checkpoint-49115/README.md

metadata

language: []
library_name: sentence-transformers
tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:314315
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
datasets: []
widget:
  - source_sentence: هل يمكن ان يكون هذا من شأنه؟ هل يمكن ان يكون كذلك؟
    sentences:
      - امرأة تقرأ من كتاب بينما الرجل يشاهد
      - رجال يرتدون قمصان بيضاء يلعبون في الحديقة
      - الناس بالخارج
  - source_sentence: امرأة باللون الأسود، تُرى من الخلف، جالسة بجانب مجرى المياه.
    sentences:
      - امرأة تجلس بالخارج
      - الرجل يعزف الكمان.
      - رجل يحمل سيجارة
  - source_sentence: شخص يرتدي اللون الأحمر والأسود خارج جدار متصدع.
    sentences:
      - شخص يرتدي الأحمر والأسود بالقرب من الجدار
      - فتاة يديها في حوض الاستحمام
      - رجل يجلس على كرسي الحديقة
  - source_sentence: رجل يقرأ جريدة في وكالة بيع السيارات
    sentences:
      - رجل في وكالة السيارات
      - زوج من المبارزين يتدربون معاً
      - الرجل يجلس على الطاولة
  - source_sentence: >-
      امرأتان ورجل في سيارة رياضية حمراء قابلة للتحويل أمام مجموعة كبيرة من
      الناس على الرصيف
    sentences:
      - اللاعب يأمل في تسجيل هدف
      - امرأتين في سيارة مع رجل
      - فتاة تحمل فرشاة أسنان
pipeline_tag: sentence-similarity

SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 on the Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-pair dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
• Maximum Sequence Length: 128 tokens
• Output Dimensionality: 384 tokens
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-pair

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'امرأتان ورجل في سيارة رياضية حمراء قابلة للتحويل أمام مجموعة كبيرة من الناس على الرصيف',
    'امرأتين في سيارة مع رجل',
    'فتاة تحمل فرشاة أسنان',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Dataset

Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-pair

• Dataset: Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-pair
• Size: 314,315 training samples
• Columns: anchor and positive
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	min: 7 tokens mean: 20.8 tokens max: 73 tokens	min: 4 tokens mean: 10.03 tokens max: 40 tokens

• Samples:

  anchor	positive
  شخص على حصان يقفز فوق طائرة معطلة	شخص في الهواء الطلق، على حصان.
  أطفال يبتسمون و يلوحون للكاميرا	هناك أطفال حاضرون
  صبي يقفز على لوح التزلج في منتصف الجسر الأحمر.	الفتى يقوم بخدعة التزلج

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Evaluation Dataset

Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-pair

• Dataset: Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-pair
• Size: 6,808 evaluation samples
• Columns: anchor and positive
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	min: 6 tokens mean: 21.85 tokens max: 103 tokens	min: 4 tokens mean: 10.2 tokens max: 46 tokens

• Samples:

  anchor	positive
  امرأتان يتعانقان بينما يحملان حزمة	إمرأتان يحملان حزمة
  طفلين صغيرين يرتديان قميصاً أزرق، أحدهما يرتدي الرقم 9 والآخر يرتدي الرقم 2 يقفان على خطوات خشبية في الحمام ويغسلان أيديهما في المغسلة.	طفلين يرتديان قميصاً مرقماً يغسلون أيديهم
  رجل يبيع الدونات لعميل خلال معرض عالمي أقيم في مدينة أنجليس	رجل يبيع الدونات لعميل

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: epoch
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 64
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 5
• warmup_ratio: 0.1
• fp16: True
• load_best_model_at_end: True
• ddp_find_unused_parameters: False

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: epoch
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 64
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_steps: None
• learning_rate: 2e-05
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 5
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.1
• warmup_steps: 0
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• save_safetensors: True
• save_on_each_node: False
• save_only_model: False
• restore_callback_states_from_checkpoint: False
• no_cuda: False
• use_cpu: False
• use_mps_device: False
• seed: 42
• data_seed: None
• jit_mode_eval: False
• use_ipex: False
• bf16: False
• fp16: True
• fp16_opt_level: O1
• half_precision_backend: auto
• bf16_full_eval: False
• fp16_full_eval: False
• tf32: None
• local_rank: 0
• ddp_backend: None
• tpu_num_cores: None
• tpu_metrics_debug: False
• debug: []
• dataloader_drop_last: False
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_prefetch_factor: None
• past_index: -1
• disable_tqdm: False
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: True
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• ddp_find_unused_parameters: False
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• skip_memory_metrics: True
• use_legacy_prediction_loop: False
• push_to_hub: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: False
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• eval_do_concat_batches: True
• fp16_backend: auto
• push_to_hub_model_id: None
• push_to_hub_organization: None
• mp_parameters:
• auto_find_batch_size: False
• full_determinism: False
• torchdynamo: None
• ray_scope: last
• ddp_timeout: 1800
• torch_compile: False
• torch_compile_backend: None
• torch_compile_mode: None
• dispatch_batches: None
• split_batches: None
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: False
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand

