From 6b27605f8252676f5684711de1a7f9c69858e842 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Mariusz B Date: Sun, 30 May 2021 14:53:39 +0000 Subject: [PATCH] nn lr part --- dev-0/out.tsv | 2400 ++++++++++++++++++++++++------------------------ main.py | 96 +- test-A/out.tsv | 2334 +++++++++++++++++++++++----------------------- 3 files changed, 2424 insertions(+), 2406 deletions(-) diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv index ab0aac1..acdf082 100644 --- a/dev-0/out.tsv +++ b/dev-0/out.tsv @@ -1,37 +1,30 @@ 0 +1 +1 0 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 +1 0 0 0 0 0 1 -0 1 0 0 -0 -0 +1 1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -43,21 +36,23 @@ 0 0 0 -0 1 0 0 0 0 -0 +1 0 0 1 0 0 +1 +1 0 +1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -67,18 +62,16 @@ 0 0 1 -1 -0 -0 0 1 0 +1 +1 0 0 0 0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -90,9 +83,11 @@ 1 0 0 +1 0 +1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -101,13 +96,16 @@ 0 1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -115,6 +113,8 @@ 0 1 0 +1 +1 0 0 0 @@ -136,63 +136,45 @@ 1 0 0 -0 -0 -0 -0 -0 1 0 -0 -0 -0 -0 1 0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 0 -0 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+2282,30 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 @@ -2893,21 +2317,27 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 +1 0 1 0 +0 1 0 0 0 0 0 +0 1 0 0 @@ -2916,16 +2346,29 @@ 0 0 0 +1 +0 +1 +0 0 0 +1 0 +1 +1 +1 +1 0 0 +1 0 1 +1 +1 0 0 1 +1 0 0 0 @@ -2933,20 +2376,30 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 0 0 1 +1 +1 +0 0 0 +1 +0 0 0 0 @@ -2954,20 +2407,29 @@ 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 @@ -2978,15 +2440,25 @@ 0 0 0 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 1 0 +1 +1 0 0 0 0 0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -2999,22 +2471,27 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 -1 0 0 1 0 1 0 +1 +1 +1 0 0 1 @@ -3024,38 +2501,51 @@ 1 0 0 +1 0 1 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 1 -0 +1 +1 0 1 0 0 +1 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 0 0 1 -0 -0 +1 1 0 0 0 0 1 +1 0 0 0 @@ -3063,6 +2553,7 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -3070,17 +2561,14 @@ 0 0 0 -1 -0 -0 0 1 0 0 0 +1 0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -3089,24 +2577,31 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 +1 0 0 -0 -1 1 0 0 @@ -3123,9 +2618,14 @@ 0 0 0 +1 0 +1 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -3134,22 +2634,29 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 +1 +1 0 -0 +1 0 0 0 0 1 0 +1 0 1 1 0 +1 +0 0 0 0 @@ -3157,8 +2664,10 @@ 0 0 1 +1 0 0 +1 0 0 1 @@ -3167,29 +2676,37 @@ 0 0 0 -0 1 0 0 -1 0 0 +1 0 +1 0 +1 0 0 1 +1 +1 +0 +0 0 1 0 0 1 +1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -3198,20 +2715,27 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 +1 0 0 +1 0 0 1 @@ -3223,7 +2747,7 @@ 0 0 0 -0 +1 0 0 0 @@ -3234,45 +2758,54 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 -1 -0 0 0 +1 0 +1 0 0 1 0 +1 0 0 0 0 0 -0 +1 +1 0 1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -3292,7 +2825,10 @@ 1 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 @@ -3303,37 +2839,44 @@ 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 -0 -0 +1 +1 +1 0 0 1 0 0 -0 +1 0 1 0 0 0 1 -0 1 0 -0 1 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 +0 0 +1 0 0 0 @@ -3349,31 +2892,38 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 1 0 -1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 +1 0 1 0 @@ -3382,8 +2932,10 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 @@ -3392,6 +2944,8 