Shuheng Liu
commited on
Commit
•
234aff0
1
Parent(s):
57bf943
Upload model
Browse files- .gitattributes +1 -0
- README.md +87 -0
- all_results.json +25 -0
- config.json +51 -0
- eval_results.json +12 -0
- predict_results.json +10 -0
- predictions.txt +566 -0
- pytorch_model.bin +3 -0
- special_tokens_map.json +15 -0
- tokenizer.json +3 -0
- tokenizer_config.json +20 -0
- train_results.json +8 -0
- trainer_state.json +37 -0
- training_args.bin +3 -0
.gitattributes
CHANGED
@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
|
33 |
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
34 |
*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
35 |
*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
|
|
|
33 |
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
34 |
*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
35 |
*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
36 |
+
tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
README.md
ADDED
@@ -0,0 +1,87 @@
|
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|
1 |
+
---
|
2 |
+
license: mit
|
3 |
+
base_model: xlm-roberta-large
|
4 |
+
tags:
|
5 |
+
- generated_from_trainer
|
6 |
+
datasets:
|
7 |
+
- uner_dan_ddt
|
8 |
+
metrics:
|
9 |
+
- precision
|
10 |
+
- recall
|
11 |
+
- f1
|
12 |
+
- accuracy
|
13 |
+
model-index:
|
14 |
+
- name: uner_dan_ddt
|
15 |
+
results:
|
16 |
+
- task:
|
17 |
+
name: Token Classification
|
18 |
+
type: token-classification
|
19 |
+
dataset:
|
20 |
+
name: uner_dan_ddt
|
21 |
+
type: uner_dan_ddt
|
22 |
+
config: default
|
23 |
+
split: validation
|
24 |
+
args: default
|
25 |
+
metrics:
|
26 |
+
- name: Precision
|
27 |
+
type: precision
|
28 |
+
value: 0.9018567639257294
|
29 |
+
- name: Recall
|
30 |
+
type: recall
|
31 |
+
value: 0.8970976253298153
|
32 |
+
- name: F1
|
33 |
+
type: f1
|
34 |
+
value: 0.8994708994708994
|
35 |
+
- name: Accuracy
|
36 |
+
type: accuracy
|
37 |
+
value: 0.9939024390243902
|
38 |
+
---
|
39 |
+
|
40 |
+
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
|
41 |
+
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
|
42 |
+
|
43 |
+
# uner_dan_ddt
|
44 |
+
|
45 |
+
This model is a fine-tuned version of [xlm-roberta-large](https://huggingface.co/xlm-roberta-large) on the uner_dan_ddt dataset.
|
46 |
+
It achieves the following results on the evaluation set:
|
47 |
+
- Loss: 0.0333
|
48 |
+
- Precision: 0.9019
|
49 |
+
- Recall: 0.8971
|
50 |
+
- F1: 0.8995
|
51 |
+
- Accuracy: 0.9939
|
52 |
+
|
53 |
+
## Model description
|
54 |
+
|
55 |
+
More information needed
|
56 |
+
|
57 |
+
## Intended uses & limitations
|
58 |
+
|
59 |
+
More information needed
|
60 |
+
|
61 |
+
## Training and evaluation data
|
62 |
+
|
63 |
+
More information needed
|
64 |
+
|
65 |
+
## Training procedure
|
66 |
+
|
67 |
+
### Training hyperparameters
|
68 |
+
|
69 |
+
The following hyperparameters were used during training:
|
70 |
+
- learning_rate: 3e-05
|
71 |
+
- train_batch_size: 16
|
72 |
+
- eval_batch_size: 16
|
73 |
+
- seed: 42
|
74 |
+
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
|
75 |
+
- lr_scheduler_type: linear
|
76 |
+
- num_epochs: 5.0
|
77 |
+
|
78 |
+
### Training results
|
79 |
+
|
80 |
+
|
81 |
+
|
82 |
+
### Framework versions
|
83 |
+
|
84 |
+
- Transformers 4.31.0
|
85 |
+
- Pytorch 1.10.1+cu113
|
86 |
+
- Datasets 2.14.4
|
87 |
+
- Tokenizers 0.13.3
|
all_results.json
ADDED
@@ -0,0 +1,25 @@
|
|
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1 |
+
{
|
2 |
+
"epoch": 5.0,
|
3 |
+
"eval_accuracy": 0.9939024390243902,
|
4 |
+
"eval_f1": 0.8994708994708994,
|
5 |
+
"eval_loss": 0.033292997628450394,
|
6 |
+
"eval_precision": 0.9018567639257294,
|
7 |
+
"eval_recall": 0.8970976253298153,
|
8 |
+
"eval_runtime": 1.4533,
|
9 |
+
"eval_samples": 565,
|
10 |
+
"eval_samples_per_second": 388.762,
|
11 |
+
"eval_steps_per_second": 24.771,
|
12 |
+
"predict_accuracy": 0.9905217998603213,
|
13 |
+
"predict_f1": 0.8781038374717832,
|
14 |
+
"predict_loss": 0.056324806064367294,
|
15 |
+
"predict_precision": 0.8861047835990888,
|
16 |
+
"predict_recall": 0.8702460850111857,
|
17 |
+
"predict_runtime": 1.3741,
|
18 |
+
"predict_samples_per_second": 411.91,
|
19 |
+
"predict_steps_per_second": 26.199,
|
20 |
+
"train_loss": 0.028748657929636268,
|
21 |
+
"train_runtime": 270.7551,
|
22 |
+
"train_samples": 4384,
|
23 |
+
"train_samples_per_second": 80.959,
|
24 |
+
"train_steps_per_second": 5.06
|
25 |
+
}
|
config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
|
|
|
|
|
|
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|
|
1 |
+
{
|
2 |
+
"_name_or_path": "xlm-roberta-large",
|
3 |
+
"architectures": [
|
4 |
+
"XLMRobertaForTokenClassification"
|
5 |
+
],
|
6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
7 |
+
"bos_token_id": 0,
|
8 |
+
"classifier_dropout": null,
|
9 |
+
"eos_token_id": 2,
|
10 |
+
"finetuning_task": "ner",
|
11 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
12 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
13 |
+
"hidden_size": 1024,
|
14 |
+
"id2label": {
|
15 |
+
"0": "O",
|
16 |
+
"1": "B-PER",
|
17 |
+
"2": "I-PER",
|
18 |
+
"3": "B-ORG",
|
19 |
+
"4": "I-ORG",
|
20 |
+
"5": "B-LOC",
|
21 |
+
"6": "I-LOC",
|
22 |
+
"7": "B-OTH",
|
23 |
+
"8": "I-OTH"
|
24 |
+
},
|
25 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
26 |
+
"intermediate_size": 4096,
|
27 |
+
"label2id": {
|
28 |
+
"B-LOC": 5,
|
29 |
+
"B-ORG": 3,
|
30 |
+
"B-OTH": 7,
|
31 |
+
"B-PER": 1,
|
32 |
+
"I-LOC": 6,
|
33 |
+
"I-ORG": 4,
|
34 |
+
"I-OTH": 8,
|
35 |
+
"I-PER": 2,
|
36 |
+
"O": 0
|
37 |
+
},
|
38 |
+
"layer_norm_eps": 1e-05,
|
39 |
+
"max_position_embeddings": 514,
|
40 |
+
"model_type": "xlm-roberta",
|
41 |
+
"num_attention_heads": 16,
|
42 |
+
"num_hidden_layers": 24,
|
43 |
+
"output_past": true,
|
44 |
+
"pad_token_id": 1,
|
45 |
+
"position_embedding_type": "absolute",
|
46 |
+
"torch_dtype": "float32",
|
47 |
+
"transformers_version": "4.31.0",
|
48 |
+
"type_vocab_size": 1,
|
49 |
+
"use_cache": true,
|
50 |
+
"vocab_size": 250002
|
51 |
+
}
|
eval_results.json
ADDED
@@ -0,0 +1,12 @@
|
|
|
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|
1 |
+
{
|
2 |
+
"epoch": 5.0,
|
3 |
+
"eval_accuracy": 0.9939024390243902,
|
4 |
+
"eval_f1": 0.8994708994708994,
|
5 |
+
"eval_loss": 0.033292997628450394,
|
6 |
+
"eval_precision": 0.9018567639257294,
|
7 |
+
"eval_recall": 0.8970976253298153,
|
8 |
+
"eval_runtime": 1.4533,
|
9 |
+
"eval_samples": 565,
|
10 |
+
"eval_samples_per_second": 388.762,
|
11 |
+
"eval_steps_per_second": 24.771
|
12 |
+
}
|
predict_results.json
ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
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|
|
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|
1 |
+
{
|
2 |
+
"predict_accuracy": 0.9905217998603213,
|
3 |
+
"predict_f1": 0.8781038374717832,
|
4 |
+
"predict_loss": 0.056324806064367294,
|
5 |
+
"predict_precision": 0.8861047835990888,
|
6 |
+
"predict_recall": 0.8702460850111857,
|
7 |
+
"predict_runtime": 1.3741,
|
8 |
+
"predict_samples_per_second": 411.91,
|
9 |
+
"predict_steps_per_second": 26.199
|
10 |
+
}
|
predictions.txt
ADDED
@@ -0,0 +1,566 @@
|
|
|
|
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O O O O B-PER I-PER O B-PER I-PER O O O O B-LOC O O O O O O O O
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2 |
+
O O O O B-LOC O O O O O O O
|