Epoch	Step	Training Loss	loss
0.0025	25	0.3458	-
0.0051	50	0.3213	-
0.0076	75	0.3414	-
0.0102	100	0.3622	-
0.0127	125	0.3607	-
0.0153	150	0.3514	-
0.0178	175	0.2282	-
0.0204	200	0.2781	-
0.0229	225	0.3206	-
0.0255	250	0.3592	-
0.0280	275	0.2837	-
0.0305	300	0.2227	-
0.0331	325	0.3072	-
0.0356	350	0.3487	-
0.0382	375	0.2439	-
0.0407	400	0.291	-
0.0433	425	0.2325	-
0.0458	450	0.3068	-
0.0484	475	0.3268	-
0.0509	500	0.2973	-
0.0534	525	0.3116	-
0.0560	550	0.2543	-
0.0585	575	0.2747	-
0.0611	600	0.2809	-
0.0636	625	0.3561	-
0.0662	650	0.2683	-
0.0687	675	0.249	-
0.0713	700	0.2482	-
0.0738	725	0.3015	-
0.0764	750	0.2422	-
0.0789	775	0.259	-
0.0814	800	0.2565	-
0.0840	825	0.254	-
0.0865	850	0.2366	-
0.0891	875	0.2805	-
0.0916	900	0.2881	-
0.0942	925	0.2424	-
0.0967	950	0.2342	-
0.0993	975	0.2036	-
0.1018	1000	0.2432	-
0.1043	1025	0.2782	-
0.1069	1050	0.2303	-
0.1094	1075	0.2418	-
0.1120	1100	0.1989	-
0.1145	1125	0.2189	-
0.1171	1150	0.2295	-
0.1196	1175	0.1583	-
0.1222	1200	0.2247	-
0.1247	1225	0.2127	-
0.1273	1250	0.2244	-
0.1298	1275	0.2218	-
0.1323	1300	0.2489	-
0.1349	1325	0.1778	-
0.1374	1350	0.2243	-
0.1400	1375	0.2063	-
0.1425	1400	0.2187	-
0.1451	1425	0.204	-
0.1476	1450	0.2039	-
0.1502	1475	0.2186	-
0.1527	1500	0.2352	-
0.1552	1525	0.2578	-
0.1578	1550	0.2047	-
0.1603	1575	0.1833	-
0.1629	1600	0.2564	-
0.1654	1625	0.2021	-
0.1680	1650	0.1901	-
0.1705	1675	0.2183	-
0.1731	1700	0.1661	-
0.1756	1725	0.1797	-
0.1782	1750	0.2105	-
0.1807	1775	0.2214	-
0.1832	1800	0.2475	-
0.1858	1825	0.2395	-
0.1883	1850	0.1911	-
0.1909	1875	0.1588	-
0.1934	1900	0.2358	-
0.1960	1925	0.1773	-
0.1985	1950	0.2347	-
0.2011	1975	0.188	-
0.2036	2000	0.1925	-
0.2061	2025	0.191	-
0.2087	2050	0.2032	-
0.2112	2075	0.1787	-
0.2138	2100	0.2327	-
0.2163	2125	0.196	-
0.2189	2150	0.1945	-
0.2214	2175	0.1918	-
0.2240	2200	0.2011	-
0.2265	2225	0.1711	-
0.2291	2250	0.2687	-
0.2316	2275	0.1998	-
0.2341	2300	0.1604	-
0.2367	2325	0.1871	-
0.2392	2350	0.273	-
0.2418	2375	0.2405	-
0.2443	2400	0.2212	-
0.2469	2425	0.2293	-
0.2494	2450	0.1887	-
0.2520	2475	0.233	-
0.2545	2500	0.1761	-
0.2570	2525	0.2103	-
0.2596	2550	0.2042	-
0.2621	2575	0.1831	-
0.2647	2600	0.2006	-
0.2672	2625	0.1801	-
0.2698	2650	0.1625	-
0.2723	2675	0.1741	-
0.2749	2700	0.2158	-
0.2774	2725	0.2246	-
0.2800	2750	0.1823	-
0.2825	2775	0.1484	-
0.2850	2800	0.1743	-
0.2876	2825	0.2208	-
0.2901	2850	0.1441	-
0.2927	2875	0.1998	-
0.2952	2900	0.2111	-
0.2978	2925	0.1657	-
0.3003	2950	0.2189	-
0.3029	2975	0.203	-
0.3054	3000	0.1789	-
0.3080	3025	0.1435	-
0.3105	3050	0.1727	-
0.3130	3075	0.2045	-
0.3156	3100	0.2143	-
0.3181	3125	0.1971	-
0.3207	3150	0.2121	-
0.3232	3175	0.183	-
0.3258	3200	0.2471	-
0.3283	3225	0.1714	-
0.3309	3250	0.1689	-
0.3334	3275	0.1817	-
0.3359	3300	0.1616	-
0.3385	3325	0.152	-
0.3410	3350	0.1619	-
0.3436	3375	0.1881	-
0.3461	3400	0.1974	-
0.3487	3425	0.1609	-
0.3512	3450	0.185	-
0.3538	3475	0.1459	-
0.3563	3500	0.1896	-
0.3589	3525	0.1944	-
0.3614	3550	0.2766	-
0.3639	3575	0.166	-
0.3665	3600	0.1889	-
0.3690	3625	0.1586	-
0.3716	3650	0.1832	-
0.3741	3675	0.15	-
0.3767	3700	0.2203	-
0.3792	3725	0.1409	-
0.3818	3750	0.157	-
0.3843	3775	0.2132	-
0.3868	3800	0.1653	-
0.3894	3825	0.2345	-
0.3919	3850	0.171	-
0.3945	3875	0.1914	-
0.3970	3900	0.1674	-
0.3996	3925	0.2075	-
0.4021	3950	0.1706	-
0.4047	3975	0.1797	-
0.4072	4000	0.2039	-
0.4098	4025	0.1719	-
0.4123	4050	0.1802	-
0.4148	4075	0.1495	-
0.4174	4100	0.1765	-
0.4199	4125	0.2024	-
0.4225	4150	0.2391	-
0.4250	4175	0.1881	-
0.4276	4200	0.1537	-
0.4301	4225	0.1573	-
0.4327	4250	0.1619	-
0.4352	4275	0.1827	-
0.4377	4300	0.1722	-
0.4403	4325	0.138	-
0.4428	4350	0.1826	-
0.4454	4375	0.1447	-
0.4479	4400	0.1745	-
0.4505	4425	0.1308	-
0.4530	4450	0.2061	-
0.4556	4475	0.1735	-
0.4581	4500	0.1937	-
0.4607	4525	0.1794	-
0.4632	4550	0.2055	-
0.4657	4575	0.1835	-
0.4683	4600	0.1597	-
0.4708	4625	0.1608	-
0.4734	4650	0.1653	-
0.4759	4675	0.1526	-
0.4785	4700	0.1507	-
0.4810	4725	0.1571	-
0.4836	4750	0.2194	-
0.4861	4775	0.1781	-
0.4886	4800	0.1745	-
0.4912	4825	0.1348	-
0.4937	4850	0.2164	-
0.4963	4875	0.1724	-
0.4988	4900	0.1563	-
0.5014	4925	0.2448	-
0.5039	4950	0.1796	-
0.5065	4975	0.1541	-
0.5090	5000	0.1906	-
0.5116	5025	0.1822	-
0.5141	5050	0.1778	-
0.5166	5075	0.1741	-
0.5192	5100	0.2008	-
0.5217	5125	0.1857	-
0.5243	5150	0.1966	-
0.5268	5175	0.1868	-
0.5294	5200	0.1607	-
0.5319	5225	0.1793	-
0.5345	5250	0.173	-
0.5370	5275	0.1564	-
0.5396	5300	0.1681	-
0.5421	5325	0.2074	-
0.5446	5350	0.208	-
0.5472	5375	0.1809	-
0.5497	5400	0.1548	-
0.5523	5425	0.1755	-
0.5548	5450	0.1891	-
0.5574	5475	0.1569	-
0.5599	5500	0.1599	-
0.5625	5525	0.1919	-
0.5650	5550	0.1901	-
0.5675	5575	0.1736	-
0.5701	5600	0.1477	-
0.5726	5625	0.189	-
0.5752	5650	0.2132	-
0.5777	5675	0.1636	-
0.5803	5700	0.1592	-
0.5828	5725	0.1607	-
0.5854	5750	0.1978	-
0.5879	5775	0.1954	-
0.5905	5800	0.1457	-
0.5930	5825	0.1229	-
0.5955	5850	0.1644	-
0.5981	5875	0.1804	-
0.6006	5900	0.1697	-
0.6032	5925	0.1828	-
0.6057	5950	0.1476	-
0.6083	5975	0.1765	-
0.6108	6000	0.1937	-
0.6134	6025	0.1737	-
0.6159	6050	0.1403	-
0.6184	6075	0.1869	-
0.6210	6100	0.17	-
0.6235	6125	0.1534	-
0.6261	6150	0.1778	-
0.6286	6175	0.1741	-
0.6312	6200	0.1622	-
0.6337	6225	0.2172	-
0.6363	6250	0.1618	-
0.6388	6275	0.1973	-
0.6414	6300	0.1896	-
0.6439	6325	0.1766	-
0.6464	6350	0.1692	-
0.6490	6375	0.1687	-
0.6515	6400	0.1635	-
0.6541	6425	0.1625	-
0.6566	6450	0.1532	-
0.6592	6475	0.1668	-
0.6617	6500	0.1869	-
0.6643	6525	0.1891	-
0.6668	6550	0.1914	-
0.6693	6575	0.1951	-
0.6719	6600	0.1453	-
0.6744	6625	0.1671	-
0.6770	6650	0.1527	-
0.6795	6675	0.1945	-
0.6821	6700	0.1575	-
0.6846	6725	0.1633	-
0.6872	6750	0.1672	-
0.6897	6775	0.1768	-
0.6923	6800	0.1957	-
0.6948	6825	0.1427	-
0.6973	6850	0.1333	-
0.6999	6875	0.1457	-
0.7024	6900	0.1821	-
0.7050	6925	0.1419	-
0.7075	6950	0.1687	-
0.7101	6975	0.2075	-
0.7126	7000	0.1931	-
0.7152	7025	0.1519	-
0.7177	7050	0.135	-
0.7202	7075	0.1467	-
0.7228	7100	0.2012	-
0.7253	7125	0.1632	-
0.7279	7150	0.1581	-
0.7304	7175	0.1336	-
0.7330	7200	0.1555	-
0.7355	7225	0.1901	-
0.7381	7250	0.1602	-
0.7406	7275	0.1987	-
0.7432	7300	0.1757	-
0.7457	7325	0.1622	-
0.7482	7350	0.1402	-
