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get_explanation.py

@@ -0,0 +1,349 @@
+import pandas as pd
+import os
+from google import genai
+from google.genai import types
+import json
+from tqdm import tqdm
+from typing import List, Dict
+import time
+
+def configure_genai(api_key: str):
+    """Configure the Gemini API with the provided key."""
+    os.environ["GEMINI_API_KEY"] = api_key
+
+def load_predictions(task: str, layer: int) -> pd.DataFrame:
+    """Load predictions from CSV file."""
+    predictions_path = os.path.join("src", "codebert", task, f"layer{layer}", f"predictions_layer_{layer}.csv")
+    if os.path.exists(predictions_path):
+        try:
+            df = pd.read_csv(predictions_path, delimiter='\t')
+            df['Token'] = df['Token'].astype(str)
+            df['predicted_cluster'] = df['Top 1'].astype(str)
+            return df
+        except Exception as e:
+            print(f"Error loading predictions: {str(e)}")
+            return None
+    return None
+
+def load_clusters(task: str, layer: int) -> Dict:
+    """Load cluster data from clusters file."""
+    clusters_path = os.path.join("src", "codebert", task, f"layer{layer}", "clusters-350.txt")
+    if not os.path.exists(clusters_path):
+        return None
+        
+    clusters = {}
+    try:
+        with open(clusters_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for line in f:
+                line = line.strip()
+                if not line:
+                    continue
+                    
+                try:
+                    parts = [p.strip() for p in line.split('|||')]
+                    if len(parts) == 5:
+                        token, occurrence, line_num, col_num, cluster_id = parts
+                        cluster_id = cluster_id.split('|')[0].strip()
+                        
+                        if not cluster_id.isdigit():
+                            continue
+                            
+                        cluster_id = str(int(cluster_id))
+                        
+                        if cluster_id not in clusters:
+                            clusters[cluster_id] = []
+                        clusters[cluster_id].append({
+                            'token': token,
+                            'line_num': int(line_num),
+                            'col_num': int(col_num)
+                        })
+                except Exception:
+                    continue
+                    
+    except Exception as e:
+        print(f"Error loading clusters: {str(e)}")
+        return None
+    
+    return clusters
+
+def load_sentences(task: str, layer: int, file_name: str) -> List[str]:
+    """Load sentences from specified file."""
+    file_path = os.path.join("src", "codebert", task, f"layer{layer}", file_name)
+    if not os.path.exists(file_path):
+        file_path = os.path.join("src", "codebert", task, file_name)
+    
+    try:
+        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            return f.readlines()
+    except Exception as e:
+        print(f"Error loading sentences from {file_path}: {str(e)}")
+        return []
+
+def get_gemini_explanation(sentence: str, highlighted_token: str, cluster_words: List[str]) -> str:
+    """Get explanation from Gemini about the relationship between the token and cluster words."""
+    highlighted_sentence = sentence.replace(highlighted_token, f"[[{highlighted_token}]]")
+    
+    prompt = f"""Do you find any common semantic, structural, lexical and topical relation between the word highlighted in the sentence (enclosed in [[ ]]) and the following list of words? Give a more specific and concise summary about the most prominent relation among these words.
+
+Sentence: {highlighted_sentence}
+List of words: {', '.join(cluster_words)}
+
+Answer concisely and to the point."""
+
+    # Create the client
+    client = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))  # Ensure this is correct
+    model = "gemini-2.0-flash"
+    contents = [
+        types.Content(
+            role="user",
+            parts=[
+                types.Part.from_text(text=prompt),  # Ensure this is the correct usage
+            ],
+        ),
+    ]
+    generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
+        temperature=1.0,
+        response_mime_type="text/plain",
+    )
+
+    explanation = ""
+    for chunk in client.models.generate_content_stream(
+        model=model,
+        contents=contents,
+        config=generate_content_config,
+    ):
+        explanation += chunk.text
+
+    return explanation.strip()
+
+def is_cls_token(token: str) -> bool:
+    """Check if a token is a CLS token."""
+    return token.startswith('[CLS]')
+
+def get_gemini_explanation_for_cls(sentence: str, cluster_words: List[str], context_sentences: List[str]) -> str:
+    """Get explanation from Gemini about the CLS token and its relationship with the cluster."""
+    
+    # Include context sentences in the prompt
+    context_text = "\n".join(context_sentences) if context_sentences else "No context sentences available."
+    
+    prompt = f"""[CLS] tokens represent the entire sentence. For this sentence, explain the semantic, structural, lexical, or topical meaning in relation to the list of words from similar contexts. What cohesive meaning does this sentence share with the contextual themes?
+
+Original Sentence: {sentence}
+List of cluster words: {', '.join(cluster_words)}
+
+Context Sentences of the list of cluster words:
+{context_text}
+
+Answer concisely and to the point about the semantic or topical meaning this sentence shares with the contexts."""
+
+    # Create the client
+    client = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))
+    model = "gemini-2.0-flash"
+    contents = [
+        types.Content(
+            role="user",
+            parts=[
+                types.Part.from_text(text=prompt),
+            ],
+        ),
+    ]
+    generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
+        temperature=1.0,
+        response_mime_type="text/plain",
+    )
+
+    explanation = ""
+    for chunk in client.models.generate_content_stream(
+        model=model,
+        contents=contents,
+        config=generate_content_config,
+    ):
+        explanation += chunk.text
+
+    return explanation.strip()
+
+def get_gemini_explanation_with_retry(sentence: str, highlighted_token: str, cluster_words: List[str], max_retries: int = 3) -> str:
+    """Get explanation from Gemini with retry logic."""
+    retry_count = 0
+    while retry_count < max_retries:
+        try:
+            return get_gemini_explanation(sentence, highlighted_token, cluster_words)
+        except Exception as e:
+            retry_count += 1
+            error_type = type(e).__name__
+            print(f"\nEncountered {error_type}: {str(e)}")
+            if retry_count < max_retries:
+                wait_time = 60  # Wait for 60 seconds before retrying
+                print(f"Waiting {wait_time} seconds before retry {retry_count}/{max_retries}...")
+                time.sleep(wait_time)
+            else:
+                print(f"Max retries ({max_retries}) reached. Returning error message.")
+                return f"Error generating explanation after {max_retries} attempts: {str(e)}"
+
+def get_gemini_explanation_for_cls_with_retry(sentence: str, cluster_words: List[str], context_sentences: List[str], max_retries: int = 3) -> str:
+    """Get explanation for CLS tokens with retry logic."""
+    retry_count = 0
+    while retry_count < max_retries:
+        try:
+            return get_gemini_explanation_for_cls(sentence, cluster_words, context_sentences)
+        except Exception as e:
+            retry_count += 1
+            error_type = type(e).__name__
+            print(f"\nEncountered {error_type}: {str(e)}")
+            if retry_count < max_retries:
+                wait_time = 60  # Wait for 60 seconds before retrying
+                print(f"Waiting {wait_time} seconds before retry {retry_count}/{max_retries}...")
+                time.sleep(wait_time)
+            else:
+                print(f"Max retries ({max_retries}) reached. Returning error message.")
+                return f"Error generating explanation after {max_retries} attempts: {str(e)}"
+
+def process_tokens(task: str, layer: int, api_key: str):
+    """Process the first 15 tokens for a given task and layer with API rate limiting and error handling."""
+    # Configure Gemini
+    configure_genai(api_key)
+    
+    # Load necessary data
+    predictions_df = load_predictions(task, layer)
+    clusters = load_clusters(task, layer)
+    dev_sentences = load_sentences(task, layer, "dev.in")
+    input_sentences = load_sentences(task, layer, "input.in")
+    
+    if predictions_df is None or clusters is None:
+        print("Failed to load required data")
+        return
+    
+    # Limit to first 15 tokens
+    predictions_df = predictions_df.head(15)
+    print(f"Limited processing to first {len(predictions_df)} tokens")
+    
+    results = []
+    batch_size = 15  # API limit of 15 calls per minute
+    call_count = 0
+    start_time = time.time()
+    
+    # Create output directory if it doesn't exist
+    output_dir = os.path.join("src", "codebert", task, f"layer{layer}")
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    
+    # Check if there's an interim file to resume from
+    interim_file = os.path.join(output_dir, f"token_explanations_layer_{layer}_test15.json")
+    if os.path.exists(interim_file):
+        try:
+            with open(interim_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                results = json.load(f)
+                print(f"Resuming from {len(results)} previously processed tokens")
+                # Skip tokens we've already processed
+                processed_indices = {(result['line_idx'], result['position_idx']) for result in results}
+        except Exception as e:
+            print(f"Error loading interim file: {str(e)}")
+            processed_indices = set()
+    else:
+        processed_indices = set()
+    
+    # Process limited number of tokens, showing progress with tqdm
+    for idx, row in tqdm(predictions_df.iterrows(), total=len(predictions_df), desc="Processing tokens"):
+        token = row['Token']
+        line_idx = row['line_idx']
+        position_idx = row['position_idx']
+        predicted_cluster = row['predicted_cluster']
+        
+        # Skip if we've already processed this token
+        if (line_idx, position_idx) in processed_indices:
+            continue
+            
+        # Get original sentence
+        if line_idx < len(dev_sentences):
+            original_sentence = dev_sentences[line_idx].strip()
+        else:
+            continue
+            
+        # Get unique cluster words
+        if predicted_cluster in clusters:
+            cluster_words = list(set(token_info['token'] for token_info in clusters[predicted_cluster]))
+            
+            # Gather context sentences from the predicted cluster
+            context_sentences = []
+            for token_info in clusters[predicted_cluster]:
+                context_line_num = token_info['line_num']
+                if context_line_num < len(input_sentences):
+                    context_sentences.append(input_sentences[context_line_num].strip())
+        else:
+            continue
+        
+        # Rate limiting: check if we've reached the batch limit
+        call_count += 1
+        if call_count >= batch_size:
+            elapsed = time.time() - start_time
+            # If we've made batch_size calls in less than 60 seconds, wait until the minute is up
+            if elapsed < 60:
+                wait_time = 60 - elapsed
+                print(f"\nReached API limit of {batch_size} calls. Waiting for {wait_time:.2f} seconds...")
+                time.sleep(wait_time)
+            # Reset counters
+            call_count = 0
+            start_time = time.time()
+            
+        # Choose the right explanation function based on token type
+        try:
+            if is_cls_token(token):
+                # Special handling for CLS tokens with retry
+                explanation = get_gemini_explanation_for_cls_with_retry(original_sentence, cluster_words, context_sentences)
+            else:
+                # Standard handling for other tokens with retry
+                explanation = get_gemini_explanation_with_retry(original_sentence, token, cluster_words)
+            
+            # Store results
+            result = {
+                'token': token,
+                'is_cls_token': is_cls_token(token),
+                'line_idx': int(line_idx),
+                'position_idx': int(position_idx),
+                'predicted_cluster': predicted_cluster,
+                'original_sentence': original_sentence,
+                'cluster_words': cluster_words,
+                'context_sentences': context_sentences,
+                'explanation': explanation
+            }
+            results.append(result)
+            
+            # Add to processed indices
+            processed_indices.add((line_idx, position_idx))
+            
+            # Save after each token for this small test run
+            with open(interim_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(results, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+            print(f"\nSaved results to: {interim_file}")
+        
+        except Exception as e:
+            print(f"\nUnexpected error processing token {token}: {str(e)}")
+            # Save current results before potentially exiting
+            with open(interim_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(results, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+            print(f"Emergency save to: {interim_file}")
+            
+            # Wait a minute before continuing
+            print("Waiting 60 seconds before continuing...")
+            time.sleep(60)
+            
+            # Reset batch counters
+            call_count = 0
+            start_time = time.time()
+
+    # Save final results with a different name to indicate it's the test run
+    output_file = os.path.join(output_dir, f"token_explanations_layer_{layer}_first15.json")
+    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(results, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+    
+    print(f"Results saved to: {output_file}")
+
+def main():
+    # Configuration
+    API_KEY = "AIzaSyCUCwrqcDNTSaHsn5Ln_91A0L03W864iYU"  # Replace with your API key
+    TASK = "language_classification"   # Replace with your task name
+    LAYER = 11                          # Replace with your layer number
+    
+    process_tokens(TASK, LAYER, API_KEY)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

remove.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import pandas as pd
+import os
+import glob
+
+def remove_embeddings_column(file_path):
+    """Remove the embeddings column from a CSV file."""
+    try:
+        # Read the CSV file
+        df = pd.read_csv(file_path, sep='\t')
+        
+        # Check if 'embeddings' column exists
+        if 'embedding' in df.columns:
+            # Remove the embeddings column
+            df = df.drop('embedding', axis=1)
+            
+            # Save the modified DataFrame back to CSV
+            df.to_csv(file_path, sep='\t', index=False)
+            print(f"Successfully removed embedding column from {file_path}")
+        else:
+            print(f"No embedding column found in {file_path}")
+            
+    except Exception as e:
+        print(f"Error processing {file_path}: {str(e)}")
+
+def process_all_layers(base_path="src/codebert/language_classification"):
+    """Process explanation_words CSV files for all layers."""
+    # Find all explanation_words CSV files
+    pattern = os.path.join(base_path, "layer*/explanation_words_layer*.csv")
+    files = glob.glob(pattern)
+    
+    if not files:
+        print(f"No explanation_words CSV files found matching pattern: {pattern}")
+        return
+    
+    print(f"Found {len(files)} files to process")
+    
+    # Process each file
+    for file_path in files:
+        remove_embeddings_column(file_path)
+
+if __name__ == "__main__":
+    process_all_layers()
+    print("Processing complete!")

