o
rt
s
e
ffo
rt
s
t
o
m
i
t
i
g
at
e
h
at
e
s
p
eech
’s
i
m
p
ac
t
o
n
s
o
ci
al
med
i
a
b
y
ad
v
an
ci
n
g
mu
l
t
i
l
i
n
g
u
al
d
e
t
ec
t
i
o
n
c
ap
ab
i
l
i
t
i
e
s.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
Bi
-
L
S
T
M
Da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
Ha
t
e
s
pe
e
c
h
M
-
B
E
R
T
NL
P
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
:
V
i
n
c
e
n
t
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
B
I
NU
S
Gr
a
dua
te
P
r
o
gr
a
m
M
a
s
t
e
r
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
B
i
na
Nus
a
n
t
a
r
a
Uni
v
e
r
s
i
t
y
J
a
ka
r
t
a
,
I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
vi
nc
e
n
t
053@bi
nus
.
a
c
.
i
d
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
S
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
i
s
a
pa
r
t
o
f
t
h
e
i
n
t
e
r
n
e
t
t
h
a
t
f
a
c
i
li
t
a
t
e
s
us
e
r
s
i
n
e
x
pr
e
s
s
i
ng
t
h
e
m
s
e
l
ve
s
,
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
n
g,
i
n
t
e
r
a
c
t
i
n
g,
s
h
a
r
i
n
g,
a
n
d
c
o
m
m
u
ni
c
a
t
i
n
g
w
i
t
h
ot
h
e
r
s
.
I
n
2020,
h
a
l
f
o
f
t
h
e
wo
r
l
d
’
s
po
pu
l
a
t
i
o
n
wa
s
a
l
r
e
a
d
y
us
i
n
g
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
.
Out
o
f
5.
2
bi
ll
i
o
n
pe
o
pl
e
who
o
wn
e
d
m
o
bil
e
ph
o
n
e
s
,
4.
5
bi
ll
i
o
n
we
r
e
c
o
n
n
e
c
t
e
d
to
t
h
e
i
n
t
e
r
n
e
t
,
a
n
d
3.
8
bi
l
li
o
n
we
r
e
a
c
t
i
v
e
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
us
e
r
s
.
T
hi
s
f
i
gur
e
o
f
3.
8
b
i
ll
i
o
n
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
49
%
o
f
t
h
e
g
l
o
b
a
l
po
pu
l
a
t
i
o
n
i
n
2020.
T
h
e
e
m
e
r
ge
n
c
e
o
f
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
p
l
a
t
f
o
r
m
s
l
i
ke
T
w
i
t
t
e
r
,
F
a
c
e
b
o
o
k
,
a
n
d
I
n
s
t
a
gr
a
m
h
a
s
pr
o
vi
de
d
a
s
pa
c
e
f
o
r
t
h
e
publ
i
c
to
e
x
pr
e
s
s
t
h
e
i
r
o
pi
ni
o
ns
t
h
r
o
ugh
p
o
s
t
e
d
c
o
m
m
e
n
t
s
.
Am
o
n
g
t
h
e
s
e
p
l
a
t
f
o
r
m
s
,
T
wi
tt
e
r
s
t
a
n
ds
o
u
t
by
o
f
f
e
r
i
n
g
f
e
a
t
ur
e
s
li
ke
r
e
t
we
e
t
s
,
l
i
ke
s
,
a
n
d
r
e
pl
i
e
s
,
a
l
l
o
w
i
ng
m
il
li
o
n
s
o
f
us
e
r
s
to
i
n
d
i
r
e
c
t
l
y
i
n
t
e
r
a
c
t
i
n
c
o
nv
e
r
s
a
t
i
o
ns
.
Ho
we
v
e
r
,
th
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
h
a
v
e
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
n
e
w
c
h
a
ll
e
n
ge
:
t
h
e
s
pr
e
a
d
o
f
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
[
1]
.
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
:
1015
-
1023
1016
Ha
t
e
s
pe
e
c
h
i
s
a
ph
e
n
o
m
e
n
o
n
wh
e
r
e
us
e
r
s
,
e
i
t
h
e
r
i
n
t
e
n
t
i
o
n
a
ll
y
o
r
uni
n
t
e
n
t
i
o
n
a
ll
y
,
d
i
s
s
e
mi
na
t
e
m
e
s
s
a
ge
s
o
r
c
o
n
t
e
n
t
a
i
m
e
d
a
t
pr
o
v
o
ki
n
g,
i
n
c
i
t
i
ng,
o
r
di
s
c
r
i
mi
na
t
i
n
g
a
g
a
i
ns
t
s
pe
c
i
f
i
c
i
nd
i
v
i
dua
l
s
o
r
gr
o
ups
[
2]
.
Ha
t
e
s
pe
e
c
h
o
f
t
e
n
t
a
r
ge
t
s
i
n
d
i
v
i
dua
l
s
b
a
s
e
d
o
n
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
s
uc
h
a
s
e
t
h
ni
c
i
t
y
,
r
e
l
i
g
i
o
n
,
r
a
c
e
,
ge
n
de
r
,
s
e
x
ua
l
o
r
i
e
n
t
a
t
i
o
n
,
o
r
ot
h
e
r
b
a
c
kgr
o
un
ds
.
C
o
n
s
e
que
n
t
l
y
,
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
c
a
n
l
e
a
d
t
o
s
o
c
i
a
l
t
e
ns
i
o
n
s
,
c
r
e
a
t
e
s
t
e
r
e
ot
y
pe
s
,
h
a
r
m
i
n
t
e
r
c
u
l
t
ur
a
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
,
a
n
d
i
nc
i
t
e
ot
h
e
r
f
o
r
m
s
o
f
p
hy
s
i
c
a
l
vi
o
l
e
n
c
e
.
T
o
a
ddr
e
s
s
t
h
i
s
i
s
s
ue
,
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
n
a
t
ur
a
l
l
a
n
gua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
(
NL
P
)
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
h
a
s
e
m
e
r
ge
d
a
s
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
a
pp
r
o
a
c
h
to
a
n
a
ly
z
i
ng
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
l
i
ngu
i
s
t
i
c
pa
tt
e
r
n
s
us
e
d
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
.
T
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
a
b
r
a
n
c
h
o
f
NL
P
a
i
m
e
d
a
t
gr
o
upi
n
g
t
e
x
t
s
i
n
t
o
c
e
r
t
a
i
n
c
a
t
e
g
o
r
i
e
s
or
c
l
a
s
s
e
s
.
H
o
we
v
e
r
,
c
h
a
l
l
e
n
ge
s
i
n
t
e
x
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
r
i
s
e
wh
e
n
t
h
e
m
o
de
l
m
us
t
h
a
n
d
l
e
t
h
e
l
i
ngu
i
s
t
i
c
a
n
d
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
d
i
v
e
r
s
i
t
y
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
,
i
n
c
l
ud
i
ng
uni
que
wr
i
t
i
n
g
s
t
y
l
e
s
a
n
d
p
h
r
a
s
e
s
[
3]
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
n
o
i
s
y
a
n
d
i
m
ba
l
a
n
c
e
d
da
t
a
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
pr
e
s
e
n
t
f
ur
t
h
e
r
c
h
a
ll
e
n
ge
s
f
o
r
t
e
x
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
[
4]
,
[
5
]
.
T
hi
s
n
o
i
s
e
c
a
n
s
t
e
m
f
r
o
m
v
a
r
i
o
us
f
a
c
t
or
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
a
bb
r
e
vi
a
t
i
o
ns
,
s
l
a
n
g,
e
m
o
t
i
c
o
n
s
,
o
r
ot
h
e
r
wr
i
t
i
n
g
e
r
r
o
r
s
.
M
e
a
n
whil
e
,
i
m
ba
l
a
nc
e
d
da
t
a
c
a
n
c
a
us
e
i
s
s
u
e
s
,
s
uc
h
a
s
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
t
o
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
a
n
d
po
or
p
r
e
d
i
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
o
a
ddr
e
s
s
t
h
e
s
e
c
h
a
ll
e
n
ge
s
,
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
m
o
de
l
s
c
a
pa
bl
e
o
f
h
a
n
d
li
ng
l
i
ngu
i
s
t
i
c
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
nd
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
c
ha
l
l
e
nge
s
i
s
t
h
e
f
o
c
us
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
M
e
t
h
o
ds
s
uc
h
a
s
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
a
da
pt
i
v
e
NL
P
,
a
n
d
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
h
a
ve
b
e
c
o
m
e
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
l
y
po
pu
l
a
r
s
o
l
ut
i
o
n
s
f
o
r
t
a
c
kl
i
ng
t
h
e
s
e
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
.
W
i
t
h
t
e
c
h
n
o
l
o
g
i
c
a
l
a
d
v
a
n
c
e
m
e
n
t
s
a
n
d
m
o
r
e
s
o
phi
s
t
i
c
a
t
e
d
m
e
t
h
o
ds
,
t
e
x
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
i
s
e
x
pe
c
t
e
d
to
c
on
t
i
n
ua
ll
y
im
pr
o
v
e
i
n
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
i
n
t
e
r
pr
e
t
i
n
g
t
h
e
d
i
v
e
r
s
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
o
un
d
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
.
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
t
h
e
a
ut
h
o
r
s
wi
l
l
de
v
e
l
o
p
a
m
o
de
l
u
s
i
n
g
f
a
s
t
T
e
x
t
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
l
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
B
i
-
L
S
T
M
)
t
o
a
n
a
ly
z
e
pu
bl
i
c
o
p
i
ni
o
n
o
n
T
w
i
t
t
e
r
r
e
ga
r
di
n
g
v
a
r
i
o
us
i
s
s
ue
s
.
T
h
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
Bi
-
L
S
T
M
m
o
de
l
i
s
b
a
s
e
d
o
n
i
t
s
a
bil
i
t
y
t
o
h
a
n
d
l
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
h
a
ll
e
n
ge
s
a
n
d
e
nh
a
n
c
e
a
h
o
l
i
s
t
i
c
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
[
6]
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
w
il
l
a
l
s
o
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
pot
e
n
t
i
a
l
f
o
r
tr
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
n
g
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
us
i
n
g
m
u
l
t
i
li
ngua
l
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
(M
-
B
E
R
T
)
to
im
pr
o
v
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
a
n
d
a
ddr
e
s
s
i
ng
m
u
l
t
i
li
ngua
l
ha
t
e
s
pe
e
c
h
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
s
u
c
h
a
s
e
a
s
y
da
t
a
a
ug
m
e
nt
a
t
i
o
n
(
E
DA
)
,
b
a
c
k
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
a
n
d
ge
n
e
r
a
t
i
v
e
a
d
v
e
r
s
a
r
i
a
l
n
e
t
wo
r
ks
(
GA
Ns
)
w
i
ll
b
e
ut
i
li
z
e
d
t
o
e
n
ha
n
c
e
m
o
de
l
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
hi
s
s
t
ud
y
i
s
e
x
pe
c
t
e
d
to
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
to
e
f
f
o
r
t
s
i
n
mi
n
im
i
z
i
ng
t
h
e
n
e
ga
t
i
v
e
i
m
pa
c
t
o
f
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
i
n
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
p
a
pe
r
w
i
ll
b
e
s
t
r
uc
t
ur
e
d
a
s
f
o
l
l
o
w
s
.
