Rured2 Ner Microsoft Mdeberta V3 Base

🚀 多标签命名实体识别模型

这是一个基于RURED2数据集微调的俄语命名实体识别（NER）模型，能够为单个标记输出多个可能的标签，在多种实体类型识别任务上表现良好。

🚀 快速开始

如果您有任何问题，可以在 https://t.me/nlp_party 联系我。

本模型会为单个标记输出多个可能的标签。您可以按照以下代码进行正确使用：

import torch
from torch import nn
from transformers import (AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, 
                          TrainingArguments, Trainer)

model_name = "denis-gordeev/rured2-ner-microsoft-mdeberta-v3-base"
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
    model_name).to('cuda')

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

def predict(text:str, glue_tokens=False, output_together=True, glue_words=True):
    sigmoid = nn.Sigmoid()
    tokenized = tokenizer(text)
    input_ids = torch.tensor(
            [tokenized["input_ids"]], dtype=torch.long
        ).to("cuda")
    token_type_ids = torch.tensor(
            [tokenized["token_type_ids"]], dtype=torch.long
        ).to("cuda")
    attention_mask = torch.tensor(
            [tokenized["attention_mask"]], dtype=torch.long
        ).to("cuda")
    preds = model(**{"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids, "attention_mask": attention_mask})
    logits = sigmoid(preds.logits)

    output_tokens = []
    output_preds = []
    id_to_label = {int(k): v for k, v in model.config.id2label.items()}
    for i, token in enumerate(input_ids[0]):
        if token > 3:
            class_ids = (logits[0][i] > 0.5).nonzero()
            if class_ids.shape[0] >= 1:
                class_names = [id_to_label[int(cl)] for cl in class_ids]
            else:
                class_names = [id_to_label[int(logits[0][i].argmax())]]
            converted_token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([token])[0]
            new_word_bool = converted_token.startswith("▁")
            converted_token = converted_token.replace("▁", "")
            if glue_words and not(new_word_bool) and output_tokens:
                output_tokens[-1] += converted_token
            else:
                output_tokens.append(converted_token)
                output_preds.append(class_names)
        else:
            class_names = []
    if output_together:
        return [[output_tokens[t_i], output_preds[t_i]] for t_i in range(len(output_tokens))]
    return output_tokens, output_preds

📚 详细文档

模型概述

此模型是 microsoft/mdeberta-v3-base 在RURED2数据集上的微调版本。

评估结果

该模型在评估集上取得了以下结果：

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：1e-05
• 训练批次大小（train_batch_size）：4
• 评估批次大小（eval_batch_size）：4
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 训练轮数（num_epochs）：10000
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：Native AMP