src/codebert/compile_error/layer11/clusters-350.txt

@@ -1,3 +0,0 @@
-version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:d52d3074223dac34aa212ae66014c5f0c2427ad0637f6eea28faf3618f1c83a2
-size 17478465

src/codebert/compile_error/layer11/explanation_words_layer11.csv

@@ -1,1007 +0,0 @@
-token	line_idx	position_idx	labels
-[CLS]0	0	-1	LABEL_0
-[CLS]1	1	-1	LABEL_0
-[CLS]2	2	-1	LABEL_0
-[CLS]3	3	-1	LABEL_0
-[CLS]4	4	-1	LABEL_0
-[CLS]5	5	-1	LABEL_0
-[CLS]6	6	-1	LABEL_0
-[CLS]7	7	-1	LABEL_0
-[CLS]8	8	-1	LABEL_0
-[CLS]9	9	-1	LABEL_0
-[CLS]10	10	-1	LABEL_0
-[CLS]11	11	-1	LABEL_0
-[CLS]12	12	-1	LABEL_0
-[CLS]13	13	-1	LABEL_0
-[CLS]14	14	-1	LABEL_0
-close	15	98	LABEL_1
-[CLS]16	16	-1	LABEL_0
-[CLS]17	17	-1	LABEL_0
-[CLS]18	18	-1	LABEL_1
-[CLS]19	19	-1	LABEL_0
-[CLS]20	20	-1	LABEL_0
-[CLS]21	21	-1	LABEL_1
-[CLS]22	22	-1	LABEL_1
-[CLS]23	23	-1	LABEL_0
-[CLS]24	24	-1	LABEL_0
-[CLS]25	25	-1	LABEL_0
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-[CLS]172	172	-1	35	[341  35]	[244 147 294 341  35]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]173	173	-1	142	[223 142]	[250 338 228 223 142]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]174	174	-1	307	[ 12 307]	[218  76 299  12 307]	[0.   0.   0.   0.09 0.9 ]
-[CLS]175	175	-1	107	[159 107]	[ 88 147 104 159 107]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.09]
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-Scanner	241	12	212	[100 212]	[119  14 138 100 212]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-fact	266	59	100	[212 100]	[119  14 138 212 100]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-.	589	51	268	[345 268]	[329 326 250 345 268]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-[CLS]690	690	-1	29	[30 29]	[ 57 275  69  30  29]	[0.08 0.08 0.11 0.14 0.22]
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-=	743	20	228	[338 228]	[345 223 142 338 228]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-.	770	59	345	[268 345]	[326 250 164 268 345]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-[CLS]792	792	-1	213	[ 25 213]	[ 58 247 343  25 213]	[0.08 0.13 0.16 0.24 0.24]
-[CLS]793	793	-1	58	[26 58]	[  5  94 213  26  58]	[0.07 0.08 0.09 0.15 0.23]
-[CLS]794	794	-1	107	[159 107]	[ 88 147 104 159 107]	[0.03 0.03 0.05 0.05 0.15]
-[CLS]795	795	-1	58	[213  58]	[ 57  26 275 213  58]	[0.06 0.09 0.1  0.11 0.12]
-[CLS]796	796	-1	98	[270  98]	[ 73 149 230 270  98]	[0.04 0.04 0.04 0.06 0.21]
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-[CLS]803	803	-1	343	[247 343]	[ 57  25 213 247 343]	[0.09 0.11 0.14 0.15 0.19]
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-[CLS]813	813	-1	25	[213  25]	[ 58 247 343 213  25]	[0.05 0.16 0.2  0.21 0.24]
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-[CLS]820	820	-1	107	[104 107]	[168 113 159 104 107]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.19]
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-[CLS]824	824	-1	58	[153  58]	[  5  26  94 153  58]	[0.08 0.09 0.1  0.1  0.2 ]
-[CLS]825	825	-1	26	[58 26]	[ 25 213 145  58  26]	[0.06 0.07 0.11 0.14 0.19]
-[CLS]826	826	-1	23	[193  23]	[169 248 187 193  23]	[0.04 0.05 0.06 0.07 0.08]
-[CLS]827	827	-1	312	[204 312]	[ 50 218 176 204 312]	[0.1  0.13 0.14 0.22 0.27]
-[CLS]828	828	-1	149	[ 99 149]	[253 333  35  99 149]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.04]
-[CLS]829	829	-1	25	[213  25]	[ 58 247 343 213  25]	[0.06 0.12 0.15 0.19 0.35]
-[CLS]830	830	-1	107	[  5 107]	[ 26  94 168   5 107]	[0.06 0.06 0.06 0.07 0.15]
-[CLS]831	831	-1	107	[104 107]	[113  74 159 104 107]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.15]
-[CLS]832	832	-1	107	[159 107]	[168 227 120 159 107]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.09]
-[CLS]833	833	-1	107	[104 107]	[113 153 168 104 107]	[0.04 0.04 0.05 0.06 0.21]
-[CLS]834	834	-1	26	[58 26]	[ 94 197 145  58  26]	[0.07 0.07 0.1  0.1  0.17]
-[CLS]835	835	-1	107	[168 107]	[  5 159 104 168 107]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.24]
-[CLS]836	836	-1	107	[  5 107]	[ 26 168 197   5 107]	[0.04 0.04 0.04 0.05 0.13]
-[CLS]837	837	-1	228	[223 228]	[310 142 338 223 228]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]838	838	-1	107	[197 107]	[ 26 227   5 197 107]	[0.04 0.04 0.05 0.05 0.11]
-[CLS]839	839	-1	129	[262 129]	[202 258  23 262 129]	[0.02 0.03 0.03 0.08 0.68]
-[CLS]840	840	-1	24	[341  24]	[169 116 158 341  24]	[0.04 0.05 0.06 0.06 0.06]
-[CLS]841	841	-1	119	[273 119]	[213  25 331 273 119]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]842	842	-1	187	[ 23 187]	[205 169 193  23 187]	[0.04 0.04 0.05 0.05 0.12]
-[CLS]843	843	-1	25	[213  25]	[247 343  58 213  25]	[0.05 0.07 0.12 0.19 0.45]
-[CLS]844	844	-1	58	[26 58]	[  5  94 213  26  58]	[0.06 0.09 0.11 0.13 0.23]
-br	845	77	212	[100 212]	[273 331  14 100 212]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]846	846	-1	262	[327 262]	[ 65 334  38 327 262]	[0.06 0.07 0.09 0.19 0.32]
-[CLS]847	847	-1	333	[144 333]	[147  99  35 144 333]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]848	848	-1	343	[247 343]	[ 30  25 213 247 343]	[0.08 0.1  0.11 0.18 0.2 ]
-[CLS]849	849	-1	168	[107 168]	[  5  94 153 107 168]	[0.05 0.05 0.06 0.06 0.06]
-[CLS]850	850	-1	119	[273 119]	[213  25 331 273 119]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]851	851	-1	187	[341 187]	[169  23  24 341 187]	[0.03 0.04 0.04 0.14 0.26]
-[CLS]852	852	-1	147	[ 35 147]	[136 341 159  35 147]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]853	853	-1	116	[ 83 116]	[173 105 248  83 116]	[0.05 0.06 0.06 0.06 0.06]
-[CLS]854	854	-1	107	[  5 107]	[197 168 227   5 107]	[0.04 0.04 0.04 0.04 0.1 ]
-[CLS]855	855	-1	35	[341  35]	[ 86 244 147 341  35]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]856	856	-1	110	[215 110]	[305 108 307 215 110]	[0.   0.01 0.02 0.03 0.94]
-[CLS]857	857	-1	98	[116  98]	[158  24 248 116  98]	[0.04 0.04 0.06 0.07 0.07]
-[CLS]858	858	-1	107	[  5 107]	[168 197 104   5 107]	[0.04 0.04 0.04 0.05 0.19]
-[CLS]859	859	-1	107	[ 26 107]	[ 58  94   5  26 107]	[0.06 0.07 0.08 0.09 0.12]
-[CLS]860	860	-1	107	[ 26 107]	[ 58  94   5  26 107]	[0.07 0.09 0.09 0.11 0.15]
-[CLS]861	861	-1	58	[213  58]	[275  94  26 213  58]	[0.06 0.08 0.09 0.16 0.2 ]
-.	862	55	268	[326 268]	[279 329 345 326 268]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]863	863	-1	107	[159 107]	[147 168 104 159 107]	[0.03 0.03 0.03 0.07 0.21]
-[CLS]864	864	-1	26	[197  26]	[ 94  58   5 197  26]	[0.06 0.07 0.07 0.09 0.16]
-[CLS]865	865	-1	119	[273 119]	[213  25 331 273 119]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]866	866	-1	238	[341 238]	[116  24 294 341 238]	[0.04 0.04 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]867	867	-1	119	[273 119]	[213  25 331 273 119]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]868	868	-1	213	[ 25 213]	[275 343  58  25 213]	[0.08 0.08 0.15 0.15 0.2 ]
-[CLS]869	869	-1	107	[104 107]	[ 88  74 159 104 107]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.12]
-[CLS]870	870	-1	107	[168 107]	[  5 104 159 168 107]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.22]
-[CLS]871	871	-1	107	[159 107]	[ 88 147 104 159 107]	[0.03 0.03 0.03 0.06 0.15]
-[CLS]872	872	-1	107	[168 107]	[  7 227   5 168 107]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.07]
-[CLS]873	873	-1	107	[159 107]	[170 147 120 159 107]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]874	874	-1	58	[26 58]	[145 213  25  26  58]	[0.09 0.1  0.11 0.17 0.19]
-[CLS]875	875	-1	58	[26 58]	[ 25  94 213  26  58]	[0.07 0.08 0.11 0.17 0.22]
-[CLS]876	876	-1	129	[ 23 129]	[258  31 262  23 129]	[0.05 0.06 0.07 0.08 0.27]
-[CLS]877	877	-1	297	[ 83 297]	[286 248 258  83 297]	[0.05 0.06 0.09 0.1  0.1 ]
-[CLS]878	878	-1	58	[213  58]	[ 25 275  26 213  58]	[0.06 0.09 0.11 0.11 0.16]
-[CLS]879	879	-1	327	[274 327]	[322 203  65 274 327]	[0.08 0.08 0.09 0.2  0.24]
-[CLS]880	880	-1	25	[213  25]	[145 343  58 213  25]	[0.07 0.09 0.15 0.21 0.22]
-[CLS]881	881	-1	343	[247 343]	[ 57  25 213 247 343]	[0.07 0.12 0.13 0.26 0.29]
-[CLS]882	882	-1	107	[104 107]	[  5 197 159 104 107]	[0.04 0.04 0.04 0.04 0.17]
-[CLS]883	883	-1	25	[213  25]	[ 58 247 343 213  25]	[0.05 0.14 0.17 0.19 0.34]
-[CLS]884	884	-1	343	[247 343]	[ 57  25 213 247 343]	[0.1  0.12 0.15 0.15 0.17]
-[CLS]885	885	-1	145	[ 29 145]	[ 26  69 275  29 145]	[0.07 0.07 0.07 0.11 0.16]
-[CLS]886	886	-1	110	[215 110]	[305 307 108 215 110]	[0.   0.02 0.02 0.33 0.62]
-[CLS]887	887	-1	107	[168 107]	[227 153   5 168 107]	[0.04 0.04 0.05 0.05 0.06]
-[CLS]888	888	-1	58	[26 58]	[ 94  25 213  26  58]	[0.07 0.09 0.11 0.15 0.38]
-[CLS]889	889	-1	29	[69 29]	[219   7  30  69  29]	[0.06 0.06 0.08 0.1  0.28]
-[CLS]890	890	-1	58	[25 58]	[145 213  26  25  58]	[0.06 0.14 0.15 0.17 0.26]
-[CLS]891	891	-1	26	[94 26]	[275   5  58  94  26]	[0.05 0.06 0.09 0.1  0.11]
-[CLS]892	892	-1	187	[294 187]	[ 24  35 341 294 187]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]893	893	-1	341	[129 341]	[ 24 187  23 129 341]	[0.03 0.08 0.14 0.19 0.24]
-[CLS]894	894	-1	30	[57 30]	[247 343  29  57  30]	[0.1  0.1  0.1  0.11 0.38]
-.	895	20	345	[310 345]	[292 157 164 310 345]	[0.01 0.01 0.24 0.36 0.37]
-[CLS]896	896	-1	58	[26 58]	[ 25  94 213  26  58]	[0.07 0.08 0.09 0.17 0.25]
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-[CLS]59	59	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.04]
-[CLS]60	60	-1	249	[ 67 249]	[  8 292 328  67 249]	[0.06 0.14 0.18 0.2  0.3 ]
-[CLS]61	61	-1	71	[289  71]	[233   9 337 289  71]	[0.05 0.09 0.12 0.12 0.12]
-[CLS]62	62	-1	67	[292  67]	[302 328 249 292  67]	[0.08 0.11 0.13 0.22 0.24]
-[CLS]63	63	-1	310	[  6 310]	[347 182 288   6 310]	[0.1  0.13 0.14 0.14 0.22]
-[CLS]64	64	-1	290	[345 290]	[  1 123  14 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]65	65	-1	290	[345 290]	[ 14   1 258 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.04]
-[CLS]66	66	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.05 0.05]
-[CLS]67	67	-1	289	[337 289]	[233   9  71 337 289]	[0.05 0.08 0.1  0.1  0.11]
-[CLS]68	68	-1	303	[335 303]	[211 322 124 335 303]	[0.09 0.11 0.13 0.17 0.32]
-[CLS]69	69	-1	27	[312  27]	[ 22 148  80 312  27]	[0.05 0.05 0.07 0.14 0.18]
-[CLS]70	70	-1	239	[  2 239]	[ 17 159 268   2 239]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]71	71	-1	71	[289  71]	[  9 234 337 289  71]	[0.05 0.07 0.08 0.09 0.16]
-[CLS]72	72	-1	290	[258 290]	[248 234 348 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]73	73	-1	297	[ 36 297]	[272 252 344  36 297]	[0.06 0.06 0.08 0.1  0.1 ]
-[CLS]74	74	-1	312	[ 27 312]	[123  22 308  27 312]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]75	75	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.06 0.11 0.12 0.14 0.15]
-[CLS]76	76	-1	258	[290 258]	[345   1 348 290 258]	[0.03 0.03 0.03 0.06 0.07]
-[CLS]77	77	-1	312	[295 312]	[123  27 308 295 312]	[0.04 0.04 0.05 0.07 0.07]
-[CLS]78	78	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.06]
-[CLS]79	79	-1	312	[ 27 312]	[123  22 308  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.06]
-[CLS]80	80	-1	295	[345 295]	[290 308 123 345 295]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.09]
-[CLS]81	81	-1	239	[ 84 239]	[159 246 268  84 239]	[0.   0.   0.   0.47 0.53]
-[CLS]82	82	-1	310	[288 310]	[211   6 347 288 310]	[0.09 0.11 0.11 0.14 0.21]