I
n
s
e
c
t
i
o
n
2
w
il
l
pr
e
s
e
n
t
r
e
l
a
t
e
d
pr
e
vi
o
us
wo
r
k
o
n
m
u
l
t
i
li
ngua
l
m
e
t
h
o
ds
f
r
o
m
v
a
r
i
o
us
s
o
ur
c
e
s
.
I
n
s
e
c
t
i
o
n
3
w
il
l
d
i
s
c
us
s
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
us
e
d
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
m
o
de
l
de
ve
l
o
p
m
e
nt
wi
ll
be
d
i
s
p
l
a
y
e
d
t
h
r
o
ugh
t
a
bl
e
s
i
n
s
e
c
t
i
o
n
4,
wi
t
h
a
c
o
n
c
l
ud
i
ng
s
u
mm
a
r
y
pr
o
vi
de
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
5.
2.
L
I
T
E
RA
T
UR
E
RE
VI
E
W
R
e
s
e
a
r
c
h
ut
i
li
z
i
ng
m
u
l
t
il
i
ngua
l
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
s
uc
h
a
s
m
u
l
t
i
li
ngua
l
B
E
R
T
(
M
-
B
E
R
T
)
,
h
a
s
be
e
n
c
o
n
duc
t
e
d
f
o
r
s
o
m
e
t
i
m
e
.
I
n
t
h
e
s
t
ud
y
[
7]
,
h
a
t
e
s
p
e
e
c
h
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
hi
e
v
e
d
n
o
t
a
bl
e
r
e
s
u
l
t
s
u
s
i
ng
M
-
B
E
R
T
i
n
v
a
r
i
o
us
s
e
t
t
i
n
gs
.
F
o
r
t
h
e
m
u
l
t
i
li
ngua
l
ba
s
e
li
ne
M
-
B
E
R
T
,
t
h
e
m
o
de
l
s
h
o
we
d
m
o
de
r
a
t
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
w
i
t
h
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
b
s
e
r
v
e
d
i
n
H
i
nd
i
(
73.
7%
)
,
f
o
l
l
o
we
d
by
E
n
g
li
s
h
(
73.
6%
)
,
a
n
d
l
o
we
r
a
c
c
ur
a
c
y
in
Ge
r
m
a
n
(
69.
9%
)
.
T
h
e
s
e
r
e
s
u
l
t
s
i
nd
i
c
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
b
a
s
e
l
i
ne
M
-
B
E
R
T
m
o
de
l
c
a
n
h
a
n
d
l
e
m
u
l
t
i
li
ng
ua
l
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
r
e
a
s
o
n
a
bly
we
ll
b
ut
s
t
r
uggl
e
s
w
i
t
h
c
e
r
t
a
i
n
l
a
n
gua
g
e
s
li
ke
Ge
r
m
a
n
.
W
h
e
n
a
u
g
m
e
n
t
e
d
w
i
t
h
GA
N,
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
we
r
e
o
b
s
e
r
ve
d
a
c
r
o
s
s
a
l
l
l
a
n
gu
a
ge
s
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
Hi
n
d
i
in
c
r
e
a
s
e
d
to
78
.
3%
,
whi
l
e
E
n
g
li
s
h
r
e
a
c
he
d
75.
3%
,
a
n
d
Ge
r
m
a
n
s
h
o
we
d
t
h
e
m
o
s
t
s
ub
s
t
a
n
t
i
a
l
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
,
r
i
s
i
ng
t
o
77.
1%
.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
ngs
hi
g
hli
g
h
t
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
M
-
B
E
R
T
w
i
t
h
G
A
N
t
o
e
n
h
a
n
c
e
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
a
ddr
e
s
s
i
ng
l
a
n
gua
ge
di
v
e
r
s
i
t
y
a
n
d
b
o
o
s
t
i
n
g
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
li
ngu
a
l
da
t
a
s
e
t
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
[
8]
c
o
m
pa
r
e
d
d
i
f
f
e
r
e
n
t
w
o
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
s
,
s
uc
h
a
s
M
USE
a
n
d
E
L
M
O,
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
i
r
i
n
f
l
ue
n
c
e
o
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
M
-
B
E
R
T
m
o
de
l
do
e
s
n
o
t
a
l
wa
ys
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
o
t
h
e
r
m
o
de
l
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
F
1
-
s
c
o
r
e
.
F
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
i
n
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
n
a
ly
s
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
by
[
9]
,
f
a
s
t
T
e
x
t
+
B
i
-
L
S
T
M
r
a
n
ke
d
s
e
c
o
n
d,
c
l
o
s
e
ly
c
o
m
pe
t
i
n
g
w
i
t
h
M
-
B
E
R
T
,
w
i
t
h
F
1
-
s
c
o
r
e
s
o
f
80.
37%
o
n
t
h
e
UC
S
A
da
t
a
s
e
t
a
n
d
76.
50
%
o
n
t
h
e
UC
S
A
-
21
d
a
t
a
s
e
t.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
t
h
e
us
e
o
f
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
ti
o
n
w
i
t
h
GA
N
s
pr
o
v
e
d
to
e
n
h
a
n
c
e
a
c
c
ur
a
c
y
by
6%
,
s
h
o
w
i
ng
a
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
c
o
m
pa
r
e
d
to
b
a
c
k
-
tr
a
n
s
l
a
t
i
o
n
a
n
d
E
DA
[
10]
.
3.
M
E
T
HO
D
I
n
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
,
we
de
s
c
r
i
be
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
,
f
o
c
us
i
ng
o
n
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
o
u
t
l
i
ne
d
i
n
F
i
gur
e
1.
T
h
e
pr
o
c
e
s
s
b
e
ga
n
w
i
t
h
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
f
o
l
l
o
we
d
by
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
o
c
l
e
a
n
,
no
r
m
a
li
z
e
,
a
n
d
s
t
r
uc
t
ur
e
t
h
e
da
t
a
,
e
n
s
ur
i
n
g
c
o
n
s
i
s
t
e
nc
y
a
nd
qua
l
i
t
y
a
c
r
o
s
s
s
a
m
p
l
e
s
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
wa
s
t
h
e
n
d
i
vi
de
d
i
n
t
o
tr
a
i
ni
ng,
v
a
li
da
t
i
o
n
,
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
s
to
e
n
a
bl
e
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
m
o
de
l
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
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
M
ult
il
ingual
hate
s
pe
e
c
h
de
tec
ti
on
us
ing
de
e
p
lear
ning
(
V
ince
nt)
1017
Va
r
i
o
us
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
we
r
e
s
u
b
s
e
que
n
t
l
y
a
pp
li
e
d
t
o
e
x
pa
n
d
a
n
d
d
i
ve
r
s
if
y
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
e
nh
a
nc
i
n
g
m
o
de
l
ge
n
e
r
a
li
z
a
bil
i
t
y
.
Ne
x
t
,
t
h
e
m
o
de
l
wa
s
t
r
a
i
n
e
d
us
i
ng
o
pt
i
mi
z
e
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
s
e
l
e
c
t
e
d
t
h
r
o
ugh
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
t
un
i
n
g
f
o
r
i
m
pr
o
v
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
F
i
na
ll
y
,
e
a
c
h
m
o
de
l
'
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
a
n
d
a
c
c
u
r
a
c
y
we
r
e
r
i
go
r
o
us
l
y
e
v
a
l
u
a
t
e
d
a
n
d
a
n
a
ly
z
e
d
w
i
t
hi
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
t
e
x
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
c
h
o
s
e
n
do
m
a
i
n.
F
i
gur
e
1.
P
r
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
3.
1.
Dat
a
c
ol
l
e
c
t
ion
T
h
e
da
t
a
f
o
r
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
wa
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
Ha
t
e
s
pe
e
c
h
d
a
t
a
.
c
o
m
,
a
r
e
l
i
a
bl
e
p
l
a
t
f
o
r
m
pr
o
v
i
d
i
n
g
da
t
a
s
e
t
s
f
o
r
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
a
n
a
ly
s
i
s
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
i
nc
l
ude
s
t
e
x
t
i
n
t
h
r
e
e
l
a
n
gua
ge
s
:
I
n
d
o
n
e
s
i
a
n
,
E
n
g
l
i
s
h
,
a
n
d
Ge
r
m
a
n
.
E
a
c
h
p
i
e
c
e
o
f
t
e
x
t
i
n
t
h
e
da
tas
e
t
i
s
l
a
b
e
l
e
d
to
i
n
d
i
c
a
t
e
wh
e
t
h
e
r
i
t
c
o
n
s
t
i
t
u
t
e
s
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
o
r
n
o
n
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
.
No
n
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
i
ns
t
a
n
c
e
s
a
r
e
l
a
b
e
l
e
d
w
i
t
h
a
bi
na
r
y
0,
whil
e
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
i
ns
t
a
n
c
e
s
a
r
e
l
a
b
e
l
e
d
w
i
t
h
a
bi
na
r
y
1.
As
a
n
e
x
a
m
p
l
e
,
t
hi
s
c
a
n
b
e
s
e
e
n
i
n
T
a
bl
e
1.
T
a
bl
e
1.
E
x
a
m
p
l
e
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
T
w
e
e
t
L
a
ngua
g
e
L
a
b
e
l
H
e
he
h
e
i
tu
la
h dungun
y
a
ka
mu
o
ta
k t
e
r
ba
li
k s
us
a
h
unt
uk dij
e
la
s
ka
n i
tu
a
na
k i
ngus
a
n ba
r
u t
umbuh be
lu
m
pa
nt
a
s
me
nge
r
ti
s
a
na
ne
t
e
dul
u s
a
ma
i
bumu Da
s
a
r
ka
da
l
ke
bo
n
I
ndo
n
e
s
ia
1
te
r
im
a
ka
s
ih
pa
k ki
ni
pa
pua
pun
y
a
w
a
ja
h ba
r
u ga
k me
ni
ngga
lk
a
n buda
y
a
me
r
e
ka
t
a
pi
p
e
mba
nguna
n t
id
a
k
me
nga
ba
ik
a
n ke
a
r
i
f
a
n l
oc
a
l
I
ndo
n
e
s
ia
0
a
vo
id
p
o
li
ti
c
a
l
p
o
s
ts
but
F
U
C
K
Y
o
u M
r
. M
o
di
,
f
u
c
k
y
our
p
o
li
ti
c
s
a
nd a
ll
y
o
ur
i
nhu
ma
ne
t
a
c
ti
c
s
t
o
le
t
pe
o
pl
e
di
e
. h
tt
ps
:/
/t
.c
o/
hG
a
g
T
j3
I
I
u #
I
ndi
a
C
ov
id
C
r
is
is
E
ngl
is
h
1
@
ma
r
ti
n_c
o
mps
t
o
n @
B
r
it
B
ox
_U
S
Ã
¢â
‚
¬
Å
”
M
a
r
y
, J
o
s
e
ph a
nd
t
he
w
e
e
D
o
nk
e
y
, ha
v
e
y
ou n
ot
he
a
r
d
of
pho
t
o
s
h
o
p s
o
n
?