0.7508	7375	0.1463	-
0.7533	7400	0.1683	-
0.7559	7425	0.1813	-
0.7584	7450	0.137	-
0.7610	7475	0.1778	-
0.7635	7500	0.1876	-
0.7661	7525	0.151	-
0.7686	7550	0.1672	-
0.7711	7575	0.119	-
0.7737	7600	0.1732	-
0.7762	7625	0.1328	-
0.7788	7650	0.1857	-
0.7813	7675	0.1954	-
0.7839	7700	0.1599	-
0.7864	7725	0.1917	-
0.7890	7750	0.1735	-
0.7915	7775	0.158	-
0.7941	7800	0.1422	-
0.7966	7825	0.1841	-
0.7991	7850	0.1473	-
0.8017	7875	0.1494	-
0.8042	7900	0.1657	-
0.8068	7925	0.1637	-
0.8093	7950	0.1618	-
0.8119	7975	0.1896	-
0.8144	8000	0.1893	-
0.8170	8025	0.2058	-
0.8195	8050	0.1796	-
0.8221	8075	0.1906	-
0.8246	8100	0.1581	-
0.8271	8125	0.1871	-
0.8297	8150	0.1231	-
0.8322	8175	0.2116	-
0.8348	8200	0.1809	-
0.8373	8225	0.1456	-
0.8399	8250	0.1526	-
0.8424	8275	0.1698	-
0.8450	8300	0.1893	-
0.8475	8325	0.1755	-
0.8500	8350	0.1748	-
0.8526	8375	0.172	-
0.8551	8400	0.1222	-
0.8577	8425	0.1604	-
0.8602	8450	0.1862	-
0.8628	8475	0.1848	-
0.8653	8500	0.1445	-
0.8679	8525	0.1686	-
0.8704	8550	0.1835	-
0.8730	8575	0.1464	-
0.8755	8600	0.187	-
0.8780	8625	0.1457	-
0.8806	8650	0.1535	-
0.8831	8675	0.1457	-
0.8857	8700	0.1417	-
0.8882	8725	0.1428	-
0.8908	8750	0.1764	-
0.8933	8775	0.1454	-
0.8959	8800	0.2102	-
0.8984	8825	0.1703	-
0.9009	8850	0.1503	-
0.9035	8875	0.1741	-
0.9060	8900	0.1608	-
0.9086	8925	0.1881	-
0.9111	8950	0.1739	-
0.9137	8975	0.1314	-
0.9162	9000	0.1516	-
0.9188	9025	0.1486	-
0.9213	9050	0.1222	-
0.9239	9075	0.2115	-
0.9264	9100	0.1607	-
0.9289	9125	0.1259	-
0.9315	9150	0.1885	-
0.9340	9175	0.1819	-
0.9366	9200	0.1732	-
0.9391	9225	0.1635	-
0.9417	9250	0.1896	-
0.9442	9275	0.1402	-
0.9468	9300	0.1247	-
0.9493	9325	0.1337	-
0.9518	9350	0.1447	-
0.9544	9375	0.1978	-
0.9569	9400	0.1773	-
0.9595	9425	0.185	-
0.9620	9450	0.1906	-
0.9646	9475	0.1606	-
0.9671	9500	0.1815	-
0.9697	9525	0.1642	-
0.9722	9550	0.1785	-
0.9748	9575	0.1578	-
0.9773	9600	0.1341	-
0.9798	9625	0.1381	-
0.9824	9650	0.1397	-
0.9849	9675	0.1547	-
0.9875	9700	0.1801	-
0.9900	9725	0.1419	-
0.9926	9750	0.1665	-
0.9951	9775	0.1535	-
0.9977	9800	0.1482	-
1.0	9823	-	0.1016
1.0002	9825	0.0948	-
1.0027	9850	0.1329	-
1.0053	9875	0.1203	-
1.0078	9900	0.1418	-
1.0104	9925	0.1122	-
1.0129	9950	0.1192	-
1.0155	9975	0.0988	-
1.0180	10000	0.1295	-
1.0206	10025	0.1348	-
1.0231	10050	0.1333	-
1.0257	10075	0.1693	-
1.0282	10100	0.0902	-
1.0307	10125	0.1196	-
1.0333	10150	0.1624	-
1.0358	10175	0.1308	-
1.0384	10200	0.1226	-
1.0409	10225	0.1049	-
1.0435	10250	0.1377	-
1.0460	10275	0.1183	-
1.0486	10300	0.1262	-
1.0511	10325	0.1159	-
1.0536	10350	0.1545	-
1.0562	10375	0.1602	-
1.0587	10400	0.1373	-
1.0613	10425	0.1503	-
1.0638	10450	0.1787	-
1.0664	10475	0.1642	-
1.0689	10500	0.1128	-
1.0715	10525	0.1206	-
1.0740	10550	0.1176	-
1.0766	10575	0.1531	-
1.0791	10600	0.1371	-
1.0816	10625	0.1588	-
1.0842	10650	0.1445	-
1.0867	10675	0.1113	-
1.0893	10700	0.1347	-
1.0918	10725	0.1546	-
1.0944	10750	0.1687	-
1.0969	10775	0.1446	-
1.0995	10800	0.1295	-
1.1020	10825	0.1218	-
1.1046	10850	0.1201	-
1.1071	10875	0.1475	-
1.1096	10900	0.1278	-
1.1122	10925	0.1655	-
1.1147	10950	0.134	-
1.1173	10975	0.1174	-
1.1198	11000	0.1559	-
1.1224	11025	0.1276	-
1.1249	11050	0.1026	-
1.1275	11075	0.1386	-
1.1300	11100	0.1558	-
1.1325	11125	0.1428	-
1.1351	11150	0.1838	-
1.1376	11175	0.0894	-
1.1402	11200	0.125	-
1.1427	11225	0.1509	-
1.1453	11250	0.1359	-
1.1478	11275	0.1086	-
1.1504	11300	0.1361	-
1.1529	11325	0.0929	-
1.1555	11350	0.1291	-
1.1580	11375	0.0942	-
1.1605	11400	0.1658	-
1.1631	11425	0.1238	-
1.1656	11450	0.143	-
1.1682	11475	0.1232	-
1.1707	11500	0.1253	-
1.1733	11525	0.1415	-
1.1758	11550	0.1451	-
1.1784	11575	0.1371	-
1.1809	11600	0.1172	-
1.1834	11625	0.1409	-
1.1860	11650	0.1197	-
1.1885	11675	0.1384	-
1.1911	11700	0.1053	-
1.1936	11725	0.1402	-
1.1962	11750	0.1094	-
1.1987	11775	0.1301	-
1.2013	11800	0.1302	-
1.2038	11825	0.1111	-
1.2064	11850	0.1131	-
1.2089	11875	0.1303	-
1.2114	11900	0.1298	-
1.2140	11925	0.1426	-
1.2165	11950	0.1437	-
1.2191	11975	0.1301	-
1.2216	12000	0.1209	-
1.2242	12025	0.1203	-
1.2267	12050	0.1393	-
1.2293	12075	0.1442	-
1.2318	12100	0.1376	-
1.2343	12125	0.1278	-
1.2369	12150	0.1118	-
1.2394	12175	0.1169	-
1.2420	12200	0.1234	-
1.2445	12225	0.1482	-
1.2471	12250	0.1398	-
1.2496	12275	0.1433	-
1.2522	12300	0.1128	-
1.2547	12325	0.1636	-
1.2573	12350	0.1722	-
1.2598	12375	0.1421	-
1.2623	12400	0.1413	-
1.2649	12425	0.142	-
1.2674	12450	0.1528	-
1.2700	12475	0.13	-
1.2725	12500	0.1355	-
1.2751	12525	0.1	-
1.2776	12550	0.1435	-
1.2802	12575	0.1381	-
1.2827	12600	0.127	-
1.2852	12625	0.1345	-
1.2878	12650	0.1195	-
1.2903	12675	0.0898	-
1.2929	12700	0.1683	-
1.2954	12725	0.1517	-
1.2980	12750	0.1627	-
1.3005	12775	0.1247	-
1.3031	12800	0.1421	-
1.3056	12825	0.1499	-
1.3082	12850	0.1329	-
1.3107	12875	0.1182	-
1.3132	12900	0.1256	-
1.3158	12925	0.1173	-
1.3183	12950	0.1328	-
1.3209	12975	0.1315	-
1.3234	13000	0.1224	-
1.3260	13025	0.1203	-
1.3285	13050	0.1319	-
1.3311	13075	0.1272	-
1.3336	13100	0.1759	-
1.3361	13125	0.1174	-
1.3387	13150	0.1042	-
1.3412	13175	0.1399	-
1.3438	13200	0.1133	-
1.3463	13225	0.1199	-
1.3489	13250	0.1066	-
1.3514	13275	0.153	-
1.3540	13300	0.1267	-
1.3565	13325	0.1227	-
1.3591	13350	0.1384	-
1.3616	13375	0.1268	-
1.3641	13400	0.1095	-
1.3667	13425	0.168	-
1.3692	13450	0.1334	-
1.3718	13475	0.085	-
1.3743	13500	0.135	-
1.3769	13525	0.1172	-
1.3794	13550	0.1344	-
1.3820	13575	0.1608	-
1.3845	13600	0.1453	-
1.3871	13625	0.1446	-
1.3896	13650	0.1304	-
1.3921	13675	0.1467	-
1.3947	13700	0.0788	-
1.3972	13725	0.1546	-
1.3998	13750	0.0995	-
1.4023	13775	0.1381	-
1.4049	13800	0.1514	-
1.4074	13825	0.1678	-
1.4100	13850	0.1329	-
1.4125	13875	0.1137	-
1.4150	13900	0.1353	-
1.4176	13925	0.1347	-
1.4201	13950	0.0968	-
1.4227	13975	0.1162	-
1.4252	14000	0.1213	-
1.4278	14025	0.1339	-
1.4303	14050	0.1296	-
1.4329	14075	0.1447	-
1.4354	14100	0.1256	-
1.4380	14125	0.1325	-
1.4405	14150	0.1258	-
1.4430	14175	0.1295	-
1.4456	14200	0.1533	-
1.4481	14225	0.1188	-
1.4507	14250	0.1273	-
1.4532	14275	0.1291	-
1.4558	14300	0.1534	-
1.4583	14325	0.1256	-
1.4609	14350	0.1317	-
1.4634	14375	0.1729	-
1.4659	14400	0.1498	-
1.4685	14425	0.113	-
1.4710	14450	0.1169	-