-[CLS]83	83	-1	312	[ 27 312]	[295 308  22  27 312]	[0.03 0.04 0.04 0.1  0.11]
-[CLS]84	84	-1	84	[239  84]	[159 246 268 239  84]	[0.   0.   0.   0.06 0.94]
-[CLS]85	85	-1	344	[252 344]	[ 36 291 297 252 344]	[0.07 0.08 0.09 0.11 0.12]
-[CLS]86	86	-1	295	[345 295]	[290 308 123 345 295]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.06]
-[CLS]87	87	-1	71	[289  71]	[  9 234 337 289  71]	[0.05 0.06 0.08 0.09 0.13]
-[CLS]88	88	-1	290	[345 290]	[187 295 123 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.03]
-[CLS]89	89	-1	295	[123 295]	[187 308 345 123 295]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]90	90	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]91	91	-1	25	[91 25]	[ 84 295  12  91  25]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]92	92	-1	308	[194 308]	[278  11 123 194 308]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]93	93	-1	123	[295 123]	[290 345 308 295 123]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]94	94	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]95	95	-1	290	[258 290]	[248 234 348 258 290]	[0.03 0.03 0.03 0.05 0.06]
-[CLS]96	96	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]97	97	-1	291	[  9 291]	[337 233 252   9 291]	[0.08 0.08 0.09 0.13 0.13]
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-[CLS]99	99	-1	124	[303 124]	[310 211 335 303 124]	[0.11 0.12 0.13 0.16 0.23]
-[CLS]100	100	-1	290	[258 290]	[158   1 348 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.04 0.05]
-[CLS]101	101	-1	295	[345 295]	[187 308 123 345 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.07]
-[CLS]102	102	-1	84	[12 84]	[ 91 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]103	103	-1	308	[312 308]	[ 22  27 123 312 308]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]104	104	-1	308	[123 308]	[187  11 194 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]105	105	-1	290	[258 290]	[295   1 345 258 290]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]106	106	-1	258	[290 258]	[295   1 345 290 258]	[0.03 0.03 0.04 0.06 0.06]
-[CLS]107	107	-1	295	[123 295]	[290 308 345 123 295]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]108	108	-1	290	[258 290]	[158 234 348 258 290]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.05]
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-[CLS]110	110	-1	36	[297  36]	[344 272 282 297  36]	[0.06 0.06 0.07 0.08 0.1 ]
-[CLS]111	111	-1	239	[ 84 239]	[159 246 268  84 239]	[0.   0.   0.   0.03 0.97]
-[CLS]112	112	-1	337	[  9 337]	[291  71 289   9 337]	[0.08 0.09 0.11 0.14 0.15]
-[CLS]113	113	-1	258	[290 258]	[248 348 234 290 258]	[0.03 0.04 0.04 0.06 0.06]
-[CLS]114	114	-1	239	[ 84 239]	[ 12 246 268  84 239]	[0.   0.   0.   0.07 0.93]
-[CLS]115	115	-1	313	[273 313]	[145 286 259 273 313]	[0.08 0.08 0.09 0.09 0.14]
-[CLS]116	116	-1	275	[ 92 275]	[285 265  24  92 275]	[0.   0.   0.   0.27 0.73]
-[CLS]117	117	-1	344	[252 344]	[291  36 297 252 344]	[0.08 0.08 0.09 0.11 0.12]
-[CLS]118	118	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.08]
-[CLS]119	119	-1	290	[258 290]	[345   1  14 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.05]
-[CLS]120	120	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.07]
-[CLS]121	121	-1	312	[295 312]	[123 308  27 295 312]	[0.04 0.05 0.06 0.08 0.09]
-[CLS]122	122	-1	312	[ 27 312]	[ 22 295 308  27 312]	[0.04 0.04 0.04 0.09 0.1 ]
-[CLS]123	123	-1	182	[288 182]	[347   6 319 288 182]	[0.13 0.15 0.15 0.16 0.17]
-[CLS]124	124	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.07]
-[CLS]125	125	-1	290	[345 290]	[295   1 258 345 290]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]126	126	-1	258	[290 258]	[248 234 348 290 258]	[0.03 0.03 0.03 0.06 0.07]
-[CLS]127	127	-1	295	[123 295]	[345 187 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]128	128	-1	91	[25 91]	[102  84  12  25  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]129	129	-1	290	[348 290]	[248 258 234 348 290]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]130	130	-1	295	[345 295]	[258 123 290 345 295]	[0.03 0.03 0.03 0.05 0.07]
-[CLS]131	131	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]132	132	-1	312	[295 312]	[ 27 123 308 295 312]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.05]
-[CLS]133	133	-1	295	[308 295]	[312 137 123 308 295]	[0.02 0.02 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]134	134	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.05 0.09 0.12 0.15 0.23]
-[CLS]135	135	-1	278	[ 11 278]	[330 194 134  11 278]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]136	136	-1	202	[  4 202]	[219 343 214   4 202]	[0.06 0.08 0.08 0.09 0.1 ]
-[CLS]137	137	-1	152	[285 152]	[200  24   8 285 152]	[0.08 0.12 0.16 0.21 0.25]
-[CLS]138	138	-1	295	[345 295]	[308 290 123 345 295]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]139	139	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]140	140	-1	239	[  2 239]	[ 17 159 268   2 239]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]141	141	-1	71	[289  71]	[135 337 234 289  71]	[0.04 0.07 0.07 0.08 0.12]
-[CLS]142	142	-1	344	[252 344]	[291  36 297 252 344]	[0.06 0.08 0.09 0.12 0.13]
-[CLS]143	143	-1	312	[295 312]	[123 308  27 295 312]	[0.04 0.05 0.05 0.07 0.08]
-[CLS]144	144	-1	312	[295 312]	[123 308  27 295 312]	[0.04 0.05 0.06 0.07 0.09]
-[CLS]145	145	-1	84	[239  84]	[159 246 268 239  84]	[0.   0.   0.   0.12 0.88]
-[CLS]146	146	-1	295	[345 295]	[308 123 290 345 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]147	147	-1	312	[ 27 312]	[123 308 295  27 312]	[0.04 0.04 0.05 0.07 0.09]
-[CLS]148	148	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.07]
-[CLS]149	149	-1	239	[ 84 239]	[159 246 268  84 239]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]150	150	-1	291	[  9 291]	[233 344 252   9 291]	[0.07 0.09 0.1  0.1  0.13]
-[CLS]151	151	-1	291	[  9 291]	[337 233 252   9 291]	[0.09 0.09 0.09 0.13 0.13]
-[CLS]152	152	-1	71	[289  71]	[  9 234 337 289  71]	[0.04 0.07 0.07 0.09 0.15]
-[CLS]153	153	-1	290	[258 290]	[  1 295 345 258 290]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]154	154	-1	290	[258 290]	[348 345   1 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.05 0.05]
-[CLS]155	155	-1	295	[308 295]	[264 312 123 308 295]	[0.02 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]156	156	-1	91	[12 91]	[149  84  25  12  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]157	157	-1	312	[ 27 312]	[ 22 295 308  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.06 0.07]
-[CLS]158	158	-1	290	[345 290]	[  1 295 258 345 290]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]159	159	-1	312	[295 312]	[123 308  27 295 312]	[0.04 0.05 0.07 0.07 0.09]
-[CLS]160	160	-1	310	[211 310]	[335 124 303 211 310]	[0.1  0.11 0.15 0.18 0.2 ]
-[CLS]161	161	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.05 0.05]
-[CLS]162	162	-1	71	[337  71]	[  9 234 289 337  71]	[0.06 0.07 0.1  0.11 0.21]
-[CLS]163	163	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.06]
-[CLS]164	164	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.05 0.06]
-[CLS]165	165	-1	295	[290 295]	[123 258 345 290 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]166	166	-1	314	[275 314]	[265 315  92 275 314]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]167	167	-1	295	[345 295]	[137 308 123 345 295]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.13]
-[CLS]168	168	-1	308	[ 11 308]	[194 123 278  11 308]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]169	169	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.05 0.08 0.12 0.12 0.15]
-[CLS]170	170	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.06]
-[CLS]171	171	-1	295	[345 295]	[308 290 123 345 295]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]172	172	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]173	173	-1	275	[ 92 275]	[314 265  24  92 275]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]174	174	-1	310	[211 310]	[182 288   6 211 310]	[0.09 0.1  0.1  0.12 0.28]
-[CLS]175	175	-1	290	[345 290]	[  1  14 123 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]176	176	-1	9	[337   9]	[252 233 291 337   9]	[0.07 0.1  0.13 0.13 0.16]
-[CLS]177	177	-1	71	[337  71]	[234   9 289 337  71]	[0.05 0.08 0.12 0.13 0.18]
-[CLS]178	178	-1	258	[290 258]	[248 348 234 290 258]	[0.03 0.03 0.04 0.07 0.08]
-[CLS]179	179	-1	84	[12 84]	[ 91 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]180	180	-1	290	[345 290]	[  1 295 123 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]181	181	-1	295	[123 295]	[345 290 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]182	182	-1	258	[290 258]	[  1 295 345 290 258]	[0.03 0.03 0.05 0.06 0.06]
-[CLS]183	183	-1	71	[289  71]	[  9 234 337 289  71]	[0.05 0.06 0.08 0.1  0.14]
-[CLS]184	184	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.1 ]
-[CLS]185	185	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.08]
-[CLS]186	186	-1	337	[ 71 337]	[233   9 289  71 337]	[0.06 0.11 0.12 0.13 0.14]
-[CLS]187	187	-1	290	[258 290]	[234   1 348 258 290]	[0.02 0.02 0.03 0.05 0.06]
-[CLS]188	188	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.13]
-[CLS]189	189	-1	258	[290 258]	[248 234 348 290 258]	[0.03 0.03 0.03 0.06 0.06]
-[CLS]190	190	-1	239	[ 84 239]	[159 246 268  84 239]	[0.   0.   0.   0.34 0.66]
-[CLS]191	191	-1	290	[345 290]	[  1 295 258 345 290]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]192	192	-1	312	[ 27 312]	[ 80 295  22  27 312]	[0.03 0.04 0.04 0.15 0.16]
-[CLS]193	193	-1	239	[268 239]	[ 57 159   2 268 239]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]194	194	-1	71	[289  71]	[233   9 337 289  71]	[0.05 0.09 0.11 0.11 0.13]
-[CLS]195	195	-1	27	[312  27]	[308  80  22 312  27]	[0.03 0.04 0.05 0.14 0.15]
-[CLS]196	196	-1	295	[123 295]	[308 345 290 123 295]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]197	197	-1	71	[289  71]	[135 337 234 289  71]	[0.04 0.07 0.07 0.08 0.13]
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-[CLS]199	199	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.06 0.12 0.12 0.15 0.15]
-[CLS]200	200	-1	84	[246  84]	[220 205  12 246  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]201	201	-1	258	[290 258]	[345   1 348 290 258]	[0.03 0.03 0.03 0.07 0.07]
-[CLS]202	202	-1	84	[239  84]	[ 12 246 268 239  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]203	203	-1	312	[308 312]	[ 27 295 123 308 312]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.04]
-[CLS]204	204	-1	84	[239  84]	[159 246 268 239  84]	[0.  0.  0.  0.3 0.7]
-[CLS]205	205	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.05 0.05]
-[CLS]206	206	-1	295	[345 295]	[123 258 290 345 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.07]
-[CLS]207	207	-1	258	[290 258]	[248 348 234 290 258]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.06]
-[CLS]208	208	-1	290	[258 290]	[345 348   1 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.04 0.05]
-[CLS]209	209	-1	71	[234  71]	[290 289 258 234  71]	[0.04 0.05 0.06 0.07 0.08]
-[CLS]210	210	-1	84	[239  84]	[159 246 268 239  84]	[0.   0.   0.   0.44 0.55]
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-[CLS]218	218	-1	8	[249   8]	[271 328 200 249   8]	[0.02 0.04 0.2  0.23 0.44]
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-[CLS]221	221	-1	71	[234  71]	[348 135 289 234  71]	[0.04 0.04 0.05 0.05 0.06]