Y
o
u'
ve
j
us
t
a
t
th
e
i
n
te
r
ne
t
a
c
ha
ll
e
ng
e
, a
c
ha
ll
e
nge
t
h
e
y
'
ll
t
a
k
e
!
”
E
ngl
is
h
0
R
T
@
H
ih
i9
7948034: M
e
r
o
i
s
t
e
in
H
u
r
e
ns
o
hn
G
e
r
ma
n
1
B
a
r
kl
e
y
>
X
a
v
i
ht
tp
s
:/
/t
.
c
o
/S
A
n
c
B
0k
T
6F
G
e
r
ma
n
0
3.
2.
P
r
e
p
r
oc
e
s
s
in
g
d
at
a
T
e
x
t
p
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
i
nv
o
l
v
e
s
a
s
e
r
i
e
s
o
f
s
t
e
ps
to
m
a
ni
pu
l
a
t
e
a
n
d
c
l
e
a
n
t
e
x
t
f
o
r
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
w
i
t
h
NL
P
.
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
i
nc
l
ud
e
s
s
e
ve
r
a
l
s
t
a
ge
s
t
o
c
l
e
a
n
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
r
a
w
t
e
x
t
i
n
t
o
a
f
o
r
m
a
t
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
a
n
a
ly
s
i
s
i
n
m
o
de
li
ng,
e
n
s
ur
i
n
g
hi
g
h
-
qua
l
i
t
y
r
e
s
u
l
t
s
T
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
a
r
e
t
h
e
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
in
g
s
t
e
ps
[
11]
:
a)
C
l
e
a
ni
ng:
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
r
e
m
o
vi
ng
s
p
e
c
i
a
l
c
h
a
r
a
c
t
e
r
s
,
n
u
m
be
r
s
,
s
pa
c
e
s
,
UR
L
s
,
e
m
o
t
i
c
o
ns
,
a
n
d
unn
e
c
e
s
s
a
r
y
s
ym
b
o
l
s
f
r
o
m
t
h
e
t
e
x
t
.
T
h
e
m
a
i
n
go
a
l
i
s
t
o
c
l
e
a
n
t
h
e
t
e
x
t
o
f
i
r
r
e
l
e
v
a
n
t
e
l
e
m
e
n
t
s
or
n
o
i
s
e
.
b)
C
a
s
e
F
o
l
d
i
ng:
c
o
nv
e
r
t
i
n
g
a
ll
l
e
t
t
e
r
s
i
n
t
h
e
t
e
x
t
to
e
i
t
h
e
r
l
o
we
r
c
a
s
e
o
r
uppe
r
c
a
s
e
.
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
:
1015
-
1023
1018
c)
F
il
t
e
r
i
n
g:
i
r
r
e
l
e
va
n
t
wor
ds
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
s
t
o
p
w
or
ds
,
a
r
e
r
e
m
o
v
e
d
f
r
o
m
t
h
e
t
e
x
t
.
S
to
p
w
o
r
ds
a
r
e
c
o
m
mo
nly
us
e
d
t
e
r
m
s
t
h
a
t
pr
o
v
i
d
e
l
i
t
t
l
e
va
l
ue
to
t
h
e
a
n
a
l
y
s
is
,
s
uc
h
a
s
“
t
h
e
,
”
“
i
s
,
”
or
“
a
n
d
”
a
n
d
f
il
t
e
r
i
n
g
t
h
e
m
o
ut
h
e
l
p
s
f
o
c
us
o
n
m
o
r
e
r
e
l
e
v
a
n
t
w
o
r
ds
.
d)
S
t
e
m
mi
ng:
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
r
e
m
o
vi
ng
wo
r
d
s
u
f
f
i
xe
s
to
r
e
t
ur
n
t
h
e
wor
d
to
i
t
s
r
oot
f
o
r
m
.
S
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y,
t
h
e
m
e
t
h
o
d
o
p
t
i
mi
z
e
s
a
n
a
ly
s
i
s
by
ha
n
d
l
i
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
wo
r
d
f
o
r
m
s
.
e)
T
o
ke
ni
z
i
ng:
b
r
e
a
k
i
ng
t
h
e
t
e
x
t
i
n
t
o
s
m
a
ll
e
r
u
ni
t
s
s
u
c
h
a
s
wo
r
ds
or
ph
r
a
s
e
s
.
3.
3.
S
p
l
it
d
at
as
e
t
I
n
da
t
a
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
f
o
r
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng,
i
t
i
s
i
m
po
r
t
a
n
t
to
s
pl
i
t
t
h
e
da
t
a
i
n
to
s
ub
s
e
t
s
s
o
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
c
a
n
be
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
t
r
a
i
ni
ng,
v
a
li
da
t
i
o
n
,
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g.
F
r
o
m
T
a
bl
e
2,
we
s
e
e
t
h
a
t
a
c
o
m
m
o
n
a
ppr
o
a
c
h
i
s
t
o
di
vi
de
t
h
e
da
t
a
i
n
t
o
80%
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
,
10%
v
a
l
i
da
t
i
o
n
da
t
a
,
a
n
d
10%
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
.
T
hi
s
s
p
li
t
e
n
s
ur
e
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
h
a
s
e
n
o
ugh
da
t
a
to
l
e
a
r
n
f
r
o
m
(
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
)
,
m
o
ni
t
o
r
a
n
d
a
d
j
u
s
t
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
(
v
a
li
da
t
i
o
n
d
a
t
a
)
,
a
n
d
m
e
a
s
ur
e
i
t
s
f
i
na
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
n
pr
e
vi
o
u
s
l
y
u
n
s
e
e
n
da
t
a
(
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
)
.
W
i
t
h
t
hi
s
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
,
t
h
e
m
o
de
l
is
e
x
pe
c
t
e
d
to
g
e
n
e
r
a
l
i
z
e
we
ll
a
n
d
de
li
ve
r
a
c
c
ur
a
t
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
a
bl
e
2.
S
pl
i
t
t
i
n
g
d
a
t
a
L
a
ngua
g
e
L
a
b
e
l
T
r
a
in
in
g (
80%
)
V
a
li
da
ti
o
n
(
10%
)
T
e
s
ti
ng
(
10
%
)
I
ndo
n
e
s
ia
N
o
n
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h (
0)
5,023
628
628
h
a
te
s
pe
e
c
h
(
1)
6,048
756
756
E
ngl
is
h
N
o
n
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h (
0)
1,073
134
134
h
a
te
s
pe
e
c
h
(
1)
2,001
250
250
G
e
r
ma
n
N
o
n
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h (
0)
1,659
207
208
h
a
te
s
pe
e
c
h
(
1)
633
79
79
3.
4.
Dat
a
a
u
gm
e
n
t
at
ion
Da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
a
r
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
a
ddr
e
s
s
i
ng
t
h
e
i
m
ba
l
a
n
c
e
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
a
s
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
1
a
n
d
F
i
gur
e
2.
I
n
t
h
e
I
n
do
n
e
s
i
a
n
da
t
a
s
e
t
,
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
n
o
n
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
s
a
m
p
l
e
s
(
5,
023)
i
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
l
o
we
r
t
h
a
n
t
h
a
t
o
f
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
s
a
m
p
les
(
6,
048)
,
wi
t
h
a
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
o
f
1,
025
i
ns
t
a
n
c
e
s
.
A
s
im
il
a
r
im
ba
l
a
n
c
e
i
s
s
e
e
n
i
n
t
h
e
E
n
g
li
s
h
da
t
a
s
e
t
,
wh
e
r
e
n
on
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
(
1,
073)
i
s
c
o
n
s
i
de
r
a
bly
l
e
s
s
t
h
a
n
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
(
2,
001)
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
a
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
o
f
928
i
ns
t
a
n
c
e
s
.
T
h
e
Ge
r
m
a
n
da
t
a
s
e
t
s
h
o
ws
t
h
e
m
o
s
t
e
x
t
r
e
m
e
i
mb
a
l
a
n
c
e
,
w
i
t
h
n
o
n
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
(
1,
659)
o
u
t
n
u
m
b
e
r
i
ng
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
(
633)
by
1,
026
i
n
s
t
a
n
c
e
s
.
T
hi
s
i
m
ba
l
a
n
c
e
c
a
n
l
im
i
t
t
h
e
m
o
de
l
’
s
a
bil
i
t
y
t
o
ge
n
e
r
a
l
i
z
e
a
n
d
i
n
t
r
o
duc
e
bi
a
s
to
wa
r
d
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
,
whi
c
h
i
n
t
ur
n
c
a
n
r
e
duc
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
.
F
i
gur
e
2
i
ll
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
a
c
r
o
s
s
t
h
r
e
e
l
a
n
gua
ge
s
:
I
n
do
n
e
s
i
a
n
,
E
n
g
l
i
s
h
,
a
n
d
Ge
r
m
a
n
,
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
da
t
a
b
e
f
o
r
e
a
n
d
a
f
t
e
r
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
2(
a
)
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
c
o
un
t
o
f
da
ta
s
a
m
p
l
e
s
i
n
t
h
e
n
o
n
-
a
ug
m
e
n
t
e
d
da
t
a
s
e
t
.
F
i
gur
e
2(
b
)
s
ho
ws
t
h
e
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
a
f
t
e
r
a
pp
l
yi
ng
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
,
whi
c
h
r
e
s
u
l
t
e
d
i
n
a
m
o
r
e
b
a
l
a
nc
e
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
(
l
a
b
e
l
e
d
a
s
“
1
”
)
a
n
d
n
o
n
-
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
(
l
a
b
e
l
e
d
a
s
“
0
”
)
a
c
r
o
s
s
t
h
e
t
h
r
e
e
l
a
n
gua
g
e
s
.
T
o
a
c
hi
e
ve
t
hi
s
b
a
l
a
nc
e
,
t
h
e
s
t
udy
e
m
p
l
o
y
s
t
h
r
e
e
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
:
E
DA
,
b
a
c
k
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
a
n
d
GA
Ns
.
T
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
di
v
e
r
s
i
t
y
a
n
d
v
o
l
u
m
e
o
f
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
,
a
ddr
e
s
s
i
n
g
t
h
e
i
m
ba
l
a
nc
e
a
n
d
i
m
pr
o
vi
ng
t
h
e
m
o
de
l
's
a
bil
i
t
y
t
o
ge
n
e
r
a
l
i
z
e
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
li
ngu
a
l
da
t
a
s
e
t
s
.
(
a
)
(
b
)
F
i
gur
e
2.
T
r
a
i
ni
ng
da
t
a
(
a
)
b
e
f
o
r
e
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
nd
(
b
)
a
f
t
e
r
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
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
M
ult
il
ingual
hate
s
pe
e
c
h
de
tec
ti
on
us
ing
de
e
p
lear
ning
(
V
ince
nt)
1019
3.
