This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 on the pairs_with_scores_v60 dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

Model Type: Sentence Transformer
Base model: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
Maximum Sequence Length: 256 tokens
Output Dimensionality: 384 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Dataset:
- pairs_with_scores_v60
Language: en
License: apache-2.0

Model Sources

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

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'BertModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

python

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'animal gelatin',
    'ritex hydro ext.sensitive lubr. 50mgel lubricant ritex lubricant hydro sensitive ritex',
    'fa cologne aqua 250 ml aqua cologne',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[ 1.0000, -0.1096, -0.0676],
#         [-0.1096,  1.0000,  0.0838],
#         [-0.0676,  0.0838,  1.0000]])

Training Details

Training Dataset

pairs_with_scores_v60

Dataset: pairs_with_scores_v60 at 48ad5b0
Size: 24,801,118 training samples
Columns: sentence1, sentence2, and score
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence1 sentence2 score
type string string float
details
min: 4 tokens
mean: 7.37 tokens
max: 21 tokens
min: 5 tokens
mean: 58.04 tokens
max: 256 tokens
min: 0.0
mean: 0.01
max: 1.0

Samples:

sentence1	sentence2	score
`allergicasone50 naspnew`	`frameless car allah hafez pendant grey frameless pendant .`	`0.0`
`watch series 8 gps aluminium case with sport band -`	`concealed mixer wall - mount shower head set with handheld and spout bathroom shower concealed mixer shower head concealed mixer wall mount shower head handheld shower head spout wall mount shower head a full shower set comes with shower head hand held and concealed mixer.`	`0.0`
`stainless steel cook set -`	`surf wax of natural origin for temperate water from 10 to 18 c. surfboard wax bodyboard wax nontoxic surf wax natural origin temperate water surf wax developed by our design team to stop you from slipping on your surfboard or bodyboard. choose your wax according to the water and air temperature. a surf wax with 100 natural ingredients. non-toxic to the marine.`	`0.0`

Loss: CoSENTLoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "pairwise_cos_sim" 4}

Evaluation Dataset

pairs_with_scores_v60

Dataset: pairs_with_scores_v60 at 48ad5b0
Size: 124,629 evaluation samples
Columns: sentence1, sentence2, and score
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence1 sentence2 score
type string string float
details
min: 3 tokens
mean: 7.33 tokens
max: 20 tokens
min: 4 tokens
mean: 59.74 tokens
max: 233 tokens
min: 0.0
mean: 0.01
max: 1.0

Samples:

sentence1	sentence2	score
`elite cat food beef`	`purifying facial scrub menthol crystal combined skin scrub menthol crystal exfoliate menthol exfoliate purifying facial exfoliate menthol crystal best scrub for combined to oily skin. facial scrub that exfoliates skin and sweep away deep-down oil dirt dead skin cells as well as improving skin s appearance and radiance. it also minimizes the appearance of dark spots and pores with menthol crystals from india. results appears immediately.`	`0.0`
`comfortable swim fins`	`colorful moroccan ornament printed chiffon headscarf spring clutch colorful headscarf moroccan ornament headscarf printed headscarf this moroccan ornament printed is cut from lightweight chiffon the colorful print make it easy for you to match it with many styles and colors.`	`0.0`
`set bio granite`	`maybelline sunkisser liquid blush and bronzer electric bronze glowy makeup set multi use bronze liquid bronzer maybelline bronzer sunkisser bronzer what is it delivers glowy sunkissed cheeks that last no vacay needed. its ultra-blendable and buildable formula melts to skin for a natural glow and up to 12 hour wear. available in 10 multi-use blush and bronze shades mix and match to create any look from a natural flush to a dimensional lit-from-within glow.`	`0.0`

Loss: CoSENTLoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "pairwise_cos_sim" 4}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 64
per_device_eval_batch_size: 64
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 1
warmup_ratio: 0.1
fp16: True