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-[CLS]223	223	-1	290	[345 290]	[187 295 123 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.03]
-[CLS]224	224	-1	290	[295 290]	[308 123 345 295 290]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]225	225	-1	295	[345 295]	[258 123 290 345 295]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.07]
-[CLS]226	226	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.02 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]227	227	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.08]
-[CLS]228	228	-1	295	[308 295]	[264 312 123 308 295]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]229	229	-1	295	[308 295]	[187 137 123 308 295]	[0.02 0.02 0.03 0.04 0.05]
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-[CLS]233	233	-1	9	[337   9]	[289 233 291 337   9]	[0.08 0.09 0.11 0.12 0.15]
-[CLS]234	234	-1	302	[292 302]	[ 67 177   0 292 302]	[0.08 0.1  0.12 0.19 0.25]
-[CLS]235	235	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.09]
-[CLS]236	236	-1	84	[12 84]	[205 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]237	237	-1	258	[290 258]	[248 348 234 290 258]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.06]
-[CLS]238	238	-1	71	[289  71]	[  9 234 337 289  71]	[0.05 0.07 0.08 0.09 0.15]
-[CLS]239	239	-1	295	[123 295]	[345 187 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
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-[CLS]241	241	-1	91	[12 91]	[149  25  84  12  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]242	242	-1	290	[345 290]	[  1 295 258 345 290]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.05]
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-[CLS]245	245	-1	84	[239  84]	[ 12 246 268 239  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]246	246	-1	258	[290 258]	[248 234 348 290 258]	[0.03 0.03 0.03 0.06 0.07]
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-[CLS]248	248	-1	312	[ 27 312]	[247 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.06]
-[CLS]249	249	-1	312	[ 27 312]	[123 295 308  27 312]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.07]
-[CLS]250	250	-1	295	[345 295]	[308 123 290 345 295]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]251	251	-1	24	[285  24]	[265   8 152 285  24]	[0.06 0.09 0.2  0.26 0.32]
-[CLS]252	252	-1	295	[312 295]	[123 308  27 312 295]	[0.05 0.05 0.07 0.11 0.14]
-[CLS]253	253	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.02 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]254	254	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]255	255	-1	290	[ 14 290]	[115 258   1  14 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.04]
-[CLS]256	256	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.08]
-[CLS]257	257	-1	337	[ 71 337]	[233   9 289  71 337]	[0.06 0.12 0.12 0.14 0.14]
-[CLS]258	258	-1	312	[295 312]	[123  27 308 295 312]	[0.04 0.04 0.04 0.04 0.06]
-[CLS]259	259	-1	290	[258 290]	[158 234 348 258 290]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.06]
-[CLS]260	260	-1	295	[123 295]	[137 312 308 123 295]	[0.03 0.03 0.05 0.05 0.09]
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-[CLS]262	262	-1	36	[272  36]	[282 297 202 272  36]	[0.06 0.08 0.09 0.1  0.1 ]
-[CLS]263	263	-1	258	[290 258]	[234   1 348 290 258]	[0.03 0.03 0.03 0.07 0.07]
-[CLS]264	264	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]265	265	-1	71	[234  71]	[348 135 289 234  71]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.06]
-[CLS]266	266	-1	12	[84 12]	[246 268  91  84  12]	[0.   0.   0.   0.12 0.88]
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-[CLS]268	268	-1	290	[ 14 290]	[115   1  89  14 290]	[0.01 0.02 0.02 0.02 0.03]
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-[CLS]276	276	-1	234	[ 71 234]	[289 290 135  71 234]	[0.04 0.04 0.04 0.04 0.05]
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-[CLS]279	279	-1	234	[ 71 234]	[348 135 258  71 234]	[0.04 0.04 0.04 0.05 0.06]
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-[CLS]320	320	-1	84	[12 84]	[220 246  91  12  84]	[0.   0.   0.   0.01 0.99]
-[CLS]321	321	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.12]
-[CLS]322	322	-1	310	[211 310]	[124 288 255 211 310]	[0.08 0.08 0.09 0.18 0.22]
-[CLS]323	323	-1	24	[ 8 24]	[265 271 163   8  24]	[0.02 0.02 0.04 0.25 0.64]
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-[CLS]325	325	-1	258	[ 71 258]	[348 290 234  71 258]	[0.04 0.06 0.06 0.06 0.07]
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-[CLS]327	327	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]328	328	-1	312	[ 27 312]	[ 22 308 295  27 312]	[0.03 0.04 0.05 0.09 0.11]
-[CLS]329	329	-1	27	[312  27]	[247  80  22 312  27]	[0.03 0.05 0.05 0.15 0.16]
-[CLS]330	330	-1	252	[291 252]	[233   9 344 291 252]	[0.06 0.08 0.11 0.12 0.12]
-[CLS]331	331	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.07]
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-[CLS]333	333	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.04]
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-[CLS]335	335	-1	258	[290 258]	[248 234 348 290 258]	[0.03 0.03 0.03 0.06 0.07]
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-[CLS]353	353	-1	84	[12 84]	[ 91 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]354	354	-1	312	[295 312]	[ 27 123 308 295 312]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.05]
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-[CLS]356	356	-1	290	[258 290]	[345   1 348 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.06 0.07]
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-[CLS]366	366	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.06]
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-[CLS]368	368	-1	71	[234  71]	[135 337 289 234  71]	[0.04 0.05 0.06 0.07 0.1 ]
-[CLS]369	369	-1	295	[290 295]	[258 123 345 290 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]370	370	-1	312	[ 27 312]	[295 308  22  27 312]	[0.03 0.04 0.04 0.12 0.13]
-[CLS]371	371	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]372	372	-1	71	[234  71]	[348 135 289 234  71]	[0.04 0.04 0.05 0.06 0.07]
-[CLS]373	373	-1	258	[234 258]	[348 290  71 234 258]	[0.04 0.05 0.05 0.06 0.07]
-[CLS]374	374	-1	319	[182 319]	[ 33 288   6 182 319]	[0.1  0.11 0.14 0.18 0.19]
-[CLS]375	375	-1	8	[200   8]	[163 152 249 200   8]	[0.03 0.05 0.1  0.17 0.57]
-[CLS]376	376	-1	4	[313   4]	[343 219 214 313   4]	[0.08 0.08 0.08 0.09 0.1 ]
-[CLS]377	377	-1	344	[252 344]	[ 36 291 297 252 344]	[0.07 0.08 0.09 0.12 0.12]
-[CLS]378	378	-1	258	[290 258]	[248 348 234 290 258]	[0.03 0.04 0.04 0.06 0.06]
-[CLS]379	379	-1	84	[12 84]	[220 246  91  12  84]	[0.   0.   0.   0.41 0.59]
-[CLS]380	380	-1	84	[239  84]	[ 12 246 268 239  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]381	381	-1	71	[289  71]	[135 337 234 289  71]	[0.04 0.06 0.07 0.07 0.1 ]
-[CLS]382	382	-1	303	[335 303]	[322 211 124 335 303]	[0.07 0.12 0.14 0.17 0.33]
-[CLS]383	383	-1	258	[290 258]	[ 19   1 345 290 258]	[0.02 0.03 0.04 0.05 0.06]
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-[CLS]385	385	-1	308	[123 308]	[278  11 194 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
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-[CLS]390	390	-1	71	[234  71]	[135 289 258 234  71]	[0.04 0.04 0.05 0.06 0.07]
-[CLS]391	391	-1	71	[289  71]	[  9 234 337 289  71]	[0.06 0.06 0.09 0.1  0.15]
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-[CLS]395	395	-1	291	[  9 291]	[233 344 252   9 291]	[0.08 0.09 0.1  0.1  0.11]
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-[CLS]400	400	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.06]
-[CLS]401	401	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.09]
-[CLS]402	402	-1	312	[ 27 312]	[123  22 308  27 312]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]403	403	-1	239	[268 239]	[159 246  84 268 239]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]404	404	-1	290	[258 290]	[248 348 234 258 290]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]405	405	-1	27	[312  27]	[ 22 148  80 312  27]	[0.05 0.1  0.1  0.16 0.26]
-[CLS]406	406	-1	312	[ 27 312]	[ 22 308 295  27 312]	[0.04 0.04 0.05 0.14 0.16]
-[CLS]407	407	-1	290	[258 290]	[345  14   1 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.05]
-[CLS]408	408	-1	290	[258 290]	[ 14 348   1 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.04]
-[CLS]409	409	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.12]
-[CLS]410	410	-1	84	[12 84]	[220 246  91  12  84]	[0.   0.   0.   0.01 0.99]
-[CLS]411	411	-1	84	[12 84]	[220 246  91  12  84]	[0.   0.   0.   0.01 0.99]
-[CLS]412	412	-1	312	[295 312]	[123 308  27 295 312]	[0.04 0.05 0.06 0.07 0.09]
-[CLS]413	413	-1	295	[290 295]	[123 258 345 290 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]414	414	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]415	415	-1	295	[308 295]	[137 123 312 308 295]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]416	416	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]417	417	-1	312	[ 27 312]	[ 80 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.1  0.1 ]
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-[CLS]432	432	-1	295	[123 295]	[290 345 308 123 295]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
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-[CLS]435	435	-1	91	[25 91]	[149  84  12  25  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-[CLS]439	439	-1	312	[308 312]	[ 27 123 295 308 312]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]440	440	-1	312	[295 312]	[123  27 308 295 312]	[0.04 0.04 0.04 0.05 0.06]
-[CLS]441	441	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.06 0.11 0.13 0.15 0.15]
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-[CLS]443	443	-1	295	[123 295]	[345 187 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
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-[CLS]445	445	-1	91	[25 91]	[149  84  12  25  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]446	446	-1	290	[345 290]	[295   1 258 345 290]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]447	447	-1	308	[123 308]	[ 93  11 194 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
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-[CLS]451	451	-1	308	[123 308]	[312  11 194 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
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-[CLS]453	453	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.04 0.05 0.05 0.07 0.1 ]
-[CLS]454	454	-1	258	[290 258]	[ 19   1 345 290 258]	[0.03 0.03 0.04 0.07 0.08]
-[CLS]455	455	-1	322	[ 79 322]	[335 303 208  79 322]	[0.06 0.1  0.15 0.2  0.26]
-[CLS]456	456	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.07]
-[CLS]457	457	-1	27	[312  27]	[148  22  80 312  27]	[0.05 0.05 0.07 0.14 0.17]
-[CLS]458	458	-1	337	[ 71 337]	[233   9 289  71 337]	[0.06 0.12 0.12 0.14 0.15]
-[CLS]459	459	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.06]
-[CLS]460	460	-1	84	[12 84]	[205 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]461	461	-1	312	[ 27 312]	[ 22 308 295  27 312]	[0.04 0.04 0.04 0.11 0.13]
-[CLS]462	462	-1	8	[152   8]	[ 24 200 285 152   8]	[0.08 0.1  0.11 0.16 0.38]
-[CLS]463	463	-1	312	[295 312]	[123 308  27 295 312]	[0.04 0.05 0.11 0.12 0.17]