4.
1
.
E
as
y
d
at
a
au
gm
e
n
t
at
ion
E
DA
i
s
a
t
e
c
hni
que
us
e
d
i
n
NL
P
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
a
m
o
u
n
t
o
f
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
by
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
o
f
e
xi
s
t
i
n
g
da
t
a
.
T
h
e
pr
i
m
a
r
y
go
a
l
o
f
E
D
A
i
s
to
i
m
pr
o
v
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
by
i
n
t
r
o
duc
i
n
g
s
li
g
h
t
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
in
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
,
e
n
a
bli
ng
t
h
e
m
o
de
l
t
o
l
e
a
r
n
f
r
o
m
a
w
i
d
e
r
r
a
n
ge
o
f
e
xa
m
p
l
e
s
.
T
h
e
m
a
i
n
t
y
pe
s
o
f
E
DA
i
nc
l
ude
[
12]
,
[
13
]
:
a)
S
y
n
o
nym
r
e
p
l
a
c
e
m
e
n
t
:
i
n
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
,
w
o
r
ds
i
n
t
h
e
t
e
x
t
a
r
e
r
e
pl
a
c
e
d
w
i
t
h
t
h
e
i
r
s
y
n
o
ny
m
s
.
T
hi
s
c
a
n
b
e
do
n
e
us
i
n
g
a
t
h
e
s
a
ur
us
o
r
wor
d
e
m
b
e
dd
i
ng
m
o
de
l
s
to
f
i
nd
wo
r
ds
w
i
t
h
s
im
i
l
a
r
m
e
a
ni
ng
s
i
n
s
p
e
c
i
f
i
c
c
o
n
t
e
x
t
s
.
b)
R
a
n
do
m
i
ns
e
r
t
i
o
n
:
t
hi
s
m
e
t
h
o
d
i
nv
o
l
v
e
s
r
a
ndo
m
ly
i
ns
e
r
t
i
n
g
a
dd
i
t
i
o
na
l
wo
r
ds
i
n
t
o
t
h
e
t
e
x
t.
T
h
e
s
e
e
x
t
r
a
wo
r
ds
c
a
n
b
e
c
h
o
s
e
n
f
r
o
m
ot
h
e
r
da
t
a
T
hi
s
he
l
ps
i
n
t
r
o
duc
e
m
o
r
e
v
a
r
i
e
t
y
a
n
d
r
i
c
hn
e
s
s
in
t
h
e
da
t
a
.
c)
R
a
n
do
m
s
wa
p:
i
n
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
,
t
h
e
or
de
r
o
f
wor
ds
i
n
a
s
e
n
t
e
n
c
e
i
s
r
a
n
do
m
ly
s
wa
ppe
d
to
c
r
e
a
t
e
n
e
w
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
t
e
x
t
.
d)
R
a
n
do
m
d
e
l
e
t
i
o
n
:
t
hi
s
m
e
t
h
o
d
i
nv
o
l
ve
s
r
a
n
do
ml
y
de
l
e
t
i
n
g
wo
r
ds
f
r
o
m
t
h
e
t
e
x
t
.
T
hi
s
i
n
t
r
oduc
e
s
v
a
r
i
a
t
i
o
n
by
r
e
m
o
vi
ng
c
e
r
t
a
i
n
wo
r
ds
,
f
o
r
c
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
to
r
e
l
y
m
o
r
e
o
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
t
h
e
r
e
m
a
ini
ng
wo
r
ds
.
3.
4.
2
.
B
ac
k
t
r
an
s
l
at
ion
B
a
c
k
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
i
s
us
e
d
a
s
a
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
qu
e
i
n
NL
P
to
i
nc
r
e
a
s
e
va
r
i
a
t
i
o
n
a
n
d
t
h
e
a
m
o
un
t
o
f
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
.
T
hi
s
t
e
c
hni
qu
e
i
nv
o
l
v
e
s
tr
a
n
s
l
a
t
i
n
g
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
t
e
x
t
i
n
to
a
n
ot
h
e
r
l
a
n
gu
a
ge
a
n
d
t
h
e
n
t
r
a
n
s
l
a
t
i
n
g
i
t
b
a
c
k
to
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
l
a
ngua
ge
[
14]
.
B
y
do
i
n
g
s
o
,
i
t
i
n
t
r
o
duc
e
s
s
ub
t
l
e
c
h
a
n
ge
s
i
n
s
e
n
t
e
n
c
e
s
t
r
uc
t
ur
e
,
v
o
c
a
b
u
l
a
r
y
,
a
n
d
ph
r
a
s
i
ng,
whi
c
h
h
e
l
p
t
h
e
m
o
de
l
ge
ne
r
a
l
i
z
e
b
e
t
t
e
r
to
un
s
e
e
n
da
t
a
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
o
r
l
o
w
-
r
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gu
a
ge
s
o
r
da
t
a
s
e
t
s
wi
t
h
l
im
i
t
e
d
d
i
v
e
r
s
i
t
y
.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
I
n
d
o
n
e
s
i
a
n
,
E
n
g
l
i
s
h
,
a
n
d
Ge
r
m
a
n
da
t
a
wi
ll
b
e
t
r
a
n
s
l
a
t
e
d
i
n
t
o
F
r
e
n
c
h
a
n
d
t
h
e
n
b
a
c
k
to
t
h
e
i
r
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
o
r
i
g
i
na
l
l
a
n
gua
ge
s
.
T
h
e
us
e
o
f
F
r
e
n
c
h
a
s
a
n
i
n
t
e
r
m
e
d
i
a
t
e
l
a
n
gua
ge
wa
s
c
h
o
s
e
n
to
l
e
v
e
r
a
ge
i
t
s
s
t
r
uc
t
u
r
a
l
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
s
f
r
o
m
t
h
e
s
o
ur
c
e
l
a
n
gu
a
ge
s
,
t
h
e
r
e
by
i
n
t
r
o
duc
i
n
g
m
e
a
ni
ng
f
u
l
v
a
r
i
a
t
i
o
ns
.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
n
ot
o
nl
y
e
n
r
i
c
h
e
s
t
h
e
tr
a
i
ni
n
g
da
t
a
s
e
t
b
ut
a
l
s
o
e
n
ha
n
c
e
s
t
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
m
o
de
l
s
by
e
x
po
s
i
ng
t
h
e
m
to
m
u
l
t
i
p
l
e
l
i
ngu
i
s
t
i
c
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
de
r
i
ve
d
f
r
o
m
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
.
3.
4.
3
.
Gener
at
ive
ad
ve
r
s
a
r
ia
l
n
e
t
wo
r
k
s
GA
N
s
a
r
e
a
n
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
m
e
t
h
o
d
i
n
t
e
x
t
da
t
a
a
u
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
o
f
t
wo
m
a
i
n
c
o
m
po
n
e
n
t
s
:
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
o
r
a
n
d
t
h
e
d
i
s
c
r
i
mi
na
t
o
r
[
15]
.
T
h
e
ge
n
e
r
a
t
o
r
i
s
r
e
s
po
n
s
i
b
l
e
f
o
r
c
r
e
a
t
i
n
g
s
y
n
t
h
e
t
i
c
t
e
x
t
t
h
a
t
r
e
s
e
m
bl
e
s
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
t
e
x
t
,
a
i
mi
ng
to
m
im
i
c
t
h
e
l
i
ngu
i
s
t
i
c
pa
t
t
e
r
n
s
a
n
d
s
e
m
a
n
t
i
c
s
t
r
uc
t
ur
e
f
o
un
d
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
t
h
e
d
i
s
c
r
i
mi
na
t
o
r
a
c
t
s
a
s
a
s
upe
r
vi
s
o
r
,
e
v
a
l
u
a
t
i
n
g
a
n
d
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
hi
ng
b
e
t
we
e
n
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
t
e
x
t
a
n
d
t
h
e
s
y
n
t
h
e
t
i
c
t
e
x
t
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
o
r
.
Dur
i
n
g
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
pr
o
c
e
s
s
,
t
h
e
g
e
n
e
r
a
t
o
r
c
o
n
t
i
n
uo
us
l
y
im
pr
o
v
e
s
i
t
s
a
bil
i
t
y
t
o
p
r
o
duc
e
m
o
r
e
r
e
a
l
i
s
t
i
c
a
n
d
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
ly
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
t
e
x
t
,
whil
e
t
h
e
d
i
s
c
r
i
mi
na
t
o
r
b
e
c
o
m
e
s
i
nc
r
e
a
s
i
ng
ly
s
k
il
l
e
d
a
t
i
de
n
t
i
f
yi
ng
s
u
b
t
l
e
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
s
b
e
t
we
e
n
r
e
a
l
a
n
d
s
y
n
t
he
t
i
c
t
e
x
t
.
T
hi
s
a
dv
e
r
s
a
r
i
a
l
t
r
a
i
ni
ng
d
y
n
a
mi
c
pus
h
e
s
b
o
t
h
c
om
po
n
e
n
t
s
to
i
m
pr
o
v
e
i
t
e
r
a
t
i
v
e
ly
,
u
l
t
i
m
a
t
e
l
y
r
e
s
u
l
t
i
ng
i
n
a
ge
n
e
r
a
t
o
r
t
h
a
t
c
a
n
pr
o
duc
e
hi
g
hly
c
o
nvi
nc
i
ng
s
y
n
t
he
t
i
c
t
e
x
t
.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
t
hi
s
m
e
t
h
o
d,
GA
Ns
c
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
e
nha
n
c
e
da
t
a
s
e
t
s
,
i
m
pr
o
v
e
m
o
de
l
r
o
b
us
t
n
e
s
s
,
a
n
d
a
ddr
e
s
s
da
t
a
s
c
a
r
c
i
t
y
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
i
n
t
a
s
ks
s
uc
h
a
s
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
n
a
ly
s
i
s
,
m
a
c
hi
ne
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
a
n
d
t
e
x
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
[
16]
.
3.
5.
M
u
l
t
il
in
gu
al
m
od
e
l
3.
5.
1.
F
as
t
T
e
x
t
+
B
i
-
L
S
T
M
F
a
s
t
T
e
x
t
i
s
a
wo
r
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
m
o
de
l
de
v
e
l
o
pe
d
by
F
a
c
e
b
o
o
k
A
I
r
e
s
e
a
r
c
h
(
F
A
I
R
)
t
h
a
t
i
s
us
e
d
a
s
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
f
o
r
t
h
e
t
h
r
e
e
l
a
n
gua
g
e
s
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
:
I
n
do
n
e
s
i
a
n
,
E
n
g
l
i
s
h
,
a
n
d
Ge
r
m
a
n
[
17]
,
[
18]
.
T
o
m
a
xim
i
z
e
t
h
e
us
e
o
f
F
a
s
t
T
e
x
t
w
or
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
,
t
hi
s
m
o
de
l
i
s
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
B
i
-
L
S
T
M
,
a
t
y
pe
o
f
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(
R
NN
)
de
s
i
g
ne
d
to
h
a
nd
l
e
l
o
n
g
-
r
a
n
ge
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
i
n
s
e
qu
e
n
t
i
a
l
da
t
a
.