3 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
4 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
5 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
6 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
7 |
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O O O O O O O O O O O O
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8 |
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O O O O O O O
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9 |
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O O O O O O O O O O
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11 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
12 |
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O O O O O O O O O O O
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13 |
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O B-PER I-PER
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14 |
+
O O O O B-LOC O O O O O O O O
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15 |
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O O O O O O O O O O O O O
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16 |
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O O B-ORG O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O O
|
17 |
+
B-PER I-PER O O B-LOC O O O O O O O O O O
|
18 |
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O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O
|
19 |
+
O O B-ORG I-ORG I-ORG O B-ORG O O B-PER I-PER O O O O O O O
|
20 |
+
B-ORG O O O O O O B-ORG O O O O O O O O O
|
21 |
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O O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O
|
22 |
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O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O B-PER I-PER O
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23 |
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O O O O O O O B-ORG I-ORG O O B-LOC O
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O B-PER I-PER
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O O O B-ORG O O O O
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O O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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28 |
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O O O O O O B-PER I-PER O O O O
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29 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O B-ORG I-ORG O O B-LOC O
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O O O O O O O
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O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O B-PER I-PER O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
48 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O B-PER I-PER O
|
49 |
+
O O O O O O O O O O O O O
|
50 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O B-PER O O O O O O
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51 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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53 |
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B-PER O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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54 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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55 |
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O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O B-ORG I-ORG O B-ORG O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O
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|
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O O O O O O O
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70 |
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71 |
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B-PER I-PER I-PER
|
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O O O O O O O
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73 |
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O O O O O B-ORG O
|
74 |
+
O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
75 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
76 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O B-ORG O
|
77 |
+
B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
78 |
+
B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
79 |
+
O O
|
80 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O
|
81 |
+
O O O
|
82 |
+
O O O O O O O O O B-ORG O B-ORG O O O O O O O B-ORG O B-ORG O B-ORG O B-ORG O
|
83 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O B-ORG O B-ORG O B-ORG I-ORG O B-ORG O
|
84 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
85 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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86 |
+
O O O O O O O O O O
|
87 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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88 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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89 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O
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91 |
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O O O O O O O O O O O O O
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92 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O
|
93 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
94 |
+
O O O O O O O O O O O O O B-LOC O
|
95 |
+
O O O O O O O O O
|
96 |
+
O O O O O O O O B-PER I-PER O
|
97 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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98 |
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O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O
|
99 |
+
O O O O O O
|
100 |
+
O O O O O B-ORG O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
101 |
+
O O O O O O O O O B-LOC O
|
102 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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103 |
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O O O B-LOC O O O O
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O O O O O O
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105 |
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O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O
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109 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O
|
111 |
+
O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O
|
112 |
+
O O O
|
113 |
+
O O O O O O O O O O O B-LOC O
|
114 |
+
O O O O O O O O O O
|
115 |
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O O O O O O
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116 |
+
O O O O O O
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117 |
+
O O O O O O O
|
118 |
+
O O O O O O O O O O B-PER I-PER O B-PER I-PER O O O B-LOC O O B-PER I-PER O
|
119 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O
|
120 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
121 |
+
O O O O O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
122 |
+
O O O O O O
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123 |
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O O O O O O O O O O O
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124 |
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B-PER O O O O