-[CLS]464	464	-1	290	[345 290]	[123   1  14 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]465	465	-1	91	[25 91]	[149  84  12  25  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]466	466	-1	295	[345 295]	[123 258 290 345 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.06]
-[CLS]467	467	-1	208	[322 208]	[  0 177  79 322 208]	[0.09 0.12 0.12 0.14 0.26]
-[CLS]468	468	-1	84	[12 84]	[205 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]469	469	-1	313	[273 313]	[259 343 306 273 313]	[0.07 0.08 0.09 0.12 0.13]
-[CLS]470	470	-1	290	[345 290]	[295   1 123 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]471	471	-1	84	[246  84]	[205 239  12 246  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]472	472	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.07]
-[CLS]473	473	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.04 0.05 0.05 0.06 0.08]
-[CLS]474	474	-1	84	[239  84]	[159 246 268 239  84]	[0.   0.   0.   0.09 0.91]
-[CLS]475	475	-1	295	[308 295]	[137 187 123 308 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]476	476	-1	239	[268 239]	[  2 246  84 268 239]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]477	477	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.04 0.05 0.05 0.08 0.16]
-[CLS]478	478	-1	71	[234  71]	[135 337 289 234  71]	[0.04 0.06 0.07 0.08 0.14]
-[CLS]479	479	-1	290	[258 290]	[ 19   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.04 0.06 0.06]
-[CLS]480	480	-1	312	[308 312]	[ 22 123  27 308 312]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]481	481	-1	9	[337   9]	[233 291 289 337   9]	[0.09 0.09 0.1  0.13 0.14]
-[CLS]482	482	-1	290	[295 290]	[308 123 345 295 290]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]483	483	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]484	484	-1	239	[268 239]	[159  84   2 268 239]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]485	485	-1	295	[345 295]	[258 123 290 345 295]	[0.03 0.03 0.03 0.05 0.07]
-[CLS]486	486	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.11]
-[CLS]487	487	-1	308	[123 308]	[264 187 295 123 308]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]488	488	-1	295	[308 295]	[187 137 123 308 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.06]
-[CLS]489	489	-1	343	[262 343]	[272 320 263 262 343]	[0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 ]
-[CLS]490	490	-1	285	[265 285]	[163  24 152 265 285]	[0.03 0.1  0.18 0.19 0.48]
-[CLS]491	491	-1	239	[ 84 239]	[159 246 268  84 239]	[0.   0.   0.   0.01 0.99]
-[CLS]492	492	-1	84	[12 84]	[205 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]493	493	-1	71	[289  71]	[135 337 234 289  71]	[0.04 0.06 0.07 0.08 0.14]
-[CLS]494	494	-1	337	[  9 337]	[233  71 289   9 337]	[0.08 0.12 0.12 0.15 0.16]
-[CLS]495	495	-1	295	[345 295]	[308 290 123 345 295]	[0.03 0.04 0.04 0.06 0.12]
-[CLS]496	496	-1	290	[258 290]	[  1 295 345 258 290]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]497	497	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.05 0.1  0.12 0.13 0.13]
-[CLS]498	498	-1	290	[ 14 290]	[115 258   1  14 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]499	499	-1	290	[345 290]	[187 308 123 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]500	500	-1	344	[297 344]	[112 252  36 297 344]	[0.05 0.09 0.09 0.09 0.1 ]
-[CLS]501	501	-1	323	[200 323]	[  8 163 152 200 323]	[0.03 0.06 0.08 0.33 0.43]
-[CLS]502	502	-1	148	[ 38 148]	[ 65  80 266  38 148]	[0.04 0.09 0.09 0.2  0.25]
-[CLS]503	503	-1	290	[308 290]	[330 194  89 308 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]504	504	-1	234	[ 71 234]	[289 135 348  71 234]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]505	505	-1	290	[258 290]	[234 158 348 258 290]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]506	506	-1	289	[337 289]	[233   9  71 337 289]	[0.04 0.05 0.05 0.06 0.08]
-[CLS]507	507	-1	134	[278 134]	[ 89  11 194 278 134]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]508	508	-1	71	[234  71]	[348 290 258 234  71]	[0.05 0.05 0.05 0.05 0.06]
-[CLS]509	509	-1	22	[278  22]	[ 11 312 308 278  22]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]510	510	-1	36	[297  36]	[282 202 272 297  36]	[0.06 0.07 0.08 0.08 0.1 ]
-[CLS]511	511	-1	144	[ 83 144]	[ 63 329 161  83 144]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]512	512	-1	134	[338 134]	[290 193  89 338 134]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]513	513	-1	148	[ 80 148]	[247 266  38  80 148]	[0.04 0.08 0.12 0.15 0.37]
-[CLS]514	514	-1	291	[252 291]	[231 344   9 252 291]	[0.06 0.07 0.07 0.08 0.09]
-[CLS]515	515	-1	148	[ 80 148]	[266  38  27  80 148]	[0.07 0.07 0.08 0.15 0.23]
-[CLS]516	516	-1	27	[80 27]	[ 22 148 266  80  27]	[0.05 0.05 0.05 0.06 0.06]
-[CLS]517	517	-1	290	[193 290]	[ 89 338 134 193 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]518	518	-1	302	[  0 302]	[110 292 177   0 302]	[0.07 0.09 0.15 0.15 0.18]
-[CLS]519	519	-1	258	[234 258]	[348 290  71 234 258]	[0.04 0.05 0.06 0.06 0.06]
-[CLS]520	520	-1	307	[286 307]	[ 28  88 108 286 307]	[0.1  0.1  0.14 0.15 0.19]
-[CLS]521	521	-1	344	[252 344]	[ 36 297 291 252 344]	[0.05 0.07 0.09 0.1  0.11]
-[CLS]522	522	-1	308	[123 308]	[187 295 290 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]523	523	-1	290	[308 290]	[345 187 123 308 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]524	524	-1	71	[234  71]	[348 258 290 234  71]	[0.04 0.04 0.04 0.06 0.06]
-[CLS]525	525	-1	266	[278 266]	[ 38  22 247 278 266]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]526	526	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.06 0.09 0.13 0.14 0.16]
-[CLS]527	527	-1	290	[258 290]	[345  14   1 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.04]
-[CLS]528	528	-1	290	[ 14 290]	[338 115  89  14 290]	[0.01 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]529	529	-1	308	[123 308]	[187  11 194 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.03]
-[CLS]530	530	-1	290	[258 290]	[248 234 348 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.05 0.06]
-[CLS]531	531	-1	312	[ 27 312]	[123 308 295  27 312]	[0.04 0.04 0.05 0.05 0.07]
-[CLS]532	532	-1	9	[337   9]	[291  71 289 337   9]	[0.07 0.07 0.11 0.12 0.13]
-[CLS]533	533	-1	266	[278 266]	[ 65 247 134 278 266]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]534	534	-1	134	[278 134]	[266  11  65 278 134]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]535	535	-1	148	[ 80 148]	[247 266  38  80 148]	[0.05 0.07 0.07 0.09 0.1 ]
-[CLS]536	536	-1	27	[148  27]	[266 312  80 148  27]	[0.06 0.07 0.1  0.1  0.11]
-[CLS]537	537	-1	134	[278 134]	[ 89 338  11 278 134]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]538	538	-1	295	[123 295]	[345 187 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]539	539	-1	295	[345 295]	[258 123 290 345 295]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]540	540	-1	84	[246  84]	[ 12 205 239 246  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]541	541	-1	295	[345 295]	[123 258 290 345 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]542	542	-1	193	[114 193]	[338 349 290 114 193]	[0.01 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]543	543	-1	295	[123 295]	[137 312 308 123 295]	[0.03 0.03 0.05 0.05 0.11]
-[CLS]544	544	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.05 0.09 0.1  0.13 0.19]
-[CLS]545	545	-1	278	[247 278]	[134  22 266 247 278]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]546	546	-1	148	[ 38 148]	[247  80 266  38 148]	[0.05 0.08 0.09 0.14 0.16]
-[CLS]547	547	-1	84	[12 84]	[ 91 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]548	548	-1	148	[ 80 148]	[ 27 266  38  80 148]	[0.05 0.08 0.1  0.13 0.22]
-[CLS]549	549	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.03 0.09 0.1  0.2  0.32]
-[CLS]550	550	-1	290	[258 290]	[234 158 348 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.04]
-[CLS]551	551	-1	84	[246  84]	[239 205  12 246  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]552	552	-1	343	[202 343]	[342 214   4 202 343]	[0.06 0.07 0.08 0.08 0.1 ]
-[CLS]553	553	-1	310	[288 310]	[211 347 124 288 310]	[0.09 0.12 0.13 0.14 0.18]
-[CLS]554	554	-1	295	[308 295]	[ 27 123 312 308 295]	[0.02 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]555	555	-1	84	[246  84]	[ 12 205 239 246  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]556	556	-1	278	[ 11 278]	[134 194 308  11 278]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]557	557	-1	91	[12 91]	[149  25  84  12  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]558	558	-1	290	[ 89 290]	[194  11 330  89 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]559	559	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.04 0.05 0.05 0.08 0.13]
-[CLS]560	560	-1	308	[123 308]	[264 312 295 123 308]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]561	561	-1	312	[ 27 312]	[247 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.05]
-[CLS]562	562	-1	289	[234 289]	[ 77  71 135 234 289]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.04]
-[CLS]563	563	-1	148	[ 80 148]	[ 27  38 266  80 148]	[0.05 0.06 0.06 0.08 0.09]
-[CLS]564	564	-1	291	[  9 291]	[231 252 233   9 291]	[0.07 0.07 0.07 0.09 0.1 ]
-[CLS]565	565	-1	290	[258 290]	[  1  14 348 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.05]
-[CLS]566	566	-1	193	[134 193]	[338  65 114 134 193]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]567	567	-1	134	[ 65 134]	[ 38 266 278  65 134]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.03]
-[CLS]568	568	-1	312	[ 27 312]	[247 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.07 0.07]
-[CLS]569	569	-1	71	[289  71]	[  9 234 337 289  71]	[0.04 0.07 0.07 0.09 0.13]
-[CLS]570	570	-1	312	[ 27 312]	[266 247  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.05]
-[CLS]571	571	-1	148	[ 80 148]	[ 27 266  38  80 148]	[0.06 0.08 0.08 0.11 0.16]
-[CLS]572	572	-1	148	[ 80 148]	[247 266  38  80 148]	[0.05 0.08 0.09 0.11 0.16]
-[CLS]573	573	-1	134	[193 134]	[ 89 338  65 193 134]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]574	574	-1	36	[297  36]	[272 282 344 297  36]	[0.06 0.06 0.08 0.1  0.1 ]
-[CLS]575	575	-1	290	[123 290]	[308 295 345 123 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]576	576	-1	148	[ 38 148]	[247  80 266  38 148]	[0.05 0.08 0.09 0.14 0.15]
-[CLS]577	577	-1	22	[278  22]	[ 11 266 247 278  22]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
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-[CLS]579	579	-1	278	[ 11 278]	[266 247  22  11 278]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]580	580	-1	84	[246  84]	[205 220  12 246  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]581	581	-1	148	[ 38 148]	[ 65  80 266  38 148]	[0.04 0.09 0.09 0.21 0.28]
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-[CLS]603	603	-1	91	[12 91]	[149  25  84  12  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]604	604	-1	289	[ 71 289]	[135 234 337  71 289]	[0.04 0.05 0.05 0.06 0.07]
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-[CLS]657	657	-1	36	[263  36]	[202 282 272 263  36]	[0.07 0.07 0.08 0.08 0.08]
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-[CLS]661	661	-1	312	[ 27 312]	[308 247  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.06 0.07]
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-[CLS]664	664	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.04 0.09 0.12 0.14 0.27]