Bi
-
L
S
T
M
pr
o
c
e
s
s
e
s
t
h
e
i
n
put
n
o
t
o
nl
y
i
n
t
h
e
f
o
r
wa
r
d
di
r
e
c
t
i
o
n
b
ut
a
l
s
o
i
n
t
h
e
b
a
c
kwa
r
d
d
i
r
e
c
t
i
o
n
,
a
l
l
o
w
i
ng
t
he
m
o
de
l
to
c
a
p
t
ur
e
c
o
n
t
e
x
t
f
r
o
m
b
o
t
h
s
i
de
s
o
f
a
to
ke
n
i
n
t
h
e
s
e
que
n
c
e
[
19]
,
[
20]
.
T
h
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
F
a
s
t
T
e
x
t
f
o
r
wo
r
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
B
i
-
L
S
T
M
f
o
r
s
e
que
n
c
e
m
o
de
l
i
ng
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
m
o
de
l
to
b
e
tt
e
r
un
de
r
s
t
a
n
d
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng
o
f
t
e
x
t
a
n
d
i
t
s
c
o
n
t
e
x
t
,
m
a
k
i
ng
i
t
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
s
uc
h
a
s
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
de
t
e
c
t
i
o
n
.
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
e
x
t
e
n
s
i
ve
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
i
n
g
wa
s
c
o
n
duc
t
e
d
to
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
s
e
t
ti
ngs
f
o
r
t
h
e
c
o
m
bi
ne
d
F
a
s
t
T
e
x
t
a
n
d
B
i
-
L
S
T
M
m
o
de
l
.
K
e
y
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
dj
u
s
t
e
d
i
n
c
l
ude
d
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
,
dr
o
p
o
u
t
r
a
t
e
,
a
n
d
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
uni
t
s
i
n
t
h
e
B
i
-
L
S
T
M
l
a
y
e
r
.
E
a
c
h
c
o
n
f
i
gur
a
t
i
o
n
wa
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
t
o
de
t
e
r
m
i
ne
i
t
s
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
i
n
c
a
pt
ur
i
n
g
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
a
n
d
s
e
m
a
n
t
i
c
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
o
r
a
c
c
ur
a
t
e
t
e
x
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
i
s
s
u
mm
a
r
i
z
e
d
i
n
T
a
bl
e
2.
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
:
1015
-
1023
1020
Af
t
e
r
c
o
n
duc
t
i
n
g
v
a
r
i
o
us
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
a
n
d
a
n
a
ly
z
i
ng
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
c
ur
v
e
s
,
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
i
n
T
a
bl
e
3
wa
s
s
e
l
e
c
t
e
d
w
i
t
h
a
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
o
f
0.
001,
dr
o
p
o
u
t
o
f
0.
4,
a
n
d
8
uni
t
s
.
T
hi
s
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
wa
s
c
h
o
s
e
n
b
e
c
a
us
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
c
ur
v
e
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
m
i
n
im
a
l
o
ve
r
f
i
t
t
i
n
g,
w
i
t
h
a
s
t
a
bl
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
b
e
t
we
e
n
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
a
bl
e
3.
B
e
s
t
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
L
e
a
r
ni
ng
r
a
te
H
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
d
r
o
p
o
ut
r
a
te
U
ni
ts
V
a
li
da
ti
o
n
a
c
u
r
a
c
y
0.01
0.5
32
0.8364
0.01
0.5
8
0.8359
0.01
0.4
32
0.8354
0.01
0.4
16
0.8349
0.001
0.4
8
0.8349
0.01
0.4
16
0.8349
3.
5.
2.
M
-
B
E
RT
M
-
B
E
R
T
i
s
a
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
-
ba
s
e
d
m
o
de
l
de
s
ign
e
d
t
o
p
r
o
c
e
s
s
t
e
x
t
i
n
m
u
l
t
i
p
l
e
l
a
n
gua
ge
s
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
us
ly
[
21]
,
[
22
]
.
I
t
i
s
t
h
e
m
u
l
t
il
i
ngu
a
l
v
e
r
s
i
o
n
o
f
B
E
R
T
,
t
r
a
i
n
e
d
o
n
t
e
x
t
da
t
a
f
r
o
m
v
a
r
i
o
us
l
a
n
gua
ge
s
w
i
t
h
o
ut
s
e
pa
r
a
t
i
n
g
m
o
de
l
s
by
l
a
n
gua
ge
.
W
i
t
h
pr
e
-
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
f
i
ne
-
t
uni
n
g,
M
-
B
E
R
T
c
a
p
t
ur
e
s
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng
a
n
d
s
y
n
t
a
c
t
i
c
s
t
r
uc
t
ur
e
f
r
o
m
t
e
x
t
,
l
e
ve
r
a
g
i
n
g
b
o
t
h
pr
e
vi
o
us
a
n
d
f
o
l
l
o
w
i
ng
wo
r
ds
t
h
r
o
ugh
i
t
s
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
T
h
e
M
-
B
E
R
T
m
o
de
l
us
e
d
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
f
r
o
m
t
h
e
goo
gl
e
-
be
r
t
/b
e
r
t
-
b
a
s
e
-
m
u
l
t
i
li
ngu
a
l
-
c
a
s
e
d
v
e
r
s
i
o
n
,
e
n
a
bli
ng
i
t
to
p
r
o
c
e
s
s
da
t
a
i
n
I
n
do
n
e
s
i
a
n
,
E
n
g
li
s
h
,
a
n
d
Ge
r
m
a
n
.
T
hi
s
m
o
de
l
[
23]
,
[
24]
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
b
e
ne
f
i
c
i
a
l
f
o
r
t
a
s
ks
i
nv
o
l
vi
ng
m
u
l
t
il
i
ngua
l
da
t
a
s
e
t
s
,
a
s
i
t
e
n
s
ur
e
s
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
l
a
n
gu
a
ge
s
w
i
t
h
o
ut
r
e
qui
r
i
n
g
lan
gua
g
e
-
s
pe
c
if
i
c
a
da
pt
a
t
i
o
ns
.
B
y
us
i
ng
s
h
a
r
e
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
c
r
o
s
s
l
a
n
gua
ge
s
,
M
-
B
E
R
T
e
f
f
e
c
t
i
ve
ly
l
e
a
r
n
s
m
u
l
t
il
i
ngua
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
.
4.
RE
S
UL
T
AN
D
DI
S
CU
S
I
ON
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
d
i
s
c
us
s
i
o
n
o
f
o
ur
r
e
s
e
a
r
c
h
,
f
o
c
us
i
n
g
o
n
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
us
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
m
e
t
r
i
c
s
.
I
n
t
h
e
m
o
de
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
we
t
h
o
r
o
ughl
y
a
s
s
e
s
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
us
i
ng
t
w
o
ke
y
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
,
a
s
r
e
f
e
r
e
n
c
e
d
i
n
pr
i
o
r
s
t
udi
e
s
[
25
]
,
[
26]
:
a)
A
c
c
ur
a
c
y
i
s
a
m
e
t
r
i
c
t
h
a
t
c
a
l
c
u
l
a
t
e
s
t
h
e
pr
o
p
o
r
t
i
o
n
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
if
i
e
d
i
ns
t
a
n
c
e
s
o
u
t
o
f
t
h
e
tot
a
l
i
ns
t
a
nc
e
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
I
t
i
s
de
t
e
r
m
i
ne
d
by
d
ivi
d
i
ng
t
h
e
s
u
m
o
f
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
a
n
d
t
r
ue
n
e
ga
t
i
ve
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
by
t
h
e
t
ot
a
l
n
u
m
be
r
o
f
i
ns
t
a
n
c
e
s
,
a
s
s
h
o
wn
i
n
t
h
e
f
o
r
m
u
l
a
:
=
+
+
+
(
1)
b)
F1
-
s
c
o
r
e
i
s
t
h
e
h
a
r
m
o
ni
c
m
e
a
n
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
i
t
pr
o
vi
de
s
a
b
a
l
a
n
c
e
d
m
e
a
s
ur
e
o
f
a
m
o
de
l
's
a
c
c
ur
a
c
y
by
c
o
m
bi
n
i
ng
b
o
t
h
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
F
1
-
s
c
o
r
e
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
u
s
e
f
u
l
w
h
e
n
de
a
li
ng
w
i
t
h
i
m
ba
l
a
nc
e
d
da
t
a
s
e
t
s
,
a
s
i
t
c
o
n
s
i
de
r
s
b
o
t
h
t
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
(
t
h
e
pr
opo
r
t
i
o
n
o
f
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
a
m
o
n
g
a
l
l
po
s
i
t
i
ve
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
)
a
n
d
r
e
c
a
l
l
(
t
h
e
pr
o
p
o
r
t
i
o
n
o
f
t
r
ue
p
os
i
t
i
v
e
s
a
m
o
n
g
a
l
l
a
c
t
ua
l
po
s
i
t
i
v
e
s
)
.
T
h
e
f
o
r
m
u
l
a
f
o
r
F1
-
s
c
o
r
e
i
s
:
1
−
=
2
×
×
+
(
2)
A
hi
g
he
r
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
i
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
c
o
r
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
yi
ng
b
o
t
h
po
s
i
t
i
v
e
a
n
d
n
e
ga
t
i
v
e
c
l
a
s
s
e
s
,
pr
o
vi
d
i
ng
a
s
t
r
a
i
g
h
t
f
o
r
wa
r
d
m
e
a
s
ur
e
o
f
i
t
s
o
v
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
B
e
s
i
de
s
t
h
a
t
,
a
hi
g
h
e
r
F
1
-
s
c
o
r
e
i
n
d
i
c
a
t
e
s
b
e
t
t
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
i
n
s
c
e
n
a
r
i
o
s
wh
e
r
e
c
e
r
t
a
i
n
c
l
a
s
s
e
s
m
a
y
d
o
m
i
na
t
e
.
T
hi
s
m
a
ke
s
F
1
-
s
c
o
r
e
a
v
a
l
ua
bl
e
m
e
t
r
i
c
wh
e
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
l
o
n
e
m
a
y
n
o
t
p
r
o
vi
d
e
a
c
o
m
p
l
e
t
e
m
o
de
l
’
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
T
a
bl
e
4,
we
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
b
e
s
t
-
pe
r
f
o
r
m
i
ng
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
f
o
r
e
a
c
h
l
a
n
gua
g
e
a
c
r
o
s
s
b
o
t
h
m
o
de
l
s
.
F
o
r
t
h
e
F
a
s
t
T
e
x
t
+
B
i
-
L
S
T
M
m
o
de
l
,
R
andom
I
ns
e
r
ti
on
pe
r
f
o
r
m
s
b
e
s
t
f
o
r
I
n
do
n
e
s
i
a
n
w
i
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
879
a
n
d
a
n
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
889,
E
DA
(
Sy
nony
m
R
e
place
me
nt)
i
s
m
o
s
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
o
r
E
n
g
l
i
s
h
w
i
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
831
a
n
d
a
n
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
872,
a
n
d
R
andom
De
letion
y
i
e
l
ds
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
Ge
r
m
a
n
w
i
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
830
a
n
d
a
n
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
853
.