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125 |
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O B-PER O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O
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+
O O O O O O O O O O O O O O
|
129 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
130 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
131 |
+
O O O O O O O O O O O O
|
132 |
+
O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
133 |
+
O O O O O O O O O B-ORG O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O
|
134 |
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O O O O O O B-PER O O O O O
|
135 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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136 |
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O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
137 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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B-PER I-PER
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139 |
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O O O O O B-ORG O B-PER I-PER O O O B-LOC O
|
140 |
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|
141 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
142 |
+
O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O B-ORG O O O B-PER O
|
143 |
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O O O O O O B-PER I-PER O O O O
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144 |
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B-ORG B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
145 |
+
O O O O O O O O O O O O O O B-PER O
|
146 |
+
O O O O O B-PER I-PER O B-ORG I-ORG O O O O O B-PER I-PER I-PER O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O
|
147 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
148 |
+
O O O O O O O O O O O O O
|
149 |
+
O O O O O O O O O O O O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
150 |
+
O O O
|
151 |
+
O O O O O B-ORG O B-ORG I-ORG I-ORG O O O B-ORG O O O O O O O O O
|
152 |
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O O O O O O O O O O O O O O
|
153 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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154 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
155 |
+
O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O B-LOC O O O O O O O O O O O O
|
156 |
+
B-PER O O O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
157 |
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O
|
158 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
159 |
+
O O O O O B-PER I-PER O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
160 |
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O
|
161 |
+
O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O
|
162 |
+
O O O O O O O O
|
163 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O
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164 |
+
O O O O O O O O O O O O O O B-PER O
|
165 |
+
O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O
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166 |
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O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O
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167 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O
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168 |
+
O O O O O O O O O O O O O
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169 |
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O O O
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170 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
171 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O
|
172 |
+
O O O O
|
173 |
+
O O O O O O O O O O
|
174 |
+
B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
175 |
+
O O O O O O O O O O O O O
|
176 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
177 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
178 |
+
O O O B-PER I-PER I-PER O O O O O O O O B-LOC O
|
179 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O B-ORG I-ORG O B-ORG O B-ORG I-ORG O O I-ORG O B-ORG I-ORG I-ORG O B-ORG I-ORG O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER I-PER O O O O O O O
|
180 |
+
B-PER I-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
181 |
+
B-PER I-PER O O O O O O O O B-PER I-PER O O B-PER I-PER O B-PER I-PER O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O
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182 |
+
O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O
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184 |
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O O O O O O O
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O O O O O
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O O O O O O B-ORG I-ORG I-ORG O O
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188 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
189 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O
|
190 |
+
O O O O O O O O O O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O
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191 |
+
O O O O O O O O
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192 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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193 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O
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195 |
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O O O O O O O O O O O O
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196 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER I-PER O
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197 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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198 |
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199 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O
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200 |
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202 |
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B-PER I-PER I-PER O O O O O O
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203 |
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O B-PER I-PER O O O O O O
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204 |
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O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O B-PER O B-PER I-PER O
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205 |
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B-PER O O O O O O O O O O O O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O
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O O O B-ORG I-ORG O O O O O
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207 |
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O O O O O B-ORG I-ORG O O O B-PER O
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O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O
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209 |
+
O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O B-ORG I-ORG O O O O
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211 |
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O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O B-LOC O
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212 |