训练结果

| 训练损失 | 轮数 | 步数 | 验证损失 | F1 Micro | O F1 Micro | O 召回率 Micro | O 精确率 Micro | B-person F1 Micro | B-person 召回率 Micro | B-person 精确率 Micro | B-norp F1 Micro | B-norp 召回率 Micro | B-norp 精确率 Micro | B-commodity F1 Micro | B-commodity 召回率 Micro | B-commodity 精确率 Micro | B-date F1 Micro | B-date 召回率 Micro | B-date 精确率 Micro | I-date F1 Micro | I-date 召回率 Micro | I-date 精确率 Micro | B-country F1 Micro | B-country 召回率 Micro | B-country 精确率 Micro | B-economic Sector F1 Micro | B-economic Sector 召回率 Micro | B-economic Sector 精确率 Micro | I-economic Sector F1 Micro | I-economic Sector 召回率 Micro | I-economic Sector 精确率 Micro | B-news Source F1 Micro | B-news Source 召回率 Micro | B-news Source 精确率 Micro | B-profession F1 Micro | B-profession 召回率 Micro | B-profession 精确率 Micro | I-news Source F1 Micro | I-news Source 召回率 Micro | I-news Source 精确率 Micro | I-person F1 Micro | I-person 召回率 Micro | I-person 精确率 Micro | B-organization F1 Micro | B-organization 召回率 Micro | B-organization 精确率 Micro | I-profession F1 Micro | I-profession 召回率 Micro | I-profession 精确率 Micro | B-event F1 Micro | B-event 召回率 Micro | B-event 精确率 Micro | B-city F1 Micro | B-city 召回率 Micro | B-city 精确率 Micro | B-gpe F1 Micro | B-gpe 召回率 Micro | B-gpe 精确率 Micro | I-event F1 Micro | I-event 召回率 Micro | I-event 精确率 Micro | B-group F1 Micro | B-group 召回率 Micro | B-group 精确率 Micro | B-ordinal F1 Micro | B-ordinal 召回率 Micro | B-ordinal 精确率 Micro | B-product F1 Micro | B-product 召回率 Micro | B-product 精确率 Micro | I-organization F1 Micro | I-organization 召回率 Micro | I-organization 精确率 Micro | B-money F1 Micro | B-money 召回率 Micro | B-money 精确率 Micro | I-money F1 Micro | I-money 召回率 Micro | I-money 精确率 Micro | B-currency F1 Micro | B-currency 召回率 Micro | B-currency 精确率 Micro | B-percent F1 Micro | B-percent 召回率 Micro | B-percent 精确率 Micro | I-percent F1 Micro | I-percent 召回率 Micro | I-percent 精确率 Micro | I-group F1 Micro | I-group 召回率 Micro | I-group 精确率 Micro | B-cardinal F1 Micro | B-cardinal 召回率 Micro | B-cardinal 精确率 Micro | B-law F1 Micro | B-law 召回率 Micro | B-law 精确率 Micro | I-law F1 Micro | I-law 召回率 Micro | I-law 精确率 Micro | B-fac F1 Micro | B-fac 召回率 Micro | B-fac 精确率 Micro | I-fac F1 Micro | I-fac 召回率 Micro | I-fac 精确率 Micro | B-age F1 Micro | B-age 召回率 Micro | B-age 精确率 Micro | I-city F1 Micro | I-city 召回率 Micro | I-city 精确率 Micro | B-work Of Art F1 Micro | B-work Of Art 召回率 Micro | B-work Of Art 精确率 Micro | I-work Of Art F1 Micro | I-work Of Art 召回率 Micro | I-work Of Art 精确率 Micro | B-region F1 Micro | B-region 召回率 Micro | B-region 精确率 Micro | I-region F1 Micro | I-region 召回率 Micro | I-region 精确率 Micro | I-cardinal F1 Micro | I-cardinal 召回率 Micro | I-cardinal 精确率 Micro | I-currency F1 Micro | I-currency 召回率 Micro | I-currency 精确率 Micro | B-quantity F1 Micro | B-quantity 召回率 Micro | B-quantity 精确率 Micro | I-quantity F1 Micro | I-quantity 召回率 Micro | I-quantity 精确率 Micro | B-crime F1 Micro | B-crime 召回率 Micro | B-crime 精确率 Micro | I-crime F1 Micro | I-crime 召回率 Micro | I-crime 精确率 Micro | B-trade Agreement F1 Micro | B-trade Agreement 召回率 Micro | B-trade Agreement 精确率 Micro | B-nationality F1 Micro | B-nationality 召回率 Micro | B-nationality 精确率 Micro | B-family F1 Micro | B-family 召回率 Micro | B-family 精确率 Micro | I-family F1 Micro | I-family 召回率 Micro | I-family 精确率 Micro | I-product F1 Micro | I-product 召回率 Micro | I-product 精确率 Micro | B-time F1 Micro | B-time 召回率 Micro | B-time 精确率 Micro | I-time F1 Micro | I-time 召回率 Micro | I-time 精确率 Micro | I-commodity F1 Micro | I-commodity 召回率 Micro | I-commodity 精确率 Micro | B-application F1 Micro | B-application 召回率 Micro | B-application 精确率 Micro | I-application F1 Micro | I-application 召回率 Micro | I-application 精确率 Micro | I-country F1 Micro | I-country 召回率 Micro | I-country 精确率 Micro | B-award F1 Micro | B-award 召回率 Micro | B-award 精确率 Micro | I-award F1 Micro | I-award 召回率 Micro | I-award 精确率 Micro | I-gpe F1 Micro | I-gpe 召回率 Micro | I-gpe 精确率 Micro | B-location F1 Micro | B-location 召回率 Micro | B-location 精确率 Micro | I-location F1 Micro | I-location 召回率 Micro | I-location 精确率 Micro | I-ordinal F1 Micro | I-ordinal 召回率 Micro | I-ordinal 精确率 Micro | I-trade Agreement F1 Micro | I-trade Agreement 召回率 Micro | I-trade Agreement 精确率 Micro | B-religion F1 Micro | B-religion 召回率 Micro | B-religion 精确率 Micro | I-age F1 Micro | I-age 召回率 Micro | I-age 精确率 Micro | B-investment Program F1 Micro | B-investment Program 召回率 Micro | B-investment Program 精确率 Micro | I-investment Program F1 Micro | I-investment Program 召回率 Micro | I-investment Program 精确率 Micro | B-borough F1 Micro | B-borough 召回率 Micro | B-borough 精确率 Micro | B-price F1 Micro | B-price 召回率 Micro | B-price 精确率 Micro | I-price F1 Micro | I-price 召回率 Micro | I-price 精确率 Micro | B-character F1 Micro | B-character 召回率 Micro | B-character 精确率 Micro | I-character F1 Micro | I-character 召回率 Micro | I-character 精确率 Micro | B-website F1 Micro | B-website 召回率 Micro | B-website 精确率 Micro | B-street F1 Micro | B-street 召回率 Micro | B-street 精确率 Micro | I-street F1 Micro | I-street 召回率 Micro | I-street 精确率 Micro | B-village F1 Micro | B-village 召回率 Micro | B-village 精确率 Micro | I-village F1 Micro | I-village 召回率 Micro | I-village 精确率 Micro | B-disease F1 Micro | B-disease 召回率 Micro | B-disease 精确率 Micro | I-disease F1 Micro | I-disease 召回率 Micro | I-disease 精确率 Micro | B-penalty F1 Micro | B-penalty 召回率 Micro | B-penalty 精确率 Micro | I-penalty F1 Micro | I-penalty 召回率 Micro | I-penalty 精确率 Micro | B-weapon F1 Micro | B-weapon 召回率 Micro | B-weapon 精确率 Micro | I-weapon F1 Micro | I-weapon 召回率 Micro | I-weapon 精确率 Micro | I-borough F1 Micro | I-borough 召回率 Micro | I-borough 精确率 Micro | B-vehicle F1 Micro | B-vehicle 召回率 Micro | B-vehicle 精确率 Micro | I-vehicle F1 Micro | I-vehicle 召回率 Micro | I-vehicle 精确率 Micro | B-language F1 Micro | B-language 召回率 Micro | B-language 精确率 Micro | I-language F1 Micro | I-language 召回率 Micro | I-language 精确率 Micro | B-house F1 Micro | B-house 召回率 Micro | B-house 精确率 Micro | I-norp F1 Micro | I-norp 召回率 Micro | I-norp 精确率 Micro | I-house F1 Micro | I-house 召回率 Micro | I-house 精确率 Micro | I-website F1 Micro | I-website 召回率 Micro | I-website 精确率 Micro | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | 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