I
n
t
h
e
c
a
s
e
o
f
M
-
B
E
R
T
,
R
andom
De
letion
s
h
o
ws
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
I
n
do
n
e
s
i
a
n
(
a
c
c
ur
a
c
y
:
0.
880,
F
1
-
s
c
or
e
:
0
.
898)
,
R
andom
S
w
ap
i
s
o
pt
i
m
a
l
f
o
r
E
n
g
li
s
h
(
a
c
c
ur
a
c
y
:
0.
866,
F
1
-
s
c
o
r
e
:
0
.
870)
,
a
n
d
R
andom
De
letion
a
ga
i
n
a
c
hiev
e
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
f
o
r
Ge
r
m
a
n
(
a
c
c
ur
a
c
y
:
0.
858,
F
1
-
s
c
o
r
e
:
0
.
662)
.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
ng
s
s
ugge
s
t
t
h
a
t
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
va
r
i
e
s
by
l
a
n
gua
ge
a
n
d
m
o
de
l
.
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
M
ult
il
ingual
hate
s
pe
e
c
h
de
tec
ti
on
us
ing
de
e
p
lear
ning
(
V
ince
nt)
1021
T
a
bl
e
5
pr
o
vi
de
s
a
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
a
v
e
r
a
ge
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
a
n
d
w
i
t
h
o
ut
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
f
o
r
b
o
t
h
F
a
s
t
T
e
x
t
+
B
i
-
L
S
T
M
a
n
d
M
-
B
E
R
T
a
c
r
o
s
s
t
h
r
e
e
l
a
n
gu
a
ge
s
.
F
o
r
F
a
s
t
T
e
x
t
+
B
i
-
L
S
T
M
,
t
h
e
i
n
c
l
u
s
i
o
n
o
f
s
i
x
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
im
pr
o
v
e
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
E
n
g
l
i
s
h
a
n
d
Ge
r
m
a
n
,
y
i
e
l
d
i
ng
hi
g
h
e
r
a
c
c
ur
a
c
y
(
0.
800
f
o
r
E
n
g
l
i
s
h
a
n
d
0.
840
f
o
r
Ge
r
m
a
n
)
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
s
(
0
.
845
f
o
r
E
n
gl
i
s
h
a
n
d
0.
718
f
o
r
Ge
r
m
a
n
)
c
o
m
pa
r
e
d
to
t
h
e
b
a
s
e
li
ne
.
Ho
we
v
e
r
,
f
o
r
I
n
do
n
e
s
i
a
n
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
(
0.
864)
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
(
0
.
879)
a
r
e
o
nl
y
s
li
g
h
t
l
y
hi
g
h
e
r
t
h
a
n
t
h
e
b
a
s
e
li
ne
.
I
n
t
h
e
c
a
s
e
o
f
M
-
B
E
R
T
,
a
ppl
yi
ng
da
t
a
a
ugm
e
n
tat
i
o
n
a
l
s
o
e
n
ha
n
c
e
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
f
o
r
E
n
g
l
i
s
h
,
w
h
e
r
e
t
h
e
F
1
-
s
c
o
r
e
i
m
pr
o
v
e
s
f
r
o
m
0.
829
to
0
.
851.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
F1
-
s
c
o
r
e
s
f
o
r
Ge
r
m
a
n
a
l
s
o
i
nc
r
e
a
s
e
w
i
t
h
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
t
h
o
ugh
t
h
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
i
s
m
o
r
e
m
o
de
s
t
(
f
r
o
m
0.
787
to
0
.
798
i
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
f
r
o
m
0.
590
to
0
.
633
i
n
F
1
-
s
c
o
r
e
)
.
F
or
I
n
do
n
e
s
i
a
n
,
h
o
we
v
e
r
,
t
h
e
b
a
s
e
li
ne
m
o
de
l
(
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
886
a
n
d
F1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
897)
s
l
i
g
h
t
l
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
t
h
e
a
ve
r
a
ge
w
i
t
h
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
(
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
870
a
n
d
F1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
886)
.
Ov
e
r
a
l
l
,
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
ge
n
e
r
a
ll
y
im
pr
o
v
e
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
wi
t
h
t
h
e
m
o
s
t
n
ot
a
bl
e
ga
i
ns
o
b
s
e
r
v
e
d
f
o
r
E
n
g
l
i
s
h
a
n
d
Ge
r
m
a
n
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
i
n
t
e
r
m
s
o
f
F
1
-
s
c
o
r
e
,
whi
l
e
t
h
e
i
m
p
a
c
t
o
n
I
n
do
n
e
s
i
a
n
i
s
l
e
s
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
.
T
a
bl
e
4.
M
o
de
l
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
F
a
s
t
T
e
x
t
+
B
i
-
L
S
T
M
a
n
d
M
-
B
E
R
T
M
o
de
l
D
a
ta
a
ugme
nt
a
ti
o
n
I
ndo
n
e
s
ia
E
ngl
is
h
G
e
r
ma
n
A
c
c
u
r
a
c
y
F1
-
s
c
o
r
e
A
c
c
u
r
a
c
y
F1
-
s
c
o
r
e
A
c
c
u
r
a
c
y
F1
-
s
c
o
r
e
F
a
s
tT
e
x
t+
Bi
-
L
S
T
M
N
o
n
e
(
B
a
s
e
li
n
e
)
0.859
0.873
0.779
0.838
0.804
0.575
E
D
A
(
S
y
n
o
n
y
m
r
e
pl
a
c
e
m
e
nt
)
0.875
0.888
0.831
0.872
0.808
0.670
E
D
A
(
R
a
ndo
m
i
ns
e
r
ti
o
n)
0.879
0.889
0.813
0.850
0.853
0.720
E
D
A
(
R
a
ndo
m
s
w
a
p)
0.865
0.873
0.794
0.831
0.881
0.763
E
D
A
(
R
a
ndo
m
d
e
le
ti
o
n)
0.869
0.877
0.792
0.830
0.853
0.853
B
a
c
k
t
r
a
ns
la
ti
o
n
0.872
0.885
0.815
0.863
0.832
0.684
G
A
N
s
0.826
0.862
0.758
0.824
0.818
0.623
M
-
B
E
R
T
N
o
n
e
(
B
a
s
e
li
n
e
)
0.886
0.897
0.776
0.829
0.787
0.590
E
D
A
(
S
y
n
o
n
y
m
r
e
pl
a
c
e
m
e
nt
)
0.876
0.889
0.815
0.864
0.822
0.653
E
D
A
(
R
a
ndo
m
i
ns
e
r
ti
o
n)
0.864
0.879
0.818
0.861
0.818
0.638
E
D
A
(
R
a
ndo
m
s
w
a
p)
0.865
0.883
0.815
0.866
0.780
0.663
E
D
A
(
R
a
ndo
m
d
e
le
ti
o
n)
0.880
0.898
0.802
0.858
0.818
0.662
B
a
c
k
t
r
a
ns
la
ti
o
n
0.872
0.887
0.801
0.855
0.780
0.577
GA
Ns
0.867
0.883
0.722
0.807
0.770
0.609
T
a
bl
e
5.
A
v
e
r
a
ge
m
o
de
l
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
M
o
de
l
D
a
ta
a
ugme
nt
a
ti
o
n
I
ndo
n
e
s
ia
E
ngl
is
h
G
e
r
ma
n
A
c
c
u
r
a
c
y
F1
-
s
c
o
r
e
A
c
c
u
r
a
c
y
F1
-
s
c
o
r
e
A
c
c
u
r
a
c
y
F1
-
s
c
o
r
e
F
a
s
tT
e
x
t+
Bi
-
L
S
T
M
N
o
n
e
(
B
a
s
e
li
n
e
)
0.859
0.873
0.779
0.838
0.804
0.575
A
ve
r
a
g
e
w
it
h 6 da
ta
a
ugme
nt
a
ti
o
n
0.864
0.879
0.800
0.845
0.840
0.718
M
-
B
E
R
T
N
o
n
e
(
B
a
s
e
li
n
e
)
0.886
0.897
0.776
0.829
0.787
0.590
A
ve
r
a
g
e
w
it
h 6 da
ta
a
ugme
nt
a
ti
o
n
0.870
0.886
0.795
0.851
0.798
0.633
5.
CONC
L
USI
ON
O
ur
r
e
s
e
a
r
c
h
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
v
a
r
i
o
us
d
a
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
o
n
m
u
l
t
i
li
ngua
l
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
I
n
do
ne
s
i
a
n
,
E
n
g
li
s
h
,
a
n
d
Ge
r
m
a
n
da
t
a
s
e
t
s
.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
l
i
k
e
r
a
n
do
m
i
n
s
e
r
t
i
o
n
,
s
y
n
o
nym
r
e
p
l
a
c
e
m
e
n
t
,
a
n
d
r
a
n
do
m
de
l
e
t
i
o
n
,
we
o
b
s
e
r
v
e
d
n
o
t
a
bl
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
i
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
w
i
t
h
F
1
-
s
c
o
r
e
s
,
whi
c
h
a
r
e
c
r
uc
i
a
l
i
n
i
m
ba
l
a
nc
e
d
da
t
a
s
e
t
s
t
y
p
i
c
a
l
o
f
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
F
a
s
t
T
e
x
t
+
B
i
-
L
S
T
M
a
n
d
M
-
B
E
R
T
m
o
de
l
s
s
h
o
we
d
d
i
f
f
e
r
i
ng
s
t
r
e
n
gt
h
s
de
pe
n
d
i
ng
o
n
t
h
e
l
a
n
g
ua
ge
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
h
a
t
l
a
n
gua
g
e
-
s
pe
c
if
i
c
n
ua
n
c
e
s
c
a
n
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
i
nf
l
u
e
n
c
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
o
f
b
o
t
h
m
o
de
l
s
a
n
d
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
.
E
n
g
l
i
s
h
a
n
d
Ge
r
m
a
n
da
t
a
s
e
t
s
b
e
n
e
f
i
t
e
d
t
h
e
m
o
s
t
f
r
o
m
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
w
i
t
h
s
ubs
t
a
n
t
i
a
l
b
o
o
s
t
s
i
n
b
o
t
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
s
,
wh
e
r
e
a
s
t
h
e
I
n
do
n
e
s
i
a
n
da
t
a
s
e
t
e
xhi
b
i
t
e
d
o
nl
y
m
a
r
g
i
na
l
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
,
s
ugge
s
t
i
n
g
i
t
m
a
y
c
a
pt
ur
e
l
a
n
gua
g
e
n
ua
n
c
e
s
e
f
f
e
c
t
i
ve
l
y
e
v
e
n
w
i
t
h
o
ut
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
f
u
n
d
i
ng
i
nv
o
l
v
e
d.