1.4736	14475	0.1429	-
1.4761	14500	0.1178	-
1.4787	14525	0.1333	-
1.4812	14550	0.1247	-
1.4838	14575	0.08	-
1.4863	14600	0.107	-
1.4889	14625	0.126	-
1.4914	14650	0.1206	-
1.4939	14675	0.1353	-
1.4965	14700	0.1401	-
1.4990	14725	0.1244	-
1.5016	14750	0.127	-
1.5041	14775	0.1174	-
1.5067	14800	0.1155	-
1.5092	14825	0.1682	-
1.5118	14850	0.1423	-
1.5143	14875	0.1285	-
1.5168	14900	0.108	-
1.5194	14925	0.1085	-
1.5219	14950	0.1202	-
1.5245	14975	0.1306	-
1.5270	15000	0.1391	-
1.5296	15025	0.1483	-
1.5321	15050	0.1047	-
1.5347	15075	0.1181	-
1.5372	15100	0.118	-
1.5398	15125	0.1248	-
1.5423	15150	0.1114	-
1.5448	15175	0.1162	-
1.5474	15200	0.1618	-
1.5499	15225	0.1624	-
1.5525	15250	0.1109	-
1.5550	15275	0.1333	-
1.5576	15300	0.1386	-
1.5601	15325	0.1179	-
1.5627	15350	0.16	-
1.5652	15375	0.1053	-
1.5677	15400	0.1121	-
1.5703	15425	0.112	-
1.5728	15450	0.1433	-
1.5754	15475	0.1068	-
1.5779	15500	0.151	-
1.5805	15525	0.1137	-
1.5830	15550	0.1045	-
1.5856	15575	0.1014	-
1.5881	15600	0.1102	-
1.5907	15625	0.1446	-
1.5932	15650	0.098	-
1.5957	15675	0.1312	-
1.5983	15700	0.108	-
1.6008	15725	0.1321	-
1.6034	15750	0.1454	-
1.6059	15775	0.1119	-
1.6085	15800	0.1152	-
1.6110	15825	0.0935	-
1.6136	15850	0.1604	-
1.6161	15875	0.1198	-
1.6187	15900	0.1409	-
1.6212	15925	0.0972	-
1.6237	15950	0.1041	-
1.6263	15975	0.1215	-
1.6288	16000	0.1569	-
1.6314	16025	0.1169	-
1.6339	16050	0.112	-
1.6365	16075	0.1441	-
1.6390	16100	0.0963	-
1.6416	16125	0.1392	-
1.6441	16150	0.1349	-
1.6466	16175	0.1563	-
1.6492	16200	0.1232	-
1.6517	16225	0.1227	-
1.6543	16250	0.0974	-
1.6568	16275	0.1188	-
1.6594	16300	0.0956	-
1.6619	16325	0.1065	-
1.6645	16350	0.1578	-
1.6670	16375	0.0992	-
1.6696	16400	0.119	-
1.6721	16425	0.1349	-
1.6746	16450	0.1392	-
1.6772	16475	0.1405	-
1.6797	16500	0.1204	-
1.6823	16525	0.1483	-
1.6848	16550	0.1192	-
1.6874	16575	0.1044	-
1.6899	16600	0.1418	-
1.6925	16625	0.1299	-
1.6950	16650	0.1225	-
1.6975	16675	0.1487	-
1.7001	16700	0.0988	-
1.7026	16725	0.1137	-
1.7052	16750	0.104	-
1.7077	16775	0.1038	-
1.7103	16800	0.1447	-
1.7128	16825	0.1125	-
1.7154	16850	0.0814	-
1.7179	16875	0.1414	-
1.7205	16900	0.1473	-
1.7230	16925	0.1017	-
1.7255	16950	0.1454	-
1.7281	16975	0.117	-
1.7306	17000	0.0905	-
1.7332	17025	0.1017	-
1.7357	17050	0.1295	-
1.7383	17075	0.1057	-
1.7408	17100	0.1048	-
1.7434	17125	0.1083	-
1.7459	17150	0.1393	-
1.7484	17175	0.1097	-
1.7510	17200	0.1335	-
1.7535	17225	0.1182	-
1.7561	17250	0.1103	-
1.7586	17275	0.1399	-
1.7612	17300	0.1057	-
1.7637	17325	0.1112	-
1.7663	17350	0.1282	-
1.7688	17375	0.1056	-
1.7714	17400	0.0953	-
1.7739	17425	0.1086	-
1.7764	17450	0.1209	-
1.7790	17475	0.1062	-
1.7815	17500	0.1279	-
1.7841	17525	0.1199	-
1.7866	17550	0.1176	-
1.7892	17575	0.0957	-
1.7917	17600	0.0978	-
1.7943	17625	0.1244	-
1.7968	17650	0.1163	-
1.7993	17675	0.1512	-
1.8019	17700	0.1373	-
1.8044	17725	0.1315	-
1.8070	17750	0.1205	-
1.8095	17775	0.1095	-
1.8121	17800	0.1442	-
1.8146	17825	0.1126	-
1.8172	17850	0.1166	-
1.8197	17875	0.1038	-
1.8223	17900	0.1669	-
1.8248	17925	0.1639	-
1.8273	17950	0.1279	-
1.8299	17975	0.1571	-
1.8324	18000	0.1268	-
1.8350	18025	0.1148	-
1.8375	18050	0.1484	-
1.8401	18075	0.1509	-
1.8426	18100	0.1158	-
1.8452	18125	0.1092	-
1.8477	18150	0.0942	-
1.8502	18175	0.1146	-
1.8528	18200	0.1386	-
1.8553	18225	0.1316	-
1.8579	18250	0.13	-
1.8604	18275	0.0977	-
1.8630	18300	0.1599	-
1.8655	18325	0.094	-
1.8681	18350	0.0993	-
1.8706	18375	0.1357	-
1.8732	18400	0.109	-
1.8757	18425	0.1133	-
1.8782	18450	0.1429	-
1.8808	18475	0.1547	-
1.8833	18500	0.1347	-
1.8859	18525	0.0954	-
1.8884	18550	0.1444	-
1.8910	18575	0.1367	-
1.8935	18600	0.1292	-
1.8961	18625	0.0942	-
1.8986	18650	0.1263	-
1.9012	18675	0.1237	-
1.9037	18700	0.1126	-
1.9062	18725	0.112	-
1.9088	18750	0.1209	-
1.9113	18775	0.103	-
1.9139	18800	0.0819	-
1.9164	18825	0.1688	-
1.9190	18850	0.1095	-
1.9215	18875	0.1251	-
1.9241	18900	0.1163	-
1.9266	18925	0.1449	-
1.9291	18950	0.1331	-
1.9317	18975	0.1345	-
1.9342	19000	0.1184	-
1.9368	19025	0.1287	-
1.9393	19050	0.1298	-
1.9419	19075	0.0996	-
1.9444	19100	0.125	-
1.9470	19125	0.1243	-
1.9495	19150	0.1329	-
1.9521	19175	0.1067	-
1.9546	19200	0.1176	-
1.9571	19225	0.1318	-
1.9597	19250	0.1273	-
1.9622	19275	0.1303	-
1.9648	19300	0.1699	-
1.9673	19325	0.1163	-
1.9699	19350	0.1186	-
1.9724	19375	0.1196	-
1.9750	19400	0.1028	-
1.9775	19425	0.089	-
1.9800	19450	0.1074	-
1.9826	19475	0.1352	-
1.9851	19500	0.1128	-
1.9877	19525	0.1311	-
1.9902	19550	0.0797	-
1.9928	19575	0.0901	-
1.9953	19600	0.1026	-
1.9979	19625	0.1444	-
2.0	19646	-	0.0910
2.0004	19650	0.0984	-
2.0030	19675	0.0879	-
2.0055	19700	0.1064	-
2.0080	19725	0.1009	-
2.0106	19750	0.1037	-
2.0131	19775	0.0781	-
2.0157	19800	0.105	-
2.0182	19825	0.1214	-
2.0208	19850	0.0892	-
2.0233	19875	0.0776	-
2.0259	19900	0.1019	-
2.0284	19925	0.1305	-
2.0309	19950	0.0912	-
2.0335	19975	0.0858	-
2.0360	20000	0.1094	-
2.0386	20025	0.0803	-
2.0411	20050	0.0938	-
2.0437	20075	0.0798	-
2.0462	20100	0.0883	-
2.0488	20125	0.114	-
2.0513	20150	0.1187	-
2.0539	20175	0.1014	-
2.0564	20200	0.1099	-
2.0589	20225	0.1045	-
2.0615	20250	0.1031	-
2.0640	20275	0.0902	-
2.0666	20300	0.0859	-
2.0691	20325	0.0931	-
2.0717	20350	0.0846	-
2.0742	20375	0.0842	-
2.0768	20400	0.1141	-
2.0793	20425	0.0947	-
2.0818	20450	0.1171	-
2.0844	20475	0.0943	-
2.0869	20500	0.0748	-
2.0895	20525	0.1071	-
2.0920	20550	0.0777	-
2.0946	20575	0.0773	-
2.0971	20600	0.1215	-
2.0997	20625	0.1075	-
2.1022	20650	0.1012	-
2.1048	20675	0.1105	-
2.1073	20700	0.1018	-
2.1098	20725	0.0926	-
2.1124	20750	0.1175	-
2.1149	20775	0.0949	-
2.1175	20800	0.1297	-
2.1200	20825	0.0803	-
2.1226	20850	0.0997	-
2.1251	20875	0.1115	-
2.1277	20900	0.084	-
2.1302	20925	0.0928	-
2.1327	20950	0.1014	-
2.1353	20975	0.1198	-
2.1378	21000	0.1347	-
2.1404	21025	0.0831	-
2.1429	21050	0.0995	-
2.1455	21075	0.1139	-
2.1480	21100	0.0884	-
2.1506	21125	0.0799	-
2.1531	21150	0.0761	-
2.1557	21175	0.0813	-
2.1582	21200	0.0996	-
2.1607	21225	0.0908	-
2.1633	21250	0.1066	-
2.1658	21275	0.1119	-
2.1684	21300	0.1363	-
2.1709	21325	0.0573	-
2.1735	21350	0.1083	-
2.1760	21375	0.0806	-
2.1786	21400	0.1165	-
2.1811	21425	0.0919	-
2.1837	21450	0.1119	-