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O O O B-PER I-PER O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O
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213 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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216 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O
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O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O B-PER I-PER O O O O
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O O O O O O O O O O O O
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O O B-PER I-PER I-PER O O O O O O
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O O O O O O O O O O
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232 |
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234 |
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239 |
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O O O
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240 |
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B-ORG O O O O O O O O O
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|
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243 |
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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244 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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245 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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246 |
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O O O O O O O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
249 |
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O O O O O
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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|
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|
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|
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+
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|
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+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O B-LOC O
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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+
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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+
O O O O O O O O O
|
300 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
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+
O B-PER O O O O O O O
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+
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|
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+
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+
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+
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+
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|
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+
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|
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+
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+
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
O O O O O O O O O O O O
|
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|
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|
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+
O O O O O O O O O O O O O O
|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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O O O O O
|
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O
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O I-PER O O O O O O O O O O
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B-PER O O O O O O O O O O O
|
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O O
|
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O O O O O O O O O O O O O O O
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+
O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
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O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O O O O
|
358 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
359 |
+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O B-PER O O B-PER O O O O O O
|
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+
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O
|
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O O O O O O O O
|
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O O O O O O O O O O O O O O
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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O O O O O O O O
|
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+
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|
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|
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|
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O O O O O O O O
|
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|
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+
O O O O O O O
|
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O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O O
|
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+
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|
400 |
+
O O O O O O
|
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+
O B-LOC O O O O O
|
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O O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O O O O
|
405 |
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O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O B-LOC O O O O
|
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+
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|
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O O O O O O O O
|
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|
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|
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+
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O O O
|
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+
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|
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+
O O O O O O O O O O B-LOC O
|
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+
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|
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+
O O O O O O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O O
|
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O O O B-ORG O
|
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+
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|
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+
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|
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+
O O O O O O O O O
|
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+
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
|
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O
|
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+
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|
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|
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+
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|
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