All Hyperparameters

Click to expand

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

Training Logs

Click to expand

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.4983	193100	0.4364	-
0.4986	193200	0.1615	-
0.4988	193300	0.2425	-
0.4991	193400	0.1956	-
0.4993	193500	0.3164	-
0.4996	193600	0.1595	-
0.4998	193700	0.257	-
0.5001	193800	0.4377	-
0.5004	193900	0.188	-
0.5006	194000	0.3398	-
0.5009	194100	0.2423	-
0.5011	194200	0.2739	-
0.5014	194300	0.4864	-
0.5017	194400	0.349	-
0.5019	194500	0.2371	-
0.5022	194600	0.2927	-
0.5024	194700	0.4284	-
0.5027	194800	0.3288	-
0.5029	194900	0.1616	-
0.5032	195000	0.4705	-
0.5035	195100	0.1925	-
0.5037	195200	0.3839	-
0.5040	195300	0.2421	-
0.5042	195400	0.402	-
0.5045	195500	0.2799	-
0.5048	195600	0.323	-
0.5050	195700	0.2484	-
0.5053	195800	0.2943	-
0.5055	195900	0.3312	-
0.5058	196000	0.1538	-
0.5060	196100	0.3174	-
0.5063	196200	0.4139	-
0.5066	196300	0.2045	-
0.5068	196400	0.2554	-
0.5071	196500	0.3102	-
0.5073	196600	0.2009	-
0.5076	196700	0.3015	-
0.5078	196800	0.2854	-
0.5081	196900	0.0833	-
0.5084	197000	0.3765	-
0.5086	197100	0.2263	-
0.5089	197200	0.1876	-
0.5091	197300	0.2032	-
0.5094	197400	0.2083	-
0.5097	197500	0.2501	-
0.5099	197600	0.1652	-
0.5102	197700	0.2887	-
0.5104	197800	0.2842	-
0.5107	197900	0.3431	-
0.5109	198000	0.438	-
0.5112	198100	0.4565	-
0.5115	198200	0.2847	-
0.5117	198300	0.3355	-
0.5120	198400	0.1568	-
0.5122	198500	0.1969	-
0.5125	198600	0.2902	-
0.5128	198700	0.2608	-
0.5130	198800	0.2664	-
0.5133	198900	0.1521	-
0.5135	199000	0.1945	-
0.5138	199100	0.3129	-
0.5140	199200	0.4551	-
0.5143	199300	0.2507	-
0.5146	199400	0.3128	-
0.5148	199500	0.5511	-
0.5151	199600	0.2529	-
0.5153	199700	0.3557	-
0.5156	199800	0.2564	-
0.5158	199900	0.1883	-
0.5161	200000	0.1415	0.2664
0.5164	200100	0.1571	-
0.5166	200200	0.3896	-
0.5169	200300	0.2016	-
0.5171	200400	0.1231	-
0.5174	200500	0.3166	-
0.5177	200600	0.296	-
0.5179	200700	0.1493	-
0.5182	200800	0.3704	-
0.5184	200900	0.2822	-
0.5187	201000	0.1641	-
0.5189	201100	0.105	-
0.5192	201200	0.3537	-
0.5195	201300	0.2538	-
0.5197	201400	0.2859	-
0.5200	201500	0.3722	-
0.5202	201600	0.202	-
0.5205	201700	0.1848	-
0.5208	201800	0.1469	-
0.5210	201900	0.4501	-
0.5213	202000	0.1971	-
0.5215	202100	0.3823	-
0.5218	202200	0.154	-
0.5220	202300	0.1861	-
0.5223	202400	0.197	-
0.5226	202500	0.0758	-
0.5228	202600	0.2209	-
0.5231	202700	0.4415	-
0.5233	202800	0.2301	-
0.5236	202900	0.0995	-
0.5238	203000	0.4176	-
0.5241	203100	0.1459	-
0.5244	203200	0.3185	-
0.5246	203300	0.2453	-
0.5249	203400	0.2928	-
0.5251	203500	0.2571	-
0.5254	203600	0.5141	-
0.5257	203700	0.1275	-
0.5259	203800	0.246	-
0.5262	203900	0.2775	-
0.5264	204000	0.0978	-
0.5267	204100	0.3575	-