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-[CLS]667	667	-1	84	[246  84]	[268 205  12 246  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-[CLS]669	669	-1	234	[135 234]	[289 290 348 135 234]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.04]
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-[CLS]675	675	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]676	676	-1	312	[308 312]	[ 22 123  27 308 312]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.04]
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-[CLS]679	679	-1	278	[266 278]	[ 22 134 247 266 278]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]680	680	-1	148	[ 38 148]	[247  80 266  38 148]	[0.04 0.08 0.09 0.14 0.15]
-[CLS]681	681	-1	148	[ 80 148]	[ 27  38 266  80 148]	[0.07 0.07 0.07 0.1  0.13]
-[CLS]682	682	-1	148	[ 38 148]	[247  80 266  38 148]	[0.05 0.08 0.09 0.12 0.14]
-[CLS]683	683	-1	290	[258 290]	[248 158 348 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.04]
-[CLS]684	684	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.04 0.09 0.13 0.14 0.32]
-[CLS]685	685	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.05 0.1  0.12 0.12 0.14]
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-[CLS]689	689	-1	295	[123 295]	[137 345 308 123 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.07]
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-[CLS]691	691	-1	27	[80 27]	[ 22 148 312  80  27]	[0.05 0.06 0.07 0.07 0.09]
-[CLS]692	692	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.03 0.04 0.05 0.05 0.07]
-[CLS]693	693	-1	295	[123 295]	[345 187 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]694	694	-1	27	[312  27]	[247  22  80 312  27]	[0.04 0.05 0.06 0.09 0.1 ]
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-[CLS]696	696	-1	33	[319  33]	[108  88 307 319  33]	[0.09 0.09 0.1  0.14 0.21]
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-[CLS]703	703	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.04 0.05]
-[CLS]704	704	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.04]
-[CLS]705	705	-1	123	[295 123]	[290 345 308 295 123]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]706	706	-1	8	[249   8]	[200  67 328 249   8]	[0.05 0.06 0.13 0.2  0.5 ]
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-[CLS]717	717	-1	290	[114 290]	[338 276 348 114 290]	[0.01 0.01 0.02 0.02 0.03]
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-[CLS]722	722	-1	290	[258 290]	[ 14 345   1 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.05 0.06]
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-[CLS]724	724	-1	290	[348 290]	[258 114 234 348 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.04]
-[CLS]725	725	-1	278	[134 278]	[ 89 194  11 134 278]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]726	726	-1	266	[ 80 266]	[247 148  22  80 266]	[0.04 0.04 0.04 0.05 0.05]
-[CLS]727	727	-1	148	[ 38 148]	[ 65  80 266  38 148]	[0.04 0.09 0.1  0.19 0.22]
-[CLS]728	728	-1	278	[ 11 278]	[308 194  22  11 278]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]729	729	-1	148	[ 80 148]	[ 38  27 266  80 148]	[0.07 0.07 0.07 0.11 0.14]
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-[CLS]733	733	-1	308	[123 308]	[187 295 290 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.03]
-[CLS]734	734	-1	278	[134 278]	[194  65  11 134 278]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]735	735	-1	312	[295 312]	[123  27 308 295 312]	[0.04 0.05 0.05 0.06 0.07]
-[CLS]736	736	-1	234	[ 71 234]	[135 348 289  71 234]	[0.04 0.04 0.04 0.05 0.05]
-[CLS]737	737	-1	148	[ 80 148]	[247  38 266  80 148]	[0.05 0.06 0.06 0.06 0.07]
-[CLS]738	738	-1	148	[ 38 148]	[247  80 266  38 148]	[0.05 0.08 0.08 0.09 0.11]
-[CLS]739	739	-1	38	[148  38]	[ 80  65 266 148  38]	[0.05 0.05 0.08 0.08 0.11]
-[CLS]740	740	-1	266	[ 38 266]	[ 80 278 247  38 266]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.05]
-[CLS]741	741	-1	9	[289   9]	[233 291 337 289   9]	[0.07 0.07 0.1  0.1  0.1 ]
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-[CLS]743	743	-1	315	[314 315]	[ 92 265 275 314 315]	[0.   0.   0.04 0.04 0.92]
-[CLS]744	744	-1	310	[211 310]	[  6 124 303 211 310]	[0.07 0.08 0.11 0.15 0.27]
-[CLS]745	745	-1	313	[273 313]	[306 259 286 273 313]	[0.07 0.08 0.09 0.11 0.13]
-[CLS]746	746	-1	38	[266  38]	[ 80  65 148 266  38]	[0.04 0.04 0.05 0.06 0.07]
-[CLS]747	747	-1	266	[247 266]	[ 38  22 278 247 266]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]748	748	-1	319	[ 33 319]	[288   6 182  33 319]	[0.09 0.09 0.14 0.15 0.2 ]
-[CLS]749	749	-1	91	[12 91]	[102  84  25  12  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]750	750	-1	312	[ 27 312]	[266 247  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.05 0.05]
-[CLS]751	751	-1	36	[272  36]	[282 297 202 272  36]	[0.07 0.08 0.08 0.09 0.1 ]
-[CLS]752	752	-1	148	[ 80 148]	[ 38 266  27  80 148]	[0.05 0.06 0.07 0.09 0.09]
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-[CLS]754	754	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.05 0.09 0.09 0.11 0.15]
-[CLS]755	755	-1	290	[258 290]	[  1 348  14 258 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.03]
-[CLS]756	756	-1	290	[308 290]	[123  89 194 308 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]757	757	-1	295	[308 295]	[345 187 123 308 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
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-[CLS]762	762	-1	84	[12 84]	[205 268 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]763	763	-1	312	[ 27 312]	[ 80 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.08 0.08]
-[CLS]764	764	-1	303	[124 303]	[322 211 335 124 303]	[0.05 0.09 0.19 0.25 0.27]
-[CLS]765	765	-1	290	[258 290]	[ 14   1 345 258 290]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]766	766	-1	323	[200 323]	[285 163 152 200 323]	[0.04 0.06 0.1  0.28 0.45]
-[CLS]767	767	-1	27	[312  27]	[266  80  22 312  27]	[0.04 0.04 0.04 0.05 0.05]
-[CLS]768	768	-1	114	[349 114]	[134  65 193 349 114]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]769	769	-1	273	[286 273]	[306 307 313 286 273]	[0.07 0.09 0.09 0.13 0.14]
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-[CLS]771	771	-1	234	[258 234]	[ 71 348 135 258 234]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
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-[CLS]773	773	-1	308	[123 308]	[194 278  11 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]774	774	-1	265	[285 265]	[163 152  24 285 265]	[0.   0.03 0.03 0.31 0.63]
-[CLS]775	775	-1	291	[  9 291]	[233 344 252   9 291]	[0.07 0.08 0.09 0.11 0.12]
-[CLS]776	776	-1	337	[ 71 337]	[233   9 289  71 337]	[0.06 0.12 0.13 0.15 0.16]
-[CLS]777	777	-1	194	[ 11 194]	[278  89 308  11 194]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]778	778	-1	290	[345 290]	[ 14   1 258 345 290]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]779	779	-1	84	[12 84]	[220 246  91  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]780	780	-1	312	[ 27 312]	[123  22 308  27 312]	[0.03 0.03 0.03 0.05 0.05]
-[CLS]781	781	-1	295	[123 295]	[137 312 308 123 295]	[0.03 0.05 0.05 0.05 0.16]
-[CLS]782	782	-1	272	[202 272]	[263 282  36 202 272]	[0.06 0.06 0.08 0.09 0.09]
-[CLS]783	783	-1	312	[ 27 312]	[247 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.07 0.07]
-[CLS]784	784	-1	295	[312 295]	[ 27 123 308 312 295]	[0.04 0.04 0.05 0.06 0.06]
-[CLS]785	785	-1	289	[337 289]	[233   9  71 337 289]	[0.04 0.07 0.08 0.09 0.1 ]
-[CLS]786	786	-1	266	[ 80 266]	[ 22  38 247  80 266]	[0.04 0.04 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]787	787	-1	84	[12 84]	[205 220 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-[CLS]791	791	-1	343	[  4 343]	[313 214 202   4 343]	[0.07 0.08 0.08 0.09 0.09]
-[CLS]792	792	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.05 0.09 0.1  0.12 0.18]
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-[CLS]805	805	-1	258	[290 258]	[348 345   1 290 258]	[0.03 0.03 0.03 0.06 0.06]
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-[CLS]809	809	-1	84	[12 84]	[220  91 246  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]810	810	-1	312	[308 312]	[ 27 295 123 308 312]	[0.03 0.03 0.03 0.04 0.04]
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-[CLS]815	815	-1	65	[134  65]	[266 193 278 134  65]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.03]
-[CLS]816	816	-1	91	[25 91]	[102  84  12  25  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
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-[CLS]820	820	-1	295	[123 295]	[137 187 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]821	821	-1	344	[297 344]	[291  36 252 297 344]	[0.05 0.1  0.1  0.11 0.12]
-[CLS]822	822	-1	27	[312  27]	[ 22 148  80 312  27]	[0.05 0.1  0.11 0.13 0.21]
-[CLS]823	823	-1	114	[135 114]	[ 86 348 234 135 114]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]824	824	-1	65	[134  65]	[278 266  38 134  65]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]825	825	-1	312	[ 27 312]	[ 80 247  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.06 0.06]
-[CLS]826	826	-1	289	[ 71 289]	[337 135 234  71 289]	[0.04 0.04 0.05 0.05 0.06]
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-[CLS]829	829	-1	148	[ 80 148]	[266  38  27  80 148]	[0.07 0.08 0.08 0.14 0.21]
-[CLS]830	830	-1	308	[123 308]	[295  11 194 123 308]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.03]
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-[CLS]849	849	-1	134	[ 65 134]	[338 193 278  65 134]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
-[CLS]850	850	-1	84	[12 84]	[220 246  91  12  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]851	851	-1	290	[234 290]	[135 258 348 234 290]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
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-[CLS]853	853	-1	71	[234  71]	[348 290 258 234  71]	[0.04 0.05 0.06 0.06 0.07]
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-[CLS]859	859	-1	312	[308 312]	[ 27 123 295 308 312]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.04]
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-[CLS]867	867	-1	84	[246  84]	[220 205  12 246  84]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]868	868	-1	148	[ 80 148]	[247  38 266  80 148]	[0.05 0.05 0.06 0.07 0.07]
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-[CLS]873	873	-1	295	[123 295]	[187 345 308 123 295]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.04]
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-[CLS]878	878	-1	266	[ 22 266]	[278  80 247  22 266]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.04]
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-[CLS]880	880	-1	148	[ 80 148]	[247  38 266  80 148]	[0.05 0.07 0.07 0.09 0.11]
-[CLS]881	881	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.04 0.09 0.11 0.18 0.31]
-[CLS]882	882	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.07]
-[CLS]883	883	-1	148	[ 80 148]	[266  27  38  80 148]	[0.07 0.08 0.08 0.14 0.23]
-[CLS]884	884	-1	38	[148  38]	[ 65  80 266 148  38]	[0.05 0.06 0.08 0.11 0.12]
-[CLS]885	885	-1	312	[ 27 312]	[ 80 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.1  0.11]
-[CLS]886	886	-1	322	[ 79 322]	[335 303 208  79 322]	[0.06 0.11 0.15 0.16 0.29]
-[CLS]887	887	-1	308	[312 308]	[278 123  22 312 308]	[0.02 0.02 0.02 0.03 0.03]