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 0 @@ -3400,8 +2954,8 @@ 0 0 0 -1 0 +1 0 1 0 @@ -3410,30 +2964,31 @@ 0 0 0 +1 +0 0 0 1 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 -0 +1 0 0 1 0 0 0 -1 0 0 0 0 -1 0 0 0 @@ -3443,6 +2998,7 @@ 1 0 0 +1 0 0 0 @@ -3452,27 +3008,31 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 1 -1 -1 0 0 0 0 0 -1 +0 0 1 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 1 0 @@ -3485,18 +3045,22 @@ 0 0 0 -0 +1 +1 +1 0 0 0 0 1 0 -1 0 +1 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -3506,12 +3070,16 @@ 0 0 0 +1 +0 0 0 1 0 0 0 +1 +0 0 0 0 @@ -3519,23 +3087,34 @@ 0 0 0 +1 +0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 1 @@ -3548,25 +3127,28 @@ 0 0 0 -1 0 0 1 +1 0 0 0 0 -1 -0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 @@ -3574,6 +3156,7 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -3592,14 +3175,25 @@ 0 0 0 +0 +1 +0 +1 +0 1 1 0 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 @@ -3618,27 +3212,37 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 +1 +1 +1 0 1 0 0 0 0 -1 +0 0 0 1 @@ -3648,11 +3252,16 @@ 1 0 0 +1 +0 +0 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 @@ -3662,25 +3271,36 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 -1 0 0 0 +1 +0 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 +1 0 0 1 @@ -3688,19 +3308,23 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-3963,33 +3655,46 @@ 0 0 0 +1 0 +1 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 -1 0 1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 +1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 +1 0 0 1 @@ -3998,26 +3703,34 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 +1 0 0 -1 0 0 0 1 0 0 +1 0 0 +1 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -4025,17 +3738,17 @@ 0 0 1 -1 -0 0 0 1 0 0 +1 +1 0 0 -0 -0 +1 +1 0 0 0 @@ -4043,57 +3756,83 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 +1 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 0 1 0 +1 0 1 1 +1 0 +1 0 0 +1 +1 0 -0 +1 1 0 0 +1 +0 0 0 0 0 +1 +1 +1 +1 0 0 0 0 +1 0 +1 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 -1 0 0 1 +1 0 1 0 0 1 +1 +0 0 0 0 @@ -4103,9 +3842,11 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 1 0 @@ -4114,6 +3855,9 @@ 0 0 0 +1 +0 +0 0 0 0 @@ -4130,51 +3874,65 @@ 0 0 0 -1 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 1 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 1 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 +1 0 1 +0 1 0 1 @@ -4182,11 +3940,15 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 0 0 -0 +1 +1 0 1 0 @@ -4197,14 +3959,17 @@ 0 1 0 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 1 0 -0 +1 0 0 1 @@ -4220,21 +3985,20 @@ 0 0 0 +1 0 0 1 -1 -0 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 @@ -4244,10 +4008,13 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -4255,7 +4022,10 @@ 0 0 0 +1 0 +1 +1 0 0 0 @@ -4268,12 +4038,15 @@ 0 0 1 +0 1 0 0 0 0 0 +0 +1 1 0 0 @@ -4284,7 +4057,11 @@ 0 0 0 +1 +1 0 +1 +1 0 0 0 @@ -4292,9 +4069,10 @@ 0 1 0 +1 0 0 -0 +1 0 0 0 @@ -4303,26 +4081,29 @@ 0 0 0 -1 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 @@ -4332,13 +4113,15 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 0 -1 0 1 -1 +0 +0 0 0 0 @@ -4346,6 +4129,7 @@ 1 0 0 +0 1 1 0 @@ -4353,11 +4137,15 @@ 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 -0 +1 +1 0 0 0 @@ -4365,7 +4153,7 @@ 0 1 0 -0 +1 0 0 1 @@ -4377,31 +4165,52 @@ 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 +1 0 +1 +1 0 0 0 1 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 +1 0 +1 +1 +1 +1 +1 0 0 0 @@ -4411,22 +4220,29 @@ 0 0 0 -1 0 0 1 +1 0 +1 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 0 1 +1 +0 0 0 0 @@ -4443,28 +4259,39 @@ 0 0 0 +1 +0 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 1 +1 +1 0 0 0 @@ -4472,9 +4299,12 @@ 0 0 1 -1 0 +1 +1 0 +1 +1 0 0 0 @@ -4485,30 +4315,39 @@ 0 0 1 -1 -0 0 0 0 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TfidfVectorizer import torch from gensim import downloader from nltk.tokenize import word_tokenize +import pandas as pd class NetworkModel(torch.nn.Module): - def __init__(self): - dim = 200 - super(NeuralNetworkModel, self).