2.1862	21475	0.097	-
2.1887	21500	0.086	-
2.1913	21525	0.1254	-
2.1938	21550	0.1215	-
2.1964	21575	0.1174	-
2.1989	21600	0.1348	-
2.2015	21625	0.11	-
2.2040	21650	0.1224	-
2.2066	21675	0.1164	-
2.2091	21700	0.1127	-
2.2116	21725	0.0713	-
2.2142	21750	0.0999	-
2.2167	21775	0.0822	-
2.2193	21800	0.1165	-
2.2218	21825	0.0943	-
2.2244	21850	0.0936	-
2.2269	21875	0.1375	-
2.2295	21900	0.0972	-
2.2320	21925	0.1095	-
2.2346	21950	0.0997	-
2.2371	21975	0.0908	-
2.2396	22000	0.0871	-
2.2422	22025	0.1264	-
2.2447	22050	0.112	-
2.2473	22075	0.0914	-
2.2498	22100	0.0638	-
2.2524	22125	0.0941	-
2.2549	22150	0.0983	-
2.2575	22175	0.1036	-
2.2600	22200	0.0898	-
2.2625	22225	0.0984	-
2.2651	22250	0.1118	-
2.2676	22275	0.0865	-
2.2702	22300	0.1191	-
2.2727	22325	0.0984	-
2.2753	22350	0.0829	-
2.2778	22375	0.1363	-
2.2804	22400	0.0876	-
2.2829	22425	0.0932	-
2.2855	22450	0.095	-
2.2880	22475	0.0957	-
2.2905	22500	0.0999	-
2.2931	22525	0.1071	-
2.2956	22550	0.1223	-
2.2982	22575	0.0748	-
2.3007	22600	0.0866	-
2.3033	22625	0.1079	-
2.3058	22650	0.0928	-
2.3084	22675	0.1176	-
2.3109	22700	0.1455	-
2.3134	22725	0.0922	-
2.3160	22750	0.1412	-
2.3185	22775	0.0885	-
2.3211	22800	0.084	-
2.3236	22825	0.1206	-
2.3262	22850	0.1152	-
2.3287	22875	0.0903	-
2.3313	22900	0.1087	-
2.3338	22925	0.0602	-
2.3364	22950	0.0941	-
2.3389	22975	0.0776	-
2.3414	23000	0.0844	-
2.3440	23025	0.0959	-
2.3465	23050	0.0882	-
2.3491	23075	0.0826	-
2.3516	23100	0.0792	-
2.3542	23125	0.0889	-
2.3567	23150	0.0914	-
2.3593	23175	0.0866	-
2.3618	23200	0.0787	-
2.3643	23225	0.1134	-
2.3669	23250	0.1057	-
2.3694	23275	0.1038	-
2.3720	23300	0.107	-
2.3745	23325	0.1015	-
2.3771	23350	0.0873	-
2.3796	23375	0.087	-
2.3822	23400	0.1126	-
2.3847	23425	0.0685	-
2.3873	23450	0.1078	-
2.3898	23475	0.0767	-
2.3923	23500	0.0982	-
2.3949	23525	0.0794	-
2.3974	23550	0.1003	-
2.4000	23575	0.1272	-
2.4025	23600	0.1003	-
2.4051	23625	0.1174	-
2.4076	23650	0.1227	-
2.4102	23675	0.1009	-
2.4127	23700	0.0939	-
2.4152	23725	0.0768	-
2.4178	23750	0.1155	-
2.4203	23775	0.1223	-
2.4229	23800	0.1063	-
2.4254	23825	0.0932	-
2.4280	23850	0.0962	-
2.4305	23875	0.0822	-
2.4331	23900	0.086	-
2.4356	23925	0.0967	-
2.4382	23950	0.0703	-
2.4407	23975	0.085	-
2.4432	24000	0.1188	-
2.4458	24025	0.1026	-
2.4483	24050	0.079	-
2.4509	24075	0.1202	-
2.4534	24100	0.1105	-
2.4560	24125	0.0713	-
2.4585	24150	0.0883	-
2.4611	24175	0.0943	-
2.4636	24200	0.1042	-
2.4662	24225	0.0933	-
2.4687	24250	0.1272	-
2.4712	24275	0.0857	-
2.4738	24300	0.089	-
2.4763	24325	0.1298	-
2.4789	24350	0.1025	-
2.4814	24375	0.1062	-
2.4840	24400	0.0863	-
2.4865	24425	0.0778	-
2.4891	24450	0.1379	-
2.4916	24475	0.1094	-
2.4941	24500	0.1035	-
2.4967	24525	0.0861	-
2.4992	24550	0.092	-
2.5018	24575	0.0907	-
2.5043	24600	0.0933	-
2.5069	24625	0.0955	-
2.5094	24650	0.1027	-
2.5120	24675	0.1106	-
2.5145	24700	0.1031	-
2.5171	24725	0.0935	-
2.5196	24750	0.0732	-
2.5221	24775	0.0983	-
2.5247	24800	0.0886	-
2.5272	24825	0.0815	-
2.5298	24850	0.1011	-
2.5323	24875	0.0796	-
2.5349	24900	0.0883	-
2.5374	24925	0.0981	-
2.5400	24950	0.1247	-
2.5425	24975	0.1035	-
2.5450	25000	0.115	-
2.5476	25025	0.0916	-
2.5501	25050	0.1199	-
2.5527	25075	0.1045	-
2.5552	25100	0.1002	-
2.5578	25125	0.1184	-
2.5603	25150	0.077	-
2.5629	25175	0.0948	-
2.5654	25200	0.0991	-
2.5680	25225	0.1005	-
2.5705	25250	0.1139	-
2.5730	25275	0.0919	-
2.5756	25300	0.1483	-
2.5781	25325	0.0965	-
2.5807	25350	0.0925	-
2.5832	25375	0.0897	-
2.5858	25400	0.1098	-
2.5883	25425	0.1025	-
2.5909	25450	0.0988	-
2.5934	25475	0.0964	-
2.5959	25500	0.1126	-
2.5985	25525	0.0902	-
2.6010	25550	0.1293	-
2.6036	25575	0.1078	-
2.6061	25600	0.1227	-
2.6087	25625	0.0942	-
2.6112	25650	0.1184	-
2.6138	25675	0.1013	-
2.6163	25700	0.1082	-
2.6189	25725	0.0963	-
2.6214	25750	0.1063	-
2.6239	25775	0.0912	-
2.6265	25800	0.0929	-
2.6290	25825	0.1296	-
2.6316	25850	0.0797	-
2.6341	25875	0.0891	-
2.6367	25900	0.101	-
2.6392	25925	0.0651	-
2.6418	25950	0.0778	-
2.6443	25975	0.0976	-
2.6468	26000	0.0872	-
2.6494	26025	0.0974	-
2.6519	26050	0.1183	-
2.6545	26075	0.1122	-
2.6570	26100	0.1087	-
2.6596	26125	0.1147	-
2.6621	26150	0.1113	-
2.6647	26175	0.0729	-
2.6672	26200	0.0869	-
2.6698	26225	0.1159	-
2.6723	26250	0.0984	-
2.6748	26275	0.1173	-
2.6774	26300	0.0998	-
2.6799	26325	0.1257	-
2.6825	26350	0.1221	-
2.6850	26375	0.0779	-
2.6876	26400	0.1453	-
2.6901	26425	0.1117	-
2.6927	26450	0.1391	-
2.6952	26475	0.0844	-
2.6978	26500	0.1011	-
2.7003	26525	0.0949	-
2.7028	26550	0.0631	-
2.7054	26575	0.1002	-
2.7079	26600	0.0856	-
2.7105	26625	0.1046	-
2.7130	26650	0.1039	-
2.7156	26675	0.1168	-
2.7181	26700	0.1187	-
2.7207	26725	0.1226	-
2.7232	26750	0.1012	-
2.7257	26775	0.106	-
2.7283	26800	0.0892	-
2.7308	26825	0.0899	-
2.7334	26850	0.105	-
2.7359	26875	0.0766	-
2.7385	26900	0.0855	-
2.7410	26925	0.127	-
2.7436	26950	0.1265	-
2.7461	26975	0.1109	-
2.7487	27000	0.1001	-
2.7512	27025	0.1056	-
2.7537	27050	0.1146	-
2.7563	27075	0.1213	-
2.7588	27100	0.084	-
2.7614	27125	0.0955	-
2.7639	27150	0.0983	-
2.7665	27175	0.0997	-
2.7690	27200	0.1203	-
2.7716	27225	0.1122	-
2.7741	27250	0.114	-
2.7766	27275	0.0957	-
2.7792	27300	0.1075	-
2.7817	27325	0.0911	-
2.7843	27350	0.1005	-
2.7868	27375	0.0996	-
2.7894	27400	0.1035	-
2.7919	27425	0.1205	-
2.7945	27450	0.1068	-
2.7970	27475	0.0723	-
2.7996	27500	0.0965	-
2.8021	27525	0.0719	-
2.8046	27550	0.0983	-
2.8072	27575	0.1104	-
2.8097	27600	0.0842	-
2.8123	27625	0.0925	-
2.8148	27650	0.096	-
2.8174	27675	0.1455	-
2.8199	27700	0.1088	-
2.8225	27725	0.0763	-
2.8250	27750	0.0907	-
2.8275	27775	0.1006	-
2.8301	27800	0.0753	-
2.8326	27825	0.0974	-
2.8352	27850	0.1121	-
2.8377	27875	0.0653	-
2.8403	27900	0.1054	-
2.8428	27925	0.094	-
2.8454	27950	0.1088	-
2.8479	27975	0.0947	-
2.8505	28000	0.1219	-
2.8530	28025	0.087	-
2.8555	28050	0.1076	-
2.8581	28075	0.1001	-
2.8606	28100	0.0919	-
2.8632	28125	0.1167	-
2.8657	28150	0.0769	-
2.8683	28175	0.1048	-
2.8708	28200	0.0918	-
2.8734	28225	0.1116	-
2.8759	28250	0.106	-
2.8784	28275	0.1243	-
2.8810	28300	0.1119	-
2.8835	28325	0.0793	-
2.8861	28350	0.0999	-
2.8886	28375	0.0853	-
2.8912	28400	0.1512	-
2.8937	28425	0.1036	-
2.8963	28450	0.1061	-
