diff --git a/FC_RNN.ipynb b/FC_RNN.ipynb
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         "def get_scores(true_labels, predicted_labels):\n",
-        "    # Calculate precision, recall, and F1 score\n",
         "    correct_predictions = 0\n",
         "    true_positives = 0\n",
         "    selected_items = 0\n",
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@@ -881,7 +880,7 @@
         "criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()\n",
         "optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters())\n",
         "\n",
-        "def evaluate_model(tokens_dataset, labels_dataset, model):\n",
+        "def eval_model(tokens_dataset, labels_dataset, model):\n",
         "    true_labels = []\n",
         "    predicted_labels = []\n",
         "\n",
@@ -912,346 +911,346 @@
     },
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       "cell_type": "code",
-      "execution_count": 121,
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@@ -1798,7 +1797,7 @@
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         "        optimizer.step()\n",
         "\n",
-        "def evaluate_model(validation_tokens_ids, validation_labels, lstm):\n",
+        "def check_model(validation_tokens_ids, validation_labels, lstm):\n",
         "    lstm.eval()\n",
         "    evaluation_result = eval_model(validation_tokens_ids, validation_labels, lstm)\n",
         "    print(evaluation_result)\n",
@@ -1806,7 +1805,7 @@
         "\n",
         "for epoch in range(NUM_EPOCHS):\n",
         "    train_one_epoch(epoch, lstm, train_tokens_ids, train_labels, optimizer, criterion)\n",
-        "    evaluate_model(validation_tokens_ids, validation_labels, lstm)"
+        "    check_model(validation_tokens_ids, validation_labels, lstm)"
       ]
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     {
@@ -1820,27 +1819,27 @@
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@@ -1907,7 +1906,7 @@
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-            "[0, 1, 1, 2, 7, 7, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 4, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 8, 1, 0, 6, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 6, 1, 1, 5, 1, 5, 8, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 6, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 4, 1, 1, 0, 6, 1, 5, 4, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 7, 1, 3, 4, 4, 1, 5, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 0]\n",
+            "[0, 1, 1, 2, 7, 7, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 6, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 0, 6, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 8, 1, 1, 0, 1, 1, 3, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 5, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 3, 8, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 6, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 0]\n",
             "tensor([0, 0, 1, 1, 2, 7, 7, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1,\n",
-            "        1, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 3, 4,\n",
-            "        1, 1, 1, 0, 4, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4,\n",
-            "        1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 8,\n",
-            "        1, 0, 6, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 0, 6, 1, 1, 5, 1, 5, 8, 1, 1, 0,\n",
-            "        1, 1, 0, 6, 1, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3, 4, 1, 1, 3,\n",
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+            "        1, 1, 1, 1, 5, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 4,\n",
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