-[CLS]888	888	-1	134	[ 65 134]	[ 38 266 278  65 134]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]889	889	-1	266	[ 38 266]	[134  65 278  38 266]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]890	890	-1	27	[312  27]	[247  22  80 312  27]	[0.04 0.05 0.05 0.09 0.1 ]
-[CLS]891	891	-1	266	[278 266]	[134  22 247 278 266]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]892	892	-1	290	[258 290]	[248 234 348 258 290]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]893	893	-1	289	[ 86 289]	[234 135  77  86 289]	[0.03 0.03 0.03 0.03 0.05]
-[CLS]894	894	-1	148	[ 38 148]	[ 65  80 266  38 148]	[0.04 0.08 0.09 0.16 0.16]
-[CLS]895	895	-1	292	[302 292]	[ 67 177   0 302 292]	[0.09 0.09 0.12 0.21 0.22]
-[CLS]896	896	-1	312	[ 27 312]	[278 247  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]897	897	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.04 0.09 0.1  0.16 0.24]
-[CLS]898	898	-1	295	[123 295]	[137 187 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.05]
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-[CLS]900	900	-1	295	[308 295]	[137 312 123 308 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.06]
-[CLS]901	901	-1	266	[ 38 266]	[ 80 278 247  38 266]	[0.04 0.04 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]902	902	-1	313	[259 313]	[ 28 145 219 259 313]	[0.08 0.09 0.11 0.11 0.15]
-[CLS]903	903	-1	266	[ 80 266]	[ 22 247 148  80 266]	[0.04 0.04 0.05 0.05 0.06]
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-[CLS]905	905	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.05 0.08 0.08 0.08 0.11]
-[CLS]906	906	-1	148	[ 80 148]	[ 38 266  27  80 148]	[0.06 0.06 0.06 0.09 0.1 ]
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-[CLS]909	909	-1	9	[291   9]	[289 233 337 291   9]	[0.07 0.09 0.12 0.12 0.16]
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-[CLS]911	911	-1	24	[285  24]	[163 152 265 285  24]	[0.08 0.12 0.14 0.2  0.42]
-[CLS]912	912	-1	71	[337  71]	[233   9 289 337  71]	[0.05 0.09 0.12 0.12 0.15]
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-[CLS]916	916	-1	343	[313 343]	[219 214   4 313 343]	[0.06 0.07 0.08 0.08 0.11]
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-[CLS]919	919	-1	290	[345 290]	[187  14 123 345 290]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
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-[CLS]921	921	-1	290	[345 290]	[  1 258 295 345 290]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.04]
-[CLS]922	922	-1	27	[312  27]	[247  80  22 312  27]	[0.04 0.04 0.04 0.06 0.07]
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-[CLS]925	925	-1	278	[ 11 278]	[ 22 308 247  11 278]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
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-[CLS]956	956	-1	91	[12 91]	[102 220  84  12  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]957	957	-1	266	[ 38 266]	[ 65 278 247  38 266]	[0.03 0.04 0.04 0.04 0.05]
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-[CLS]971	971	-1	312	[ 27 312]	[278 247  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.05]
-[CLS]972	972	-1	295	[345 295]	[  1 258 290 345 295]	[0.03 0.04 0.04 0.05 0.05]
-[CLS]973	973	-1	91	[25 91]	[ 84 295  12  25  91]	[0. 0. 0. 0. 1.]
-[CLS]974	974	-1	295	[308 295]	[345 137 123 308 295]	[0.03 0.03 0.04 0.04 0.06]
-[CLS]975	975	-1	313	[273 313]	[259 343 306 273 313]	[0.07 0.08 0.08 0.12 0.12]
-[CLS]976	976	-1	295	[123 295]	[137 187 308 123 295]	[0.02 0.02 0.03 0.03 0.03]
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-[CLS]978	978	-1	148	[ 80 148]	[247  38 266  80 148]	[0.05 0.07 0.07 0.09 0.1 ]
-[CLS]979	979	-1	295	[308 295]	[264 312 123 308 295]	[0.02 0.03 0.04 0.04 0.04]
-[CLS]980	980	-1	312	[ 27 312]	[123 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.03 0.06 0.06]
-[CLS]981	981	-1	337	[ 71 337]	[233   9 289  71 337]	[0.06 0.12 0.13 0.14 0.14]
-[CLS]982	982	-1	148	[ 38 148]	[247 266  80  38 148]	[0.04 0.09 0.11 0.17 0.29]
-[CLS]983	983	-1	83	[114  83]	[191 144 349 114  83]	[0.02 0.03 0.03 0.03 0.03]
-[CLS]984	984	-1	312	[ 27 312]	[ 80 308  22  27 312]	[0.03 0.03 0.04 0.08 0.09]
-[CLS]985	985	-1	134	[ 65 134]	[349 338 193  65 134]	[0.02 0.02 0.02 0.02 0.02]
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-.	1169	5	LABEL_5
-Y	1170	50	LABEL_5
-j	1170	77	LABEL_5
-""""	1171	38	LABEL_5
-	1171	26	LABEL_5
-""""	1172	24	LABEL_5
-""""	1172	31	LABEL_5
-j	1173	26	LABEL_5
-:	1173	14	LABEL_5
-S	1174	2	LABEL_5
-z	1174	41	LABEL_5
-s	1175	2	LABEL_5
-s	1175	22	LABEL_5
-...	1176	81	LABEL_5
-ary	1176	28	LABEL_5
-isok	1177	42	LABEL_5
-""""	1177	91	LABEL_5
-s	1178	2	LABEL_5
-y	1178	41	LABEL_5
-Prime	1179	22	LABEL_5
-'	1179	3	LABEL_5
-)	1180	49	LABEL_5
-)	1180	22	LABEL_5
-""""	1181	26	LABEL_5
-:	1181	35	LABEL_5
-{	1182	118	LABEL_5
-)	1182	130	LABEL_5
-...	1182	54	LABEL_5
-.	1183	18	LABEL_5
-P	1183	32	LABEL_5
-mokuteki	1184	36	LABEL_5
-INFINITY	1184	28	LABEL_5
-N	1185	48	LABEL_5
-j	1185	65	LABEL_5
-q	1186	29	LABEL_5
-/	1186	51	LABEL_5
-P	1187	27	LABEL_5
-(	1187	26	LABEL_5
-?	1188	21	LABEL_5
-gets	1188	9	LABEL_5
-*	1189	28	LABEL_5
-:	1189	12	LABEL_5
-S	1190	2	LABEL_5
-K	1190	60	LABEL_5
-sub	1191	132	LABEL_5
-t2	1191	65	LABEL_5
-x2	1191	57	LABEL_5
-cnt	1192	46	LABEL_5
-a	1192	28	LABEL_5
-P	1193	30	LABEL_5
-gets	1193	2	LABEL_5
-gets	1194	2	LABEL_5
-a	1194	28	LABEL_5
-gets	1195	18	LABEL_5
-?	1195	47	LABEL_5
-STDOUT	1196	52	LABEL_5
-STDOUT	1196	44	LABEL_5
-a	1197	48	LABEL_5
-'	1197	50	LABEL_5
-...	1198	53	LABEL_5
-a	1198	46	LABEL_5
-+	1199	76	LABEL_5
-+	1199	135	LABEL_5
-+	1199	130	LABEL_5
+PowInt	960	35	LABEL_4
+no	961	23	LABEL_4
+x	962	32	LABEL_4
+a	963	13	LABEL_4
+main	963	1	LABEL_4
++	964	52	LABEL_4
+main	964	1	LABEL_4
+""""	965	18	LABEL_4
+""""	965	17	LABEL_4
+fmt	966	7	LABEL_4
+bytes	967	7	LABEL_4
+\	967	33	LABEL_4
+)	969	10	LABEL_4
+{	970	13	LABEL_4
+strconv	972	13	LABEL_4
+""""	973	26	LABEL_4
+0	973	36	LABEL_4
+{	974	66	LABEL_4
+(	974	70	LABEL_4
+.	975	16	LABEL_4
+os	976	13	LABEL_4
+""""	976	17	LABEL_4
+fmt	977	24	LABEL_4
+.	980	16	LABEL_4
+func	982	9	LABEL_4
+""""	984	22	LABEL_4
+B	985	13	LABEL_4
+(	986	9	LABEL_4
+strings	987	16	LABEL_4
+&	988	28	LABEL_4
+""""	989	5	LABEL_4
+i	990	22	LABEL_4
+strconv	991	13	LABEL_4
+""""	992	5	LABEL_4
+a	992	70	LABEL_4
+""""	993	11	LABEL_4
+{	995	13	LABEL_4
+.	996	13	LABEL_4
+=	998	19	LABEL_4
+false	999	81	LABEL_5
+=	1000	45	LABEL_5
+1	1000	51	LABEL_5
+=	1003	51	LABEL_5
+""""	1004	23	LABEL_5
+split	1005	19	LABEL_5
+-	1005	39	LABEL_5
+x	1006	53	LABEL_5
+in	1006	48	LABEL_5
+)	1007	23	LABEL_5
+_	1008	21	LABEL_5
+gets	1008	24	LABEL_5
+Three	1009	27	LABEL_5
+gets	1009	9	LABEL_5
+	1010	31	LABEL_5
+_	1011	13	LABEL_5
+_	1012	50	LABEL_5
+num	1012	49	LABEL_5
+diff	1013	24	LABEL_5
+=	1013	27	LABEL_5
+:	1014	21	LABEL_5
+(	1016	22	LABEL_5
+""""	1017	53	LABEL_5
+print	1018	16	LABEL_5
+[	1019	2	LABEL_5
+'	1020	56	LABEL_5
+_	1021	14	LABEL_5
+=	1022	36	LABEL_5
+gets	1022	2	LABEL_5
+""""	1023	18	LABEL_5
+>	1024	51	LABEL_5
+	1024	26	LABEL_5
+if	1025	43	LABEL_5
+=	1025	19	LABEL_5
+upto	1026	62	LABEL_5
+&	1026	14	LABEL_5
+=	1027	13	LABEL_5
+x	1028	21	LABEL_5
+if	1028	65	LABEL_5
+gets	1029	2	LABEL_5
+(	1030	127	LABEL_5
+b	1030	48	LABEL_5
+a	1030	46	LABEL_5
+=	1031	49	LABEL_5
+gets	1032	2	LABEL_5
+a	1033	47	LABEL_5
+""""	1033	52	LABEL_5
+=	1035	67	LABEL_5
+antenas	1036	54	LABEL_5
+do	1037	49	LABEL_5
+	1037	52	LABEL_5
+,	1038	40	LABEL_5
+do	1038	37	LABEL_5
+ary	1039	45	LABEL_5
+b1	1039	91	LABEL_5
+]	1039	139	LABEL_5
+val	1042	56	LABEL_5
+while	1042	28	LABEL_5
+=	1043	8	LABEL_5
+split	1044	15	LABEL_5
+puts	1045	64	LABEL_5
+gets	1045	2	LABEL_5
+inject	1046	65	LABEL_5
+gets	1046	12	LABEL_5
+s	1047	2	LABEL_5
+end	1048	55	LABEL_5
+.	1048	3	LABEL_5
+""""	1049	63	LABEL_5
+4	1049	44	LABEL_5
+,	1052	56	LABEL_5
+exit	1052	16	LABEL_5
+p	1053	66	LABEL_5
+gets	1053	9	LABEL_5
+m	1054	2	LABEL_5
+=	1055	25	LABEL_5
+end	1055	62	LABEL_5
+-	1057	87	LABEL_5
+_	1057	40	LABEL_5
+(	1058	47	LABEL_5
+0	1058	92	LABEL_5
+i	1059	16	LABEL_5
+.	1059	9	LABEL_5
+P	1060	53	LABEL_5
+P	1060	47	LABEL_5
+i	1061	105	LABEL_5
+break	1062	49	LABEL_5
+,	1063	26	LABEL_5
+]	1064	56	LABEL_5
+.	1064	59	LABEL_5
+""""	1066	81	LABEL_5
+=	1066	65	LABEL_5
+=	1067	32	LABEL_5
+number	1067	37	LABEL_5
+Yay	1068	56	LABEL_5
+.	1069	95	LABEL_5
+new	1069	21	LABEL_5
+]	1071	117	LABEL_5
+[	1071	81	LABEL_5
+]	1071	65	LABEL_5
+]	1072	49	LABEL_5
+)	1072	52	LABEL_5
+.	1073	26	LABEL_5
+=	1074	29	LABEL_5
+_	1074	19	LABEL_5
+...	1075	93	LABEL_5
+b	1075	62	LABEL_5
+.	1075	36	LABEL_5
+.	1076	23	LABEL_5
+min	1077	83	LABEL_5
+c2	1078	72	LABEL_5
+c2	1078	67	LABEL_5
+c2	1078	62	LABEL_5
+e	1079	72	LABEL_5
+c	1080	52	LABEL_5
+c	1080	8	LABEL_5
+puts	1081	78	LABEL_5
+'	1081	79	LABEL_5
+""""	1082	29	LABEL_5
+[	1083	33	LABEL_5
+t	1085	0	LABEL_5
+""""	1086	25	LABEL_5
+.	1086	28	LABEL_5
+_	1087	51	LABEL_5
+a	1088	63	LABEL_5
+,	1088	1	LABEL_5
+i	1089	9	LABEL_5
+&	1091	55	LABEL_5
+>	1091	51	LABEL_5
+=	1093	41	LABEL_5
+if	1093	38	LABEL_5
+j	1094	40	LABEL_5
+*	1094	37	LABEL_5
+[	1095	65	LABEL_5
+3	1095	2	LABEL_5
+a	1096	7	LABEL_5
+:	1096	30	LABEL_5
+each	1097	29	LABEL_5
+<	1098	78	LABEL_5
+<	1098	70	LABEL_5
+""""	1099	15	LABEL_5
+0	1100	81	LABEL_5
+]	1100	116	LABEL_5
+STDIN	1101	46	LABEL_5
+b	1102	2	LABEL_5
+to	1103	6	LABEL_5
+gets	1103	2	LABEL_5
+lines	1104	21	LABEL_5
+?	1105	44	LABEL_5
+*	1107	69	LABEL_5
+end	1108	76	LABEL_5
+'	1108	70	LABEL_5
+tmp	1109	66	LABEL_5
+while	1110	29	LABEL_5
+a	1111	78	LABEL_5
+-	1111	77	LABEL_5
+[	1113	69	LABEL_5
+N	1114	22	LABEL_5
+[	1115	81	LABEL_5
+[	1115	27	LABEL_5
+=	1116	41	LABEL_5
+{	1116	24	LABEL_5
+k	1118	0	LABEL_5
+[	1118	18	LABEL_5
+k	1120	61	LABEL_5
+s	1120	2	LABEL_5
+chomp	1121	11	LABEL_5
+-	1122	70	LABEL_5
+i	1122	20	LABEL_5
+end	1123	21	LABEL_5
+2	1123	13	LABEL_5
+abs	1124	67	LABEL_5
+1	1125	22	LABEL_5
+)	1125	15	LABEL_5
+a	1127	17	LABEL_5
+K	1128	0	LABEL_5
+c	1129	24	LABEL_5
+7	1129	64	LABEL_5
+[	1130	37	LABEL_5
+(	1130	65	LABEL_5
+*	1131	37	LABEL_5
+S	1132	2	LABEL_5
+K	1132	64	LABEL_5
+!	1134	46	LABEL_5
+<	1136	2	LABEL_5
+else	1137	35	LABEL_5
+=	1137	30	LABEL_5
+n	1139	27	LABEL_5
+	1139	19	LABEL_5
+_	1140	14	LABEL_5
+.	1140	6	LABEL_5
+chop	1140	5	LABEL_5
+>	1141	79	LABEL_5
+to	1141	12	LABEL_5
+if	1143	46	LABEL_5
+AS	1144	27	LABEL_5
+1	1144	65	LABEL_5
+)	1146	14	LABEL_5
+	1149	6	LABEL_5
+(	1150	7	LABEL_5
+0	1150	78	LABEL_5
+each	1151	13	LABEL_5
+_	1152	22	LABEL_5
+gets	1152	33	LABEL_5
+=	1153	1	LABEL_5
+""""	1154	54	LABEL_5
+i	1155	21	LABEL_5
+max	1158	28	LABEL_5
+[	1159	20	LABEL_5
+require	1160	0	LABEL_5
+do	1161	13	LABEL_5
+2	1161	21	LABEL_5
+?	1162	30	LABEL_5
+a	1162	26	LABEL_5
+[	1163	37	LABEL_5
+[	1163	27	LABEL_5
+num	1164	46	LABEL_5
+.	1165	27	LABEL_5
+ary	1166	36	LABEL_5
+]	1166	32	LABEL_5
+.	1168	3	LABEL_5
+num	1168	28	LABEL_5
+def	1169	22	LABEL_5
+attr	1169	2	LABEL_5
+i	1170	65	LABEL_5
+to	1171	6	LABEL_5
+.	1171	14	LABEL_5
+]	1172	44	LABEL_5
+puts	1172	45	LABEL_5
+times	1175	71	LABEL_5
+times	1175	68	LABEL_5
+]	1176	55	LABEL_5
+	1176	49	LABEL_5
+?	1177	5	LABEL_5
+=	1178	1	LABEL_5
+puts	1178	20	LABEL_5
+(	1179	79	LABEL_5
+{	1180	45	LABEL_5
+gets	1181	0	LABEL_5
+i	1182	41	LABEL_5
+*	1182	2	LABEL_5
+d	1183	21	LABEL_5
+(	1185	10	LABEL_5
+:	1185	20	LABEL_5
+[	1186	28	LABEL_5
+=	1188	44	LABEL_5
+)	1189	46	LABEL_5
+split	1189	12	LABEL_5
+=	1189	38	LABEL_5
+)	1190	43	LABEL_5
+gets	1191	2	LABEL_5
+?	1192	50	LABEL_5
+.	1192	7	LABEL_5
+sum	1193	50	LABEL_5
+]	1193	71	LABEL_5