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
:
1015
-
1023
1022
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
V
i
n
c
e
n
t
Am
a
li
a
Z
a
h
r
a
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
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
t
h
a
t
s
uppo
r
t
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
a
r
e
o
pe
nl
y
a
v
a
il
a
bl
e
o
n
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
d
a
t
a
.
c
o
m
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
S
.
A
.
C
a
s
ta
ño
-
P
ul
ga
r
ín
,
N
.
S
uá
r
e
z
-
B
e
ta
n
c
ur
,
L
.
M
.
T
.
V
e
ga
,
a
nd
H
.
M
.
H
.
L
óp
e
z
,
“
I
nt
e
r
n
e
t,
s
oc
ia
l
me
di
a
a
nd
o
nl
in
e
ha
te
s
pe
e
c
h.
S
y
s
t
e
ma
ti
c
r
e
v
ie
w
,
”
A
ggr
e
s
s
V
io
le
nt
B
e
hav
, v
ol
. 58, p. 101608,
M
a
y
2021, d
o
i
:
10.1016/j
.a
v
b.2021.101608.
[
2]
M
.
A
.
P
a
z
,
J
.
M
o
nt
e
r
o
-
D
ía
z
,
a
nd
A
.
M
o
r
e
n
o
-
D
e
lg
a
d
o
,
“
H
a
te
S
p
e
e
c
h:
a
s
y
s
t
e
ma
ti
z
e
d
r
e
v
i
e
w
,
”
Sage
O
pe
n
,
vo
l.
10,
n
o.
4,
O
c
t.
2020, d
o
i:
10.1177/215824402
0973022.
[
3]
P
.
J
o
ti
ka
bukka
na
,
V
.
S
o
r
nl
e
r
tl
a
m
v
a
ni
c
h,
O
.
M
a
na
bu, a
nd
C
.
H
a
r
ue
c
ha
i
y
a
s
a
k,
“
S
oc
ia
l
me
d
ia
te
x
t
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
b
y
e
nha
nc
in
g
w
e
ll
-
f
or
m
e
d
te
xt
tr
a
in
e
d
m
o
d
e
l
,
”
J
our
nal
of
I
C
T
R
e
s
e
ar
c
h
and
A
ppl
ic
at
io
ns
,
vo
l.
10,
n
o
.
2,
pp.
177
–
196,
A
ug.
2
016,
do
i:
10.5614/i
tb
j.
i
c
t.
r
e
s
.a
ppl
.2016.10.2.6.
[
4]
B
.
L
iu
a
nd
Y
.
W
a
ng,
“
D
e
e
p
le
a
r
ni
ng
m
o
d
e
ls
f
o
r
t
e
x
t
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
,
”
in
2022
I
E
E
E
C
onf
e
r
e
nc
e
on
T
e
l
e
c
om
m
uni
c
at
io
ns
,
O
p
ti
c
s
and C
om
put
e
r
Sc
ie
n
c
e
(
T
O
C
S)
, I
E
E
E
, D
e
c
. 2022, pp. 821
–
826.
do
i:
10.1109/
T
O
C
S
56154.2022.10015969.
[
5]
P
M
.
L
a
v
a
n
y
a
a
nd
E
.
S
a
s
ik
a
la
,
“
D
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
o
n
t
e
x
t
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
p
r
oc
e
s
s
in
g
(
N
L
P
)
in
s
oc
ia
l
he
a
lt
hc
a
r
e
n
e
tw
o
r
k:
a
c
o
mp
r
e
h
e
ns
i
ve
s
ur
ve
y
,
”
in
2021
3r
d
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
Si
gnal
P
r
oc
e
s
s
in
g
and
C
om
m
uni
c
at
io
n
(
I
C
P
SC
)
, I
E
E
E
,
M
a
y
2021, pp. 603
–
609. d
o
i:
10.1109/I
C
S
P
C
51351.2021.9451752.
[
6]
B
.
J
a
ng,
M
.
K
im
,
G
.
H
a
r
e
r
im
a
na
,
S
.
K
a
ng,
a
nd
J
.
W
.
K
im
,
“
Bi
-
L
S
T
M
m
o
d
e
l
t
o
in
c
r
e
a
s
e
a
c
c
ur
a
c
y
in
t
e
x
t
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n:
c
o
mb
in
in
g
W
or
d2
ve
c
C
N
N
a
nd
a
tt
e
nt
io
n
m
e
c
ha
ni
s
m
,
”
A
ppl
ie
d
Sc
ie
nc
e
s
,
v
o
l.
1
0,
no
.
17,
p.
5841,
A
ug.
2020,
do
i:
10.3390/a
pp10175841.
[
7]
K
.
M
na
s
s
r
i,
R
.
F
a
r
a
hba
khs
h,
a
nd
N
.
C
r
e
s
pi
,
“
M
ul
ti
li
ngua
l
ha
te
s
pe
e
c
h
d
e
te
c
ti
o
n
:
A
s
e
mi
-
s
upe
r
v
is
e
d
g
e
n
e
r
a
ti
ve
a
d
v
e
r
s
a
r
ia
l
a
ppr
o
a
c
h,
”
E
nt
r
opy
, vo
l.
26, n
o
. 4, p. 344, Ap
r
. 2024, d
o
i:
10.3
390/
e
26040
344.
[
8]
M
. B
o
jk
ov
s
ký a
nd M
. P
ik
ul
ia
k,
“
S
T
U
F
I
I
T
a
t
S
e
mE
v
a
l
-
2019
T
a
s
k 5:
mul
ti
li
ngua
l
ha
te
s
pe
e
c
h d
e
t
e
c
ti
o
n
o
n t
w
it
t
e
r
w
it
h M
U
S
E
a
nd
E
L
M
o
E
mb
e
ddi
ngs
,
”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
13t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
W
or
k
s
hop
on
Se
m
ant
ic
E
v
al
uat
io
n
,
S
t
r
o
uds
bur
g,
P
A
,
U
S
A
:
A
s
s
o
c
ia
ti
o
n
f
or
C
o
mput
a
ti
o
na
l
L
in
gui
s
ti
c
s
, 2019, pp. 464
–
468.
do
i:
10.18653/
v
1/
S
19
-
2082.
[
9]
L
.
K
ha
n,
A
.
A
mj
a
d,
N
.
A
s
hr
a
f
,
a
nd
H
.
-
T
.
C
ha
ng,
“
M
ul
ti
-
c
la
s
s
s
e
nt
im
e
n
t
a
na
l
y
s
is
of
ur
du
t
e
x
t
us
in
g
mul
ti
li
ngua
l
B
E
R
T
,
”
Sc
i
R
e
p
,
vo
l.
12, n
o
. 1, p. 5436, M
a
r
. 2022, d
o
i:
10.10
38/
s
41598
-
022
-
09
381
-
9.
[
10]
P
.
G
ha
de
ka
r
,
M
.
J
a
mbl
e
,
A
.
J
a
y
bha
y
,
B
.
J
a
gt
a
p,
A
.
J
o
s
hi
,
a
n
d
H
.
M
o
r
e
,
“
T
e
x
t
da
ta
a
ugme
nt
a
ti
o
n
us
in
g
ge
n
e
r
a
ti
ve
a
dve
r
s
a
r
ia
l
ne
tw
o
r
ks
, ba
c
k t
r
a
ns
la
ti
o
n
a
nd E
D
A
,
”
2023, pp. 391
–
401. d
o
i:
10.1007/978
-
3
-
031
-
37940
-
6_32.
[
11]
N
.
G
a
r
g
a
nd
K
.
S
ha
r
ma
,
“
T
e
x
t
p
r
e
-
pr
oc
e
s
s
in
g
of
mul
ti
li
ngua
l
f
o
r
s
e
nt
im
e
nt
a
na
l
y
s
is
ba
s
e
d
o
n
s
oc
ia
l
n
e
tw
o
r
k
da
ta
,
”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
E
le
c
tr
i
c
al
and
C
om
put
e
r
E
ngi
ne
e
r
in
g
(
I
J
E
C
E
)
,
vo
l.
12,
n
o
.
1,
p.
776,
F
e
b.
2022,
do
i:
10.11591/i
je
c
e
.
v
12i
1.pp776
-
784.
[
12]
L
.
F
.
A
. O
. P
e
ll
i
c
e
r
,
T
.
M
. F
e
r
r
e
ir
a
,
a
nd A
.
H
. R
. C
o
s
ta
,
“
D
a
ta
a
ugme
nt
a
ti
o
n t
e
c
hni
qu
e
s
i
n na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
pr
oc
e
s
s
in
g,
”
A
ppl
Sof
t
C
om
put
, vo
l.
132, p. 109803, J
a
n. 2023, do
i:
10.1016/
j.
a
s
oc
.20
22.109803.
[
13]
A
.
M
.
I
s
s
if
u
a
nd
M
.
C
.
G
a
ni
z
,
“
A
s
im
pl
e
da
ta
a
ugm
e
nt
a
ti
o
n
me
th
o
d
t
o
im
p
r
ov
e
th
e
p
e
r
f
or
ma
n
c
e
of
na
me
d
e
nt
i
t
y
r
e
c
o
gn
it
io
n
mo
d
e
ls
in
m
e
di
c
a
l
d
o
m
a
in
,
”
in
2021
6t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
and
E
ngi
ne
e
r
in
g
(
U
B
M
K
)
,
I
E
E
E
,
S
e
p. 2021, pp. 763
–
768. d
o
i:
10.1109/U
B
M
K
52708.2021.9558
986.
[
14]
D
. R
. B
e
ddi
a
r
,
M
. S
. J
a
ha
n, a
nd M
. O
us
s
a
la
h,
“
D
a
ta
e
x
pa
ns
i
o
n
us
in
g ba
c
k t
r
a
ns
la
ti
o
n a
nd pa
r
a
phr
a
s
in
g
f
or
ha
te
s
p
e
e
c
h d
e
t
e
c
ti
o
n,
”
O
nl
in
e
Soc
N
e
tw
M
e
di
a
, vo
l.
24, p. 100153, J
ul
. 2021, d
o
i:
10.1
016/
j.
o
s
n
e
m.2021.100153.
[
15]
G
. I
gl
e
s
ia
s
, E
.
T
a
la
ve
r
a
, a
nd A
. D
ía
z
-
Á
l
v
a
r
e
z
,
“
A
s
ur
ve
y
o
n
G
A
N
s
f
o
r
c
o
mput
e
r
vi
s
io
n:
R
e
c
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h, a
na
l
y
s
is
a
nd t
a
xo
n
om
y
,
”
C
om
put
Sc
i
R
e
v
, v
ol
. 48, p. 100553, M
a
y
2023, d
o
i:
10.1016/j
.
c
o
s
r
e
v
.2023.100553.
[
16]
L
.
G
o
n
o
g
a
nd
Y
.
Z
ho
u,
“
A
R
e
v
i
e
w
:
G
e
n
e
r
a
ti
ve
A
d
v
e
r
s
a
r
ia
l
N
e
tw
o
r
ks
,
”
in
2019
14
th
I
E
E
E
C
onf
e
r
e
nc
e
on
I
ndus
tr
ia
l
E
le
c
tr
o
ni
c
s
and A
ppl
ic
at
io
ns
(
I
C
I
E
A
)
, I
E
E
E
, J
un. 2019, pp. 505
–
510. do
i:
10.1109/I
C
I
E
A
.2019.8833686.