2.8988	28475	0.1099	-
2.9014	28500	0.1071	-
2.9039	28525	0.0869	-
2.9064	28550	0.0949	-
2.9090	28575	0.1113	-
2.9115	28600	0.0832	-
2.9141	28625	0.0958	-
2.9166	28650	0.0913	-
2.9192	28675	0.1015	-
2.9217	28700	0.0838	-
2.9243	28725	0.0823	-
2.9268	28750	0.0754	-
2.9293	28775	0.0894	-
2.9319	28800	0.0937	-
2.9344	28825	0.0749	-
2.9370	28850	0.0965	-
2.9395	28875	0.1027	-
2.9421	28900	0.0908	-
2.9446	28925	0.0792	-
2.9472	28950	0.0602	-
2.9497	28975	0.1196	-
2.9523	29000	0.0894	-
2.9548	29025	0.0854	-
2.9573	29050	0.1062	-
2.9599	29075	0.0947	-
2.9624	29100	0.1098	-
2.9650	29125	0.1041	-
2.9675	29150	0.1027	-
2.9701	29175	0.0874	-
2.9726	29200	0.1144	-
2.9752	29225	0.0763	-
2.9777	29250	0.0686	-
2.9803	29275	0.095	-
2.9828	29300	0.0624	-
2.9853	29325	0.0654	-
2.9879	29350	0.0963	-
2.9904	29375	0.0882	-
2.9930	29400	0.0863	-
2.9955	29425	0.0833	-
2.9981	29450	0.1083	-
3.0	29469	-	0.0890
3.0006	29475	0.0903	-
3.0032	29500	0.0831	-
3.0057	29525	0.0656	-
3.0082	29550	0.1035	-
3.0108	29575	0.0727	-
3.0133	29600	0.0761	-
3.0159	29625	0.0873	-
3.0184	29650	0.1085	-
3.0210	29675	0.0939	-
3.0235	29700	0.0735	-
3.0261	29725	0.0719	-
3.0286	29750	0.0957	-
3.0312	29775	0.0942	-
3.0337	29800	0.0697	-
3.0362	29825	0.0969	-
3.0388	29850	0.0733	-
3.0413	29875	0.0528	-
3.0439	29900	0.0909	-
3.0464	29925	0.0576	-
3.0490	29950	0.1137	-
3.0515	29975	0.0854	-
3.0541	30000	0.0794	-
3.0566	30025	0.0612	-
3.0591	30050	0.0834	-
3.0617	30075	0.0833	-
3.0642	30100	0.1205	-
3.0668	30125	0.079	-
3.0693	30150	0.0598	-
3.0719	30175	0.0794	-
3.0744	30200	0.079	-
3.0770	30225	0.0752	-
3.0795	30250	0.1178	-
3.0821	30275	0.1003	-
3.0846	30300	0.0765	-
3.0871	30325	0.0984	-
3.0897	30350	0.0629	-
3.0922	30375	0.059	-
3.0948	30400	0.0763	-
3.0973	30425	0.0731	-
3.0999	30450	0.0777	-
3.1024	30475	0.08	-
3.1050	30500	0.0775	-
3.1075	30525	0.0833	-
3.1100	30550	0.0905	-
3.1126	30575	0.0782	-
3.1151	30600	0.0613	-
3.1177	30625	0.0618	-
3.1202	30650	0.0579	-
3.1228	30675	0.0649	-
3.1253	30700	0.0777	-
3.1279	30725	0.0882	-
3.1304	30750	0.0792	-
3.1330	30775	0.0673	-
3.1355	30800	0.0644	-
3.1380	30825	0.0681	-
3.1406	30850	0.077	-
3.1431	30875	0.0897	-
3.1457	30900	0.0906	-
3.1482	30925	0.0698	-
3.1508	30950	0.0682	-
3.1533	30975	0.1129	-
3.1559	31000	0.0822	-
3.1584	31025	0.077	-
3.1609	31050	0.0681	-
3.1635	31075	0.0791	-
3.1660	31100	0.0937	-
3.1686	31125	0.0911	-
3.1711	31150	0.0686	-
3.1737	31175	0.0677	-
3.1762	31200	0.0722	-
3.1788	31225	0.1115	-
3.1813	31250	0.1071	-
3.1839	31275	0.0717	-
3.1864	31300	0.0865	-
3.1889	31325	0.0756	-
3.1915	31350	0.0894	-
3.1940	31375	0.0853	-
3.1966	31400	0.081	-
3.1991	31425	0.0774	-
3.2017	31450	0.0559	-
3.2042	31475	0.0731	-
3.2068	31500	0.0882	-
3.2093	31525	0.1022	-
3.2118	31550	0.1257	-
3.2144	31575	0.0745	-
3.2169	31600	0.0905	-
3.2195	31625	0.0764	-
3.2220	31650	0.0649	-
3.2246	31675	0.0843	-
3.2271	31700	0.1045	-
3.2297	31725	0.0714	-
3.2322	31750	0.0999	-
3.2348	31775	0.0779	-
3.2373	31800	0.0622	-
3.2398	31825	0.0775	-
3.2424	31850	0.0738	-
3.2449	31875	0.092	-
3.2475	31900	0.0772	-
3.2500	31925	0.063	-
3.2526	31950	0.0831	-
3.2551	31975	0.0805	-
3.2577	32000	0.0866	-
3.2602	32025	0.0968	-
3.2628	32050	0.0701	-
3.2653	32075	0.0815	-
3.2678	32100	0.0718	-
3.2704	32125	0.09	-
3.2729	32150	0.0874	-
3.2755	32175	0.0717	-
3.2780	32200	0.065	-
3.2806	32225	0.08	-
3.2831	32250	0.0773	-
3.2857	32275	0.0728	-
3.2882	32300	0.0756	-
3.2907	32325	0.0733	-
3.2933	32350	0.0616	-
3.2958	32375	0.0935	-
3.2984	32400	0.0604	-
3.3009	32425	0.0774	-
3.3035	32450	0.0879	-
3.3060	32475	0.1144	-
3.3086	32500	0.0879	-
3.3111	32525	0.0765	-
3.3137	32550	0.063	-
3.3162	32575	0.0773	-
3.3187	32600	0.0614	-
3.3213	32625	0.0876	-
3.3238	32650	0.0801	-
3.3264	32675	0.0864	-
3.3289	32700	0.0991	-
3.3315	32725	0.1021	-
3.3340	32750	0.0542	-
3.3366	32775	0.0896	-
3.3391	32800	0.0828	-
3.3416	32825	0.0814	-
3.3442	32850	0.0883	-
3.3467	32875	0.0829	-
3.3493	32900	0.0717	-
3.3518	32925	0.0727	-
3.3544	32950	0.0573	-
3.3569	32975	0.0789	-
3.3595	33000	0.0763	-
3.3620	33025	0.071	-
3.3646	33050	0.0943	-
3.3671	33075	0.0653	-
3.3696	33100	0.098	-
3.3722	33125	0.0764	-
3.3747	33150	0.0687	-
3.3773	33175	0.083	-
3.3798	33200	0.0731	-
3.3824	33225	0.0699	-
3.3849	33250	0.0962	-
3.3875	33275	0.0867	-
3.3900	33300	0.0845	-
3.3925	33325	0.0667	-
3.3951	33350	0.0715	-
3.3976	33375	0.113	-
3.4002	33400	0.076	-
3.4027	33425	0.0642	-
3.4053	33450	0.0691	-
3.4078	33475	0.0813	-
3.4104	33500	0.0828	-
3.4129	33525	0.0724	-
3.4155	33550	0.0923	-
3.4180	33575	0.0926	-
3.4205	33600	0.0837	-
3.4231	33625	0.0948	-
3.4256	33650	0.1054	-
3.4282	33675	0.0792	-
3.4307	33700	0.0857	-
3.4333	33725	0.0751	-
3.4358	33750	0.0847	-
3.4384	33775	0.0598	-
3.4409	33800	0.0697	-
3.4434	33825	0.0943	-
3.4460	33850	0.089	-
3.4485	33875	0.0887	-
3.4511	33900	0.0665	-
3.4536	33925	0.0661	-
3.4562	33950	0.0894	-
3.4587	33975	0.0913	-
3.4613	34000	0.0917	-
3.4638	34025	0.1008	-
3.4664	34050	0.0715	-
3.4689	34075	0.0698	-
3.4714	34100	0.0722	-
3.4740	34125	0.0854	-
3.4765	34150	0.0733	-
3.4791	34175	0.089	-
3.4816	34200	0.0828	-
3.4842	34225	0.1021	-
3.4867	34250	0.0603	-
3.4893	34275	0.127	-
3.4918	34300	0.0795	-
3.4943	34325	0.0925	-
3.4969	34350	0.0838	-
3.4994	34375	0.0792	-
3.5020	34400	0.0866	-
3.5045	34425	0.0775	-
3.5071	34450	0.0887	-
3.5096	34475	0.1262	-
3.5122	34500	0.0753	-
3.5147	34525	0.1185	-
3.5173	34550	0.1017	-
3.5198	34575	0.0829	-
3.5223	34600	0.0883	-
3.5249	34625	0.0912	-
3.5274	34650	0.0796	-
3.5300	34675	0.0784	-
3.5325	34700	0.0777	-
3.5351	34725	0.0695	-
3.5376	34750	0.0839	-
3.5402	34775	0.0931	-
3.5427	34800	0.07	-
3.5453	34825	0.0715	-
3.5478	34850	0.0697	-
3.5503	34875	0.0925	-
3.5529	34900	0.0657	-
3.5554	34925	0.0755	-
3.5580	34950	0.0978	-
3.5605	34975	0.0792	-
3.5631	35000	0.0853	-
3.5656	35025	0.0852	-
3.5682	35050	0.1186	-
3.5707	35075	0.1153	-
3.5732	35100	0.0848	-
3.5758	35125	0.0753	-
3.5783	35150	0.076	-
3.5809	35175	0.0626	-
3.5834	35200	0.0944	-
3.5860	35225	0.0923	-
3.5885	35250	0.0982	-
3.5911	35275	0.0916	-
3.5936	35300	0.1102	-
3.5962	35325	0.0769	-
3.5987	35350	0.0769	-
3.6012	35375	0.0771	-
3.6038	35400	0.0928	-
3.6063	35425	0.074	-