__init__() - self.fc1 = torch.nn.Linear(dim, 500) - self.fc2 = torch.nn.Linear(500, 1) + def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): + super(NetworkModel, self).__init__() + self.fc1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size) + self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): x = self.fc1(x) @@ -31,59 +31,77 @@ def word2vecOnDoc(document): ) def prepareData(data): - data = [word_tokenize(row) for row in data] - print(data) + data = [word_tokenize(row) for row in data.content.str.lower()] data = [word2vecOnDoc(document) for document in data] return data def trainModel(trainFileIn, trainFileExpected): - with open(trainFileExpected, 'r') as f: - expectedData = f.readlines() + inData = pd.read_table( + trainFileIn, + error_bad_lines=False, + header=None, + quoting=3, + usecols=["content"], + names=["content", "id"], + nrows=225000, + ) + expectedData = pd.read_table( + trainFileExpected, + error_bad_lines=False, + header=None, + quoting=3, + usecols=["label"], + names=["label"], + nrows=225000, + ) - with open(trainFileIn, 'r') as f: - inData = f.readlines() - - expectedData = prepareData(expectedData) + # expectedData = prepareData(expectedData) inData = prepareData(inData) -# networkModel = NetworkModel(300, 300, 1) -# criterion = torch.nn.BCELoss() -# optim = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.02) -# epochs = 1 -# batchSize = 2 + networkModel = NetworkModel(300, 300, 1) + criterion = torch.nn.BCELoss() + optim = torch.optim.SGD(networkModel.parameters(), lr=0.02) + epochs = 1 + batchSize = 2 -# for _ in range(epochs): -# network.train() -# for i in range(0, inData.shape[0], batchSize): -# x = inData[i : i + batchSize] -# x = torch.tensor(x) -# y = expectedData[i : i + batchSize] -# y = torch.tensor(y.astype(np.float32).to_numpy()).reshape(-1, 1) -# outputs = network(x.float()) -# loss = criterion(outputs, y) + for _ in range(epochs): + networkModel.train() + for i in range(0, expectedData.shape[0], batchSize): + x = inData[i : i + batchSize] + x = torch.tensor(x) + y = expectedData[i : i + batchSize] + y = torch.tensor(y.astype(numpy.float32).to_numpy()).reshape(-1, 1) + outputs = networkModel(x.float()) + loss = criterion(outputs, y) # print(loss) -# optim.zero_grad() -# loss.backward() -# optim.step() -# return networkModel + optim.zero_grad() + loss.backward() + optim.step() + return networkModel def evaluateModel(model, inFile, outFile): - with open(inFile, 'r') as f: - inData = f.readlines() + inData = pd.read_table( + inFile, + error_bad_lines=False, + header=None, + quoting=3, + usecols=["content"], + names=["content", "id"], + ) inData = prepareData(inData) - + batchSize = 2 pred = [] with torch.no_grad(): - for i in range(0, len(inData), batch_size): - x = inData[i : i + batch_size] + for i in range(0, len(inData), batchSize): + x = inData[i : i + batchSize] x = torch.tensor(x) outputs = model(x.float()) prediction = outputs >= 0.5 pred += prediction.tolist() - numpy.asarray(pred, dtype=numpyp.int32).tofile(outFile, sep="\n") + numpy.asarray(pred, dtype=numpy.int32).tofile(outFile, sep="\n") model = trainModel("train/in.tsv", "train/expected.tsv") -#evaluateModel(model, "dev-0/in.tsv", "dev-0/out.tsv") -#evaluateModel(model, "test-A/in.tsv", "test-A/out.tsv") +evaluateModel(model, "dev-0/in.tsv", "dev-0/out.tsv") +evaluateModel(model, "test-A/in.tsv", "test-A/out.tsv") diff --git a/test-A/out.tsv b/test-A/out.tsv index 84957b8..c9fb00e 100644 --- a/test-A/out.tsv +++ b/test-A/out.tsv @@ -1,17 +1,10 @@ 0 0 0 -0 -0 -0 1 0 0 -0 -0 -0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -25,16 +18,19 @@ 0 0 1 -0 +1 0 0 1 -0 1 0 +1 +1 +1 0 +1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -50,40 +46,50 @@ 0 0 1 +1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 0 -0 -0 -0 -0 -0 +1 +1 1 0 0 0 +1 +1 +1 0 +1 0 1 +1 0 1 +1 0 0 1 @@ -91,28 +97,36 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 +1 0 -0 +1 0 0 1 0 0 0 +1 +0 0 1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -123,13 +137,19 @@ 0 0 0 +1 +1 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 0 -0 +1 +1 0 1 0 @@ -139,27 +159,32 @@ 1 1 0 -1 -0 -1 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 1 +1 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 +1 0 +1 +1 0 1 0 @@ -176,6 +201,7 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -189,28 +215,42 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 +1 +1 +0 0 0 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -220,7 +260,6 @@ 0 0 1 -1 0 0 0 @@ -229,53 +268,68 @@ 0 0 0 -1 +0 +0 0 1 0 0 +1 +1 +1 0 +1 0 +1 0 +1 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 -1 0 0 0 1 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 -1 -0 0 1 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -285,16 +339,22 @@ 1 0 0 -1 -0 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 +1 0 +1 0 1 0 @@ -302,6 +362,7 @@ 0 0 1 +1 0 0 0 @@ -312,26 +373,33 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 +1 +1 0 0 1 0 0 0 -1 0 0 +1 0 1 0 0 0 +0 1 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -341,44 +409,47 @@ 0 0 0 -1 -0 0 +1 0 0 0 0 1 0 +1 0 +1 0 0 +1 +1 0 1 +1 0 0 0 -1 0 0 0 +1 +1 +1 0 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+1769,39 @@ 0 0 0 +1 +0 +1 0 +1 +1 0 0 0 0 0 1 -1 0 1 0 +1 0 0 1 +1 0 0 0 0 +1 +1 +1 +0 0 +1 0 0 0 -1 0 1 0 @@ -1516,857 +1812,43 @@ 0 0 0 -0 1 0 0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -1 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -1 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -1 -1 -0 -0 -0 -0 -1 -1 -0 -0 -0 -1 -0 -0 -0 -0 -0 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-2473,22 +1948,21 @@ 0 1 0 -0 -0 1 0 -1 0 0 1 0 0 0 +1 +1 0 0 0 -0 -0 +1 +1 1 1 0 @@ -2496,25 +1970,25 @@ 0 0 1 +0 1 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 -1 0 0 0 -1 0 0 1 0 1 -1 0 0 0 @@ -2522,12 +1996,11 @@ 0 0 0 -1 0 1 -0 1 0 +1 0 0 0 @@ -2546,13 +2019,16 @@ 0 0 0 -0 +1 +1 +1 0 0 0 1 0 0 +1 0 0 0 @@ -2561,11 +2037,14 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 0 1 +1 +1 0 0 0 @@ -2574,27 +2053,40 @@ 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -2610,21 +2102,20 @@ 0 0 0 -0 -0 -0 -0 1 0 0 0 -0 -0 +1 0 0 0 0 1 +1 +1 +1 +1 0 0 0 @@ -2633,11 +2124,20 @@ 0 0 0 +1 +0 +1 +1 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -2646,6 +2146,7 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -2654,9 +2155,12 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 +1 +1 0 0 0 @@ -2664,6 +2168,7 @@ 0 1 0 +1 0 0 0 @@ -2673,16 +2178,20 @@ 0 1 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -2694,7 +2203,7 @@ 1 0 0 -0 +1 1 0 1 @@ -2702,43 +2211,66 @@ 0 0 0 +0 1 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 0 +1 +1 +1 +1 +1 0 0 +1 0 1 0 +1 0 0 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