[
17]
M
.
U
me
r
e
t
al
.
,
“
I
mpa
c
t
of
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
ne
tw
or
k
a
nd
F
a
s
tT
e
x
t
e
mbe
dd
in
g
o
n
t
e
x
t
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n,
”
M
ul
ti
m
e
d
T
ool
s
A
ppl
,
vo
l.
82, n
o
. 4, pp. 5569
–
5585, F
e
b. 2023, d
o
i:
10.1007/s
11042
-
022
-
13459
-
x.
[
18]
A
.
A
ma
li
a
,
O
.
S
.
S
it
o
mpul
,
E
.
B
.
N
a
ba
ba
n,
a
nd
T
.
M
a
nt
o
r
o
,
“
A
n
e
f
f
i
c
i
e
nt
t
e
x
t
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
f
a
s
tt
e
x
t
f
or
ba
ha
s
a
I
ndo
n
e
s
ia
doc
um
e
nt
s
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
,
”
in
2020
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
fe
r
e
n
c
e
on
D
at
a
S
c
ie
nc
e
,
A
r
ti
f
i
c
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
and
B
us
in
e
s
s
A
nal
y
ti
c
s
(
D
A
T
A
B
I
A
)
, I
E
E
E
, J
ul
. 2020, pp. 69
–
75. d
o
i:
10.1109/DA
T
A
B
I
A
50434.2020.9190447.
[
19]
A
. G
l
e
nn, P
.
L
a
C
a
s
s
e
, a
nd B
. C
ox
,
“
E
m
o
ti
o
n
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
of
i
ndo
n
e
s
ia
n t
w
e
e
ts
us
in
g bi
di
r
e
c
ti
o
na
l
L
S
T
M
,
”
N
e
ur
al
C
om
put
A
ppl
,
vo
l.
35, n
o
. 13, pp. 9567
–
9578, M
a
y
2023, d
oi
:
10.1007/s
00521
-
022
-
08186
-
1.
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
M
ult
il
ingual
hate
s
pe
e
c
h
de
tec
ti
on
us
ing
de
e
p
lear
ning
(
V
ince
nt)
1023
[
20]
U
.
B
.
M
a
ha
de
v
a
s
w
a
m
y
a
nd
P
.
S
w
a
th
i,
“
S
e
nt
im
e
nt
a
na
l
y
s
is
us
in
g
bi
di
r
e
c
ti
o
na
l
L
S
T
M
N
e
tw
o
r
k,
”
P
r
oc
e
di
a
C
om
put
Sc
i
,
v
o
l.
218,
pp. 45
–
56, 2023,
do
i:
10.1016/j
.p
r
oc
s
.2022.12.400.
[
21]
T
.
P
i
r
e
s
,
E
.
S
c
hl
in
g
e
r
,
a
nd
D
.
G
a
r
r
e
t
te
,
“
H
o
w
mul
ti
li
ngua
l
is
mul
ti
li
ngua
l
B
E
R
T
?
”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
th
e
57t
h
A
nnual
M
e
e
ti
ng
o
f
th
e
A
s
s
oc
ia
ti
on
f
or
C
om
put
at
io
nal
L
in
gui
s
ti
c
s
,
S
tr
o
uds
bur
g
,
P
A
,
U
S
A
:
A
s
s
o
c
ia
ti
o
n
f
o
r
C
o
mp
ut
a
ti
o
na
l
L
in
gui
s
ti
c
s
,
2019,
pp. 4996
–
5001. do
i:
10.18653/
v
1/
P
19
-
1493.
[
22]
P
.
W
u,
X
.
L
i,
C
.
L
in
g,
S
.
D
in
g,
a
nd
S
.
S
he
n,
“
S
e
nt
im
e
nt
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
a
tt
e
nt
i
o
n
me
c
ha
ni
s
m
a
nd
bi
di
r
e
c
ti
o
na
l
l
o
ng
s
ho
r
t
-
te
r
m m
e
m
or
y
ne
tw
or
k,
”
A
ppl
Sof
t
C
om
put
, vo
l.
112, p. 107792,
N
ov
. 2021, d
o
i:
10.1016/j
.a
s
o
c
.2021.107792.
[
23]
A
.
N
.
A
z
ha
r
a
nd
M
.
L
.
K
h
o
d
r
a
,
“
F
in
e
-
tu
ni
ng
p
r
e
tr
a
in
e
d
m
ul
ti
li
ngua
l
B
E
R
T
m
o
d
e
l
f
or
in
d
o
n
e
s
ia
n
a
s
pe
c
t
-
ba
s
e
d
s
e
nt
im
e
nt
a
na
l
y
s
is
,
”
in
2020
7t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
A
dv
an
c
e
I
nf
or
m
at
i
c
s
:
C
onc
e
pt
s
,
T
he
or
y
and
A
ppl
ic
at
io
ns
(
I
C
A
I
C
T
A
)
,
I
E
E
E
, S
e
p. 2020, pp. 1
–
6. d
o
i:
10.1109/I
C
A
I
C
T
A
49861.2020.9
428882.
[
24]
G
.
M
a
ni
a
s
,
A
.
M
a
v
r
o
gi
or
g
o
u,
A
.
K
i
o
ur
ti
s
,
C
.
S
y
m
vo
ul
id
is
,
a
nd
D
.
K
y
r
ia
z
is
,
“
M
ul
ti
li
ngua
l
te
x
t
c
a
te
g
or
i
z
a
ti
o
n
a
nd
s
e
nt
i
me
nt
a
na
l
y
s
is
:
a
c
o
mpa
r
a
ti
ve
a
na
l
y
s
is
of
th
e
ut
il
i
z
a
ti
o
n
of
mul
ti
li
ng
ua
l
a
ppr
o
a
c
he
s
f
or
c
la
s
s
if
y
in
g
twi
tt
e
r
da
ta
,
”
N
e
ur
al
C
om
put
A
ppl
,
vo
l.
35, n
o
. 29, pp. 21415
–
21431, O
c
t.
2023, d
o
i:
10.1007/s
005
21
-
023
-
08629
-
3.
[
25]
Y
.
L
iu
a
nd
S
.
Y
a
ng,
“
A
ppl
ic
a
ti
o
n
of
d
e
c
is
io
n
tr
e
e
‐
ba
s
e
d
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
a
lg
o
r
it
hm
o
n
c
o
nt
e
nt
ma
r
k
e
ti
ng
,
”
J
our
nal
o
f
M
at
he
m
a
ti
c
s
,
vo
l.
2022, n
o
. 1, J
a
n. 2022, doi:
10.1155/2022/
6469054.
[
26]
Ž
.
Ð
.
V
uj
ov
i
c
,
“
C
la
s
s
if
ic
a
ti
o
n
m
o
d
e
l
e
v
a
lu
a
ti
o
n
m
e
tr
i
c
s
,
”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
A
dv
anc
e
d
C
om
put
e
r
Sc
ie
n
c
e
and
A
ppl
ic
at
i
o
ns
,
vo
l.
12, n
o
. 6, 2021, d
o
i:
10.14569/
I
J
A
C
S
A
.2021.0120670.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
V
i
n
ce
n
t
i
s
a
s
t
u
d
en
t
p
u
rs
u
i
n
g
a
b
ach
e
l
o
r’s
d
e
g
r
ee
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
s
ci
e
n
ce
at
B
i
n
a
N
u
s
an
t
ara
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
H
e
h
as
d
em
o
n
s
t
rat
e
d
p
as
s
i
o
n
f
o
r
n
at
u
ral
l
a
n
g
u
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
.
T
h
i
s
p
u
b
l
i
c
at
i
o
n
m
ark
s
h
i
s
i
n
a
u
g
u
ral
c
o
n
t
ri
b
u
t
i
o
n
t
o
t
h
e
a
c
ad
em
i
c
c
o
mmu
n
i
t
y
an
d
re
fl
ec
t
s
e
ag
e
r
n
e
s
s
t
o
en
g
a
g
e
w
i
t
h
s
c
h
o
l
ar
l
y
d
i
s
c
o
u
r
s
e
.
H
e
c
an
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
v
i
n
cen
t
0
5
3
@
b
i
n
u
s
.
ac
.
i
d
.
A
m
a
l
i
a
Za
h
ra
,
S.
Ko
m
.
,
P
h
.
D
.
a
l
ec
t
u
r
e
r
at
t
h
e
Mas
t
e
r
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
c
e
d
e
p
art
men
t
,
Bi
n
a
N
u
s
an
t
ara
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
s
i
n
ce
2
0
1
7
.
Sh
e
e
arn
ed
h
e
r
Ph
.
D
.
fr
o
m
t
h
e
Sch
o
o
l
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
a
n
d
I
n
f
o
r
m
at
i
c
s
at
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
Co
l
l
eg
e
D
u
b
l
i
n
(
U
CD
),
I
r
el
an
d
,
i
n
2
0
1
4
.
Sh
e
c
o
m
p
l
e
t
e
d
h
e
r
b
a
c
h
el
o
r’s
d
e
g
r
e
e
at
t
h
e
Fa
c
u
l
t
y
o
f
Co
mp
u
t
e
r
S
ci
e
n
ce
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
I
n
d
o
n
e
s
i
a
(U
I
)
,
i
n
2
0
0
8
.
Sh
e
g
ai
n
e
d
s
i
g
n
i
fi
c
a
n
t
re
s
e
ar
c
h
e
x
p
e
r
i
e
n
ce
as
a
re
s
e
ar
c
h
as
s
i
s
t
an
t
w
o
rk
i
n
g
o
n
t
h
e
d
ev
e
l
o
p
men
t
o
f
an
In
d
o
n
e
s
i
a
n
Sp
eech
R
ec
o
g
n
i
t
i
o
n
S
y
s
t
em
aft
e
r
g
ra
d
u
at
i
n
g
fr
o
m
U
I
.
Be
fo
r
e
j
o
i
n
i
n
g
B
i
n
a
N
u
s
an
t
ara
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
s
h
e
w
as
a
l
ec
t
u
r
e
r
an
d
r
e
s
e
ar
ch
e
r
at
t
h
e
Fa
c
u
l
t
y
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
In
d
o
n
e
s
i
a.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
e
n
co
m
p
as
s
s
p
e
ec
h
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
s
p
ee
ch
r
ec
o
g
n
i
t
i
o
n
,
s
p
e
ak
e
r
r
eco
g
n
i
t
i
o
n
,
s
p
o
k
en
l
a
n
g
u
ag
e
i
d
en
t
i
fi
c
at
i
o
n
,
a
n
d
o
t
h
e
r
are
as
r
e
l
at
e
d
t
o
s
p
eec
h
t
ec
h
n
o
l
o
g
y
.
Sh
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
a
m
al
i
a.
zah
ra
@
b
i
n
u
s
.
ed
u
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.