3.6089	35450	0.1027	-
3.6114	35475	0.0874	-
3.6140	35500	0.0627	-
3.6165	35525	0.108	-
3.6191	35550	0.101	-
3.6216	35575	0.0738	-
3.6241	35600	0.0988	-
3.6267	35625	0.0928	-
3.6292	35650	0.0771	-
3.6318	35675	0.0965	-
3.6343	35700	0.0954	-
3.6369	35725	0.0736	-
3.6394	35750	0.0914	-
3.6420	35775	0.0849	-
3.6445	35800	0.0997	-
3.6471	35825	0.0755	-
3.6496	35850	0.0858	-
3.6521	35875	0.1136	-
3.6547	35900	0.0758	-
3.6572	35925	0.0922	-
3.6598	35950	0.0701	-
3.6623	35975	0.0724	-
3.6649	36000	0.0842	-
3.6674	36025	0.0763	-
3.6700	36050	0.0806	-
3.6725	36075	0.1168	-
3.6750	36100	0.1051	-
3.6776	36125	0.0837	-
3.6801	36150	0.0634	-
3.6827	36175	0.0702	-
3.6852	36200	0.0892	-
3.6878	36225	0.073	-
3.6903	36250	0.0872	-
3.6929	36275	0.102	-
3.6954	36300	0.098	-
3.6980	36325	0.0982	-
3.7005	36350	0.0527	-
3.7030	36375	0.0883	-
3.7056	36400	0.0966	-
3.7081	36425	0.0637	-
3.7107	36450	0.0837	-
3.7132	36475	0.0747	-
3.7158	36500	0.0524	-
3.7183	36525	0.094	-
3.7209	36550	0.0596	-
3.7234	36575	0.0859	-
3.7259	36600	0.075	-
3.7285	36625	0.0861	-
3.7310	36650	0.0569	-
3.7336	36675	0.0641	-
3.7361	36700	0.0787	-
3.7387	36725	0.0642	-
3.7412	36750	0.0821	-
3.7438	36775	0.0636	-
3.7463	36800	0.0769	-
3.7489	36825	0.0983	-
3.7514	36850	0.0821	-
3.7539	36875	0.0777	-
3.7565	36900	0.0798	-
3.7590	36925	0.0885	-
3.7616	36950	0.0832	-
3.7641	36975	0.0762	-
3.7667	37000	0.1048	-
3.7692	37025	0.0884	-
3.7718	37050	0.0967	-
3.7743	37075	0.0947	-
3.7769	37100	0.0829	-
3.7794	37125	0.1081	-
3.7819	37150	0.0677	-
3.7845	37175	0.0542	-
3.7870	37200	0.0905	-
3.7896	37225	0.0844	-
3.7921	37250	0.081	-
3.7947	37275	0.085	-
3.7972	37300	0.104	-
3.7998	37325	0.0711	-
3.8023	37350	0.0774	-
3.8048	37375	0.0951	-
3.8074	37400	0.0613	-
3.8099	37425	0.0795	-
3.8125	37450	0.0954	-
3.8150	37475	0.1211	-
3.8176	37500	0.0835	-
3.8201	37525	0.0829	-
3.8227	37550	0.0862	-
3.8252	37575	0.0696	-
3.8278	37600	0.0963	-
3.8303	37625	0.0757	-
3.8328	37650	0.0781	-
3.8354	37675	0.0585	-
3.8379	37700	0.0915	-
3.8405	37725	0.1021	-
3.8430	37750	0.0943	-
3.8456	37775	0.0666	-
3.8481	37800	0.0564	-
3.8507	37825	0.0717	-
3.8532	37850	0.0861	-
3.8557	37875	0.0611	-
3.8583	37900	0.0868	-
3.8608	37925	0.0844	-
3.8634	37950	0.0842	-
3.8659	37975	0.0689	-
3.8685	38000	0.0747	-
3.8710	38025	0.0557	-
3.8736	38050	0.0761	-
3.8761	38075	0.0843	-
3.8787	38100	0.099	-
3.8812	38125	0.0812	-
3.8837	38150	0.0668	-
3.8863	38175	0.074	-
3.8888	38200	0.0933	-
3.8914	38225	0.1152	-
3.8939	38250	0.0639	-
3.8965	38275	0.0997	-
3.8990	38300	0.0741	-
3.9016	38325	0.0705	-
3.9041	38350	0.0663	-
3.9066	38375	0.0659	-
3.9092	38400	0.0894	-
3.9117	38425	0.0752	-
3.9143	38450	0.0588	-
3.9168	38475	0.0914	-
3.9194	38500	0.1153	-
3.9219	38525	0.0536	-
3.9245	38550	0.0906	-
3.9270	38575	0.0871	-
3.9296	38600	0.0968	-
3.9321	38625	0.0918	-
3.9346	38650	0.0939	-
3.9372	38675	0.0861	-
3.9397	38700	0.0662	-
3.9423	38725	0.0845	-
3.9448	38750	0.0843	-
3.9474	38775	0.0902	-
3.9499	38800	0.1097	-
3.9525	38825	0.0721	-
3.9550	38850	0.1045	-
3.9575	38875	0.0846	-
3.9601	38900	0.0772	-
3.9626	38925	0.0605	-
3.9652	38950	0.076	-
3.9677	38975	0.0584	-
3.9703	39000	0.076	-
3.9728	39025	0.0854	-
3.9754	39050	0.0836	-
3.9779	39075	0.0704	-
3.9805	39100	0.081	-
3.9830	39125	0.0846	-
3.9855	39150	0.056	-
3.9881	39175	0.063	-
3.9906	39200	0.0935	-
3.9932	39225	0.0895	-
3.9957	39250	0.0748	-
3.9983	39275	0.0704	-
4.0	39292	-	0.0832
4.0008	39300	0.0657	-
4.0034	39325	0.0788	-
4.0059	39350	0.0847	-
4.0084	39375	0.0667	-
4.0110	39400	0.0646	-
4.0135	39425	0.0528	-
4.0161	39450	0.0563	-
4.0186	39475	0.0723	-
4.0212	39500	0.0703	-
4.0237	39525	0.0788	-
4.0263	39550	0.0572	-
4.0288	39575	0.0757	-
4.0314	39600	0.0593	-
4.0339	39625	0.0739	-
4.0364	39650	0.06	-
4.0390	39675	0.0736	-
4.0415	39700	0.0743	-
4.0441	39725	0.0655	-
4.0466	39750	0.0398	-
4.0492	39775	0.0622	-
4.0517	39800	0.0774	-
4.0543	39825	0.074	-
4.0568	39850	0.0537	-
4.0594	39875	0.0635	-
4.0619	39900	0.0578	-
4.0644	39925	0.0987	-
4.0670	39950	0.0931	-
4.0695	39975	0.0899	-
4.0721	40000	0.0797	-
4.0746	40025	0.0803	-
4.0772	40050	0.0851	-
4.0797	40075	0.0826	-
4.0823	40100	0.0808	-
4.0848	40125	0.0734	-
4.0873	40150	0.0634	-
4.0899	40175	0.0792	-
4.0924	40200	0.0921	-
4.0950	40225	0.0754	-
4.0975	40250	0.0925	-
4.1001	40275	0.0777	-
4.1026	40300	0.0746	-
4.1052	40325	0.058	-
4.1077	40350	0.0549	-
4.1103	40375	0.0958	-
4.1128	40400	0.1041	-
4.1153	40425	0.0841	-
4.1179	40450	0.1077	-
4.1204	40475	0.0653	-
4.1230	40500	0.065	-
4.1255	40525	0.094	-
4.1281	40550	0.0612	-
4.1306	40575	0.0677	-
4.1332	40600	0.092	-
4.1357	40625	0.0927	-
4.1382	40650	0.073	-
4.1408	40675	0.0581	-
4.1433	40700	0.0616	-
4.1459	40725	0.0797	-
4.1484	40750	0.0869	-
4.1510	40775	0.0808	-
4.1535	40800	0.0762	-
4.1561	40825	0.0831	-
4.1586	40850	0.0775	-
4.1612	40875	0.0685	-
4.1637	40900	0.055	-
4.1662	40925	0.0893	-
4.1688	40950	0.0536	-
4.1713	40975	0.0943	-
4.1739	41000	0.0643	-
4.1764	41025	0.0601	-
4.1790	41050	0.0836	-
4.1815	41075	0.0687	-
4.1841	41100	0.0577	-
4.1866	41125	0.0838	-
4.1891	41150	0.0694	-
4.1917	41175	0.0835	-
4.1942	41200	0.0767	-
4.1968	41225	0.0542	-
4.1993	41250	0.0838	-
4.2019	41275	0.06	-
4.2044	41300	0.067	-
4.2070	41325	0.0531	-
4.2095	41350	0.0502	-
4.2121	41375	0.0748	-
4.2146	41400	0.0845	-
4.2171	41425	0.0725	-
4.2197	41450	0.07	-
4.2222	41475	0.0587	-
4.2248	41500	0.0811	-
4.2273	41525	0.0902	-
4.2299	41550	0.0587	-
4.2324	41575	0.0882	-
4.2350	41600	0.0491	-
4.2375	41625	0.0747	-
4.2400	41650	0.0634	-
4.2426	41675	0.0718	-
4.2451	41700	0.0572	-
4.2477	41725	0.0779	-
4.2502	41750	0.0938	-
4.2528	41775	0.0509	-
4.2553	41800	0.0669	-
4.2579	41825	0.0862	-
4.2604	41850	0.0594	-
4.2630	41875	0.0773	-
4.2655	41900	0.0618	-
4.2680	41925	0.0524	-
4.2706	41950	0.0597	-
4.2731	41975	0.0994	-
4.2757	42000	0.055	-
4.2782	42025	0.0937	-
4.2808	42050	0.0678	-
4.2833	42075	0.0581	-
4.2859	42100	0.0821	-
4.2884	42125	0.088	-
4.2909	42150	0.0634	-
4.2935	42175	0.0826	-
4.2960	42200	0.1037	-
4.2986	42225	0.0693	-
4.3011	42250	0.074	-
4.3037	42275	0.0831	-
4.3062	42300	0.0691	-
4.3088	42325	0.0689	-
4.3113	42350	0.0668	-
4.3139	42375	0.0782	-
4.3164	42400	0.0566	-
4.3189	42425	0.0602	-