src/streamlit_app.py

@@ -170,7 +170,7 @@ def main():
     with col1:
         available_tasks = get_available_tasks()
         selected_task = st.selectbox(
-        "Select Task",
+            "Select Task",
             available_tasks,
             key='task_selector'
         )
@@ -179,7 +179,7 @@ def main():
         if selected_task:
             available_layers = get_available_layers(selected_task)
             selected_layer = st.selectbox(
-        "Select Layer",
+                "Select Layer",
                 available_layers,
                 key='layer_selector'
             )
@@ -192,44 +192,50 @@ def main():
         clusters = load_clusters(selected_task, selected_layer)
         dev_sentences = load_dev_sentences(selected_task, selected_layer)  # Test set sentences
         train_sentences = load_train_sentences(selected_task, selected_layer)  # Training set sentences
+        token_labels = load_explanation_words(selected_task, selected_layer)  # Load token labels
         
         if predictions_df is not None and clusters is not None:
             # Token selection with search
             search_token = st.text_input("Search tokens", key='token_search')
             
             # Filter display options based on search
-            display_options = predictions_df['display_text'].tolist()
+            filtered_df = predictions_df
             if search_token:
-                display_options = [t for t in display_options if search_token.lower() in t.lower()]
-                st.write(f"Found {len(display_options)} matching occurrences")
+                filtered_df = predictions_df[predictions_df['Token'].str.contains(search_token, case=False, na=False)]
             
-            # Single selectbox that shows filtered results
-            selected_display = st.selectbox(
+            # Display token selection
+            selected_token_display = st.selectbox(
                 "Select a token occurrence",
-                display_options,
+                filtered_df['display_text'].tolist(),
                 key='token_selector'
             )
             
-            if selected_display:
-                # Get the selected token occurrence
-                selected_row = predictions_df[predictions_df['display_text'] == selected_display].iloc[0]
+            if selected_token_display:
+                # Get the selected row from the dataframe
+                selected_row = filtered_df[filtered_df['display_text'] == selected_token_display].iloc[0]
                 token = selected_row['Token']
-                predicted_cluster = selected_row['predicted_cluster']
+                line_idx = selected_row['line_idx']
+                position_idx = selected_row['position_idx']
+                
+                # Get the label for the selected token
+                token_key = (token, line_idx, position_idx)
+                
                 
                 # Display token information
                 st.header(f"Token: {token}")
                 st.write(f"📍 Line: {selected_row['line_idx']}, Position: {selected_row['position_idx']}")
-                st.metric("Predicted Cluster", predicted_cluster)
-                
+                st.metric("Predicted Cluster", selected_row['predicted_cluster'])
+                if token_key in token_labels:
+                    st.write(f"**Label:** {token_labels[token_key]}")                
                 # Show original context from dev.in (test set)
                 if dev_sentences and selected_row['line_idx'] < len(dev_sentences):
                     st.subheader("Original Context (from test set)")
                     st.code(dev_sentences[selected_row['line_idx']].strip())
                 
                 # Show wordcloud for the cluster (from training set)
-                if clusters and predicted_cluster in clusters:
+                if clusters and selected_row['predicted_cluster'] in clusters:
                     token_frequencies = {}
-                    for token_info in clusters[predicted_cluster]:
+                    for token_info in clusters[selected_row['predicted_cluster']]:
                         token = token_info['token']
                         token_frequencies[token] = 1  # Set all frequencies to 1 for uniform size
                     
@@ -243,11 +249,11 @@ def main():
                             st.pyplot(plt)
                 
                 # Show similar contexts from the cluster (from training set)
-                with st.expander(f"👀 View Similar Contexts (from training set, Cluster {predicted_cluster})"):
-                    if clusters and predicted_cluster in clusters:
+                with st.expander(f"👀 View Similar Contexts (from training set, Cluster {selected_row['predicted_cluster']})"):
+                    if clusters and selected_row['predicted_cluster'] in clusters:
                         shown_contexts = set()
                         
-                        for token_info in clusters[predicted_cluster]:
+                        for token_info in clusters[selected_row['predicted_cluster']]:
                             line_num = token_info['line_num']
                             if line_num >= 0 and line_num < len(train_sentences):
                                 context = train_sentences[line_num].strip()