4.3215	42450	0.0789	-
4.3240	42475	0.088	-
4.3266	42500	0.0787	-
4.3291	42525	0.1013	-
4.3317	42550	0.0691	-
4.3342	42575	0.0796	-
4.3368	42600	0.0927	-
4.3393	42625	0.0613	-
4.3419	42650	0.0857	-
4.3444	42675	0.0583	-
4.3469	42700	0.0684	-
4.3495	42725	0.0699	-
4.3520	42750	0.0771	-
4.3546	42775	0.0912	-
4.3571	42800	0.0766	-
4.3597	42825	0.0637	-
4.3622	42850	0.0932	-
4.3648	42875	0.0606	-
4.3673	42900	0.0749	-
4.3698	42925	0.0793	-
4.3724	42950	0.091	-
4.3749	42975	0.0951	-
4.3775	43000	0.081	-
4.3800	43025	0.0565	-
4.3826	43050	0.0604	-
4.3851	43075	0.0684	-
4.3877	43100	0.0412	-
4.3902	43125	0.0753	-
4.3928	43150	0.0708	-
4.3953	43175	0.0713	-
4.3978	43200	0.0757	-
4.4004	43225	0.0795	-
4.4029	43250	0.055	-
4.4055	43275	0.0775	-
4.4080	43300	0.0661	-
4.4106	43325	0.0664	-
4.4131	43350	0.077	-
4.4157	43375	0.0595	-
4.4182	43400	0.0633	-
4.4207	43425	0.0617	-
4.4233	43450	0.0466	-
4.4258	43475	0.0636	-
4.4284	43500	0.0765	-
4.4309	43525	0.0807	-
4.4335	43550	0.0659	-
4.4360	43575	0.0854	-
4.4386	43600	0.0658	-
4.4411	43625	0.0696	-
4.4437	43650	0.0687	-
4.4462	43675	0.0821	-
4.4487	43700	0.0924	-
4.4513	43725	0.0541	-
4.4538	43750	0.061	-
4.4564	43775	0.069	-
4.4589	43800	0.0944	-
4.4615	43825	0.0735	-
4.4640	43850	0.0507	-
4.4666	43875	0.085	-
4.4691	43900	0.0778	-
4.4716	43925	0.0658	-
4.4742	43950	0.073	-
4.4767	43975	0.0753	-
4.4793	44000	0.0623	-
4.4818	44025	0.078	-
4.4844	44050	0.069	-
4.4869	44075	0.0685	-
4.4895	44100	0.0679	-
4.4920	44125	0.0607	-
4.4946	44150	0.0845	-
4.4971	44175	0.0707	-
4.4996	44200	0.0898	-
4.5022	44225	0.0622	-
4.5047	44250	0.0477	-
4.5073	44275	0.0729	-
4.5098	44300	0.0633	-
4.5124	44325	0.0804	-
4.5149	44350	0.0768	-
4.5175	44375	0.0566	-
4.5200	44400	0.0749	-
4.5225	44425	0.0769	-
4.5251	44450	0.0692	-
4.5276	44475	0.0508	-
4.5302	44500	0.0626	-
4.5327	44525	0.0684	-
4.5353	44550	0.0585	-
4.5378	44575	0.0692	-
4.5404	44600	0.0932	-
4.5429	44625	0.0529	-
4.5455	44650	0.0739	-
4.5480	44675	0.0529	-
4.5505	44700	0.0812	-
4.5531	44725	0.0608	-
4.5556	44750	0.0618	-
4.5582	44775	0.0673	-
4.5607	44800	0.0721	-
4.5633	44825	0.0691	-
4.5658	44850	0.0738	-
4.5684	44875	0.0853	-
4.5709	44900	0.0587	-
4.5735	44925	0.0597	-
4.5760	44950	0.04	-
4.5785	44975	0.0716	-
4.5811	45000	0.0595	-
4.5836	45025	0.0798	-
4.5862	45050	0.0537	-
4.5887	45075	0.08	-
4.5913	45100	0.0953	-
4.5938	45125	0.0519	-
4.5964	45150	0.1003	-
4.5989	45175	0.0774	-
4.6014	45200	0.0947	-
4.6040	45225	0.0708	-
4.6065	45250	0.1066	-
4.6091	45275	0.0555	-
4.6116	45300	0.0826	-
4.6142	45325	0.0528	-
4.6167	45350	0.0594	-
4.6193	45375	0.0731	-
4.6218	45400	0.0808	-
4.6244	45425	0.0684	-
4.6269	45450	0.079	-
4.6294	45475	0.0828	-
4.6320	45500	0.0683	-
4.6345	45525	0.0757	-
4.6371	45550	0.0748	-
4.6396	45575	0.0844	-
4.6422	45600	0.078	-
4.6447	45625	0.0762	-
4.6473	45650	0.0811	-
4.6498	45675	0.0643	-
4.6523	45700	0.0701	-
4.6549	45725	0.0684	-
4.6574	45750	0.0579	-
4.6600	45775	0.0824	-
4.6625	45800	0.0851	-
4.6651	45825	0.1039	-
4.6676	45850	0.0788	-
4.6702	45875	0.0558	-
4.6727	45900	0.073	-
4.6753	45925	0.0696	-
4.6778	45950	0.0676	-
4.6803	45975	0.0737	-
4.6829	46000	0.0587	-
4.6854	46025	0.0832	-
4.6880	46050	0.0854	-
4.6905	46075	0.0774	-
4.6931	46100	0.0674	-
4.6956	46125	0.0912	-
4.6982	46150	0.095	-
4.7007	46175	0.0713	-
4.7032	46200	0.054	-
4.7058	46225	0.0655	-
4.7083	46250	0.0738	-
4.7109	46275	0.0916	-
4.7134	46300	0.068	-
4.7160	46325	0.045	-
4.7185	46350	0.0564	-
4.7211	46375	0.0805	-
4.7236	46400	0.0493	-
4.7262	46425	0.0859	-
4.7287	46450	0.0613	-
4.7312	46475	0.0685	-
4.7338	46500	0.0697	-
4.7363	46525	0.0808	-
4.7389	46550	0.081	-
4.7414	46575	0.0815	-
4.7440	46600	0.0875	-
4.7465	46625	0.0711	-
4.7491	46650	0.0544	-
4.7516	46675	0.0975	-
4.7541	46700	0.0843	-
4.7567	46725	0.1002	-
4.7592	46750	0.0497	-
4.7618	46775	0.0993	-
4.7643	46800	0.0683	-
4.7669	46825	0.0892	-
4.7694	46850	0.0594	-
4.7720	46875	0.0766	-
4.7745	46900	0.0603	-
4.7771	46925	0.0797	-
4.7796	46950	0.0602	-
4.7821	46975	0.0658	-
4.7847	47000	0.0669	-
4.7872	47025	0.0566	-
4.7898	47050	0.0832	-
4.7923	47075	0.0925	-
4.7949	47100	0.0611	-
4.7974	47125	0.0941	-
4.8000	47150	0.0621	-
4.8025	47175	0.0617	-
4.8050	47200	0.0708	-
4.8076	47225	0.0732	-
4.8101	47250	0.0798	-
4.8127	47275	0.0673	-
4.8152	47300	0.0998	-
4.8178	47325	0.081	-
4.8203	47350	0.0713	-
4.8229	47375	0.0848	-
4.8254	47400	0.0883	-
4.8280	47425	0.0579	-
4.8305	47450	0.0817	-
4.8330	47475	0.083	-
4.8356	47500	0.0661	-
4.8381	47525	0.0838	-
4.8407	47550	0.0773	-
4.8432	47575	0.0868	-
4.8458	47600	0.0762	-
4.8483	47625	0.081	-
4.8509	47650	0.0911	-
4.8534	47675	0.0695	-
4.8560	47700	0.077	-
4.8585	47725	0.0641	-
4.8610	47750	0.0646	-
4.8636	47775	0.0801	-
4.8661	47800	0.0714	-
4.8687	47825	0.0921	-
4.8712	47850	0.0669	-
4.8738	47875	0.0996	-
4.8763	47900	0.091	-
4.8789	47925	0.084	-
4.8814	47950	0.0652	-
4.8839	47975	0.0904	-
4.8865	48000	0.06	-
4.8890	48025	0.0668	-
4.8916	48050	0.1019	-
4.8941	48075	0.0593	-
4.8967	48100	0.0817	-
4.8992	48125	0.0633	-
4.9018	48150	0.0762	-
4.9043	48175	0.0879	-
4.9069	48200	0.063	-
4.9094	48225	0.0613	-
4.9119	48250	0.0905	-
4.9145	48275	0.097	-
4.9170	48300	0.0863	-
4.9196	48325	0.0558	-
4.9221	48350	0.0819	-
4.9247	48375	0.0883	-
4.9272	48400	0.0725	-
4.9298	48425	0.1031	-
4.9323	48450	0.0724	-
4.9348	48475	0.0745	-
4.9374	48500	0.0655	-
4.9399	48525	0.0623	-
4.9425	48550	0.0768	-
4.9450	48575	0.072	-
4.9476	48600	0.0721	-
4.9501	48625	0.049	-
4.9527	48650	0.0608	-
4.9552	48675	0.0593	-
4.9578	48700	0.0855	-
4.9603	48725	0.0626	-
4.9628	48750	0.0859	-
4.9654	48775	0.0896	-
4.9679	48800	0.0748	-
4.9705	48825	0.0663	-
4.9730	48850	0.0539	-
4.9756	48875	0.0824	-
4.9781	48900	0.0556	-
4.9807	48925	0.0587	-
4.9832	48950	0.0681	-
4.9857	48975	0.0651	-
4.9883	49000	0.0616	-
4.9908	49025	0.071	-
4.9934	49050	0.0742	-
4.9959	49075	0.0889	-
4.9985	49100	0.0777	-
5.0	49115	-	0.0826

Framework Versions

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 3.0.1
• Transformers: 4.41.2
• PyTorch: 2.3.0+cu121
• Accelerate: 0.31.0
• Datasets: 2.19.1
• Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply}, 
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}