0.5269	204200	0.3004	-
0.5272	204300	0.1775	-
0.5275	204400	0.2534	-
0.5277	204500	0.4735	-
0.5280	204600	0.4257	-
0.5282	204700	0.2696	-
0.5285	204800	0.2056	-
0.5287	204900	0.3483	-
0.5290	205000	0.3432	-
0.5293	205100	0.3112	-
0.5295	205200	0.1828	-
0.5298	205300	0.292	-
0.5300	205400	0.135	-
0.5303	205500	0.1194	-
0.5306	205600	0.144	-
0.5308	205700	0.3109	-
0.5311	205800	0.2229	-
0.5313	205900	0.124	-
0.5316	206000	0.1939	-
0.5318	206100	0.3179	-
0.5321	206200	0.2371	-
0.5324	206300	0.5013	-
0.5326	206400	0.2943	-
0.5329	206500	0.2683	-
0.5331	206600	0.3802	-
0.5334	206700	0.2128	-
0.5337	206800	0.3976	-
0.5339	206900	0.2375	-
0.5342	207000	0.3242	-
0.5344	207100	0.5019	-
0.5347	207200	0.1979	-
0.5349	207300	0.3729	-
0.5352	207400	0.2156	-
0.5355	207500	0.4137	-
0.5357	207600	0.2023	-
0.5360	207700	0.4016	-
0.5362	207800	0.1891	-
0.5365	207900	0.4701	-
0.5367	208000	0.5489	-
0.5370	208100	0.4027	-
0.5373	208200	0.2678	-
0.5375	208300	0.13	-
0.5378	208400	0.244	-
0.5380	208500	0.3391	-
0.5383	208600	0.2829	-
0.5386	208700	0.2075	-
0.5388	208800	0.2065	-
0.5391	208900	0.129	-
0.5393	209000	0.3601	-
0.5396	209100	0.4006	-
0.5398	209200	0.1282	-
0.5401	209300	0.5166	-
0.5404	209400	0.2215	-
0.5406	209500	0.1511	-
0.5409	209600	0.166	-
0.5411	209700	0.2516	-
0.5414	209800	0.2098	-
0.5417	209900	0.3282	-
0.5419	210000	0.2524	-
0.5422	210100	0.2077	-
0.5424	210200	0.282	-
0.5427	210300	0.449	-
0.5429	210400	0.1959	-
0.5432	210500	0.4304	-
0.5435	210600	0.3504	-
0.5437	210700	0.4303	-
0.5440	210800	0.2454	-
0.5442	210900	0.2516	-
0.5445	211000	0.3464	-
0.5447	211100	0.2339	-
0.5450	211200	0.2692	-
0.5453	211300	0.1521	-
0.5455	211400	0.2119	-
0.5458	211500	0.2996	-
0.5460	211600	0.377	-
0.5463	211700	0.0998	-
0.5466	211800	0.1028	-
0.5468	211900	0.2565	-
0.5471	212000	0.1983	-
0.5473	212100	0.5335	-
0.5476	212200	0.3552	-
0.5478	212300	0.3791	-
0.5481	212400	0.0778	-
0.5484	212500	0.2454	-
0.5486	212600	0.2583	-
0.5489	212700	0.2206	-
0.5491	212800	0.2512	-
0.5494	212900	0.2272	-
0.5497	213000	0.3553	-
0.5499	213100	0.3926	-
0.5502	213200	0.165	-
0.5504	213300	0.1745	-
0.5507	213400	0.285	-
0.5509	213500	0.1893	-
0.5512	213600	0.2937	-
0.5515	213700	0.5303	-
0.5517	213800	0.2681	-
0.5520	213900	0.4104	-
0.5522	214000	0.558	-
0.5525	214100	0.2922	-
0.5527	214200	0.2171	-
0.5530	214300	0.1607	-
0.5533	214400	0.2329	-
0.5535	214500	0.1472	-
0.5538	214600	0.2423	-
0.5540	214700	0.2082	-
0.5543	214800	0.4207	-
0.5546	214900	0.3748	-
0.5548	215000	0.3384	-
0.5551	215100	0.1978	-
0.5553	215200	0.4202	-
0.5556	215300	0.4306	-
0.5558	215400	0.2948	-
0.5561	215500	0.3534	-
0.5564	215600	0.4193	-
0.5566	215700	0.2074	-
0.5569	215800	0.1714	-
0.5571	215900	0.4704	-
0.5574	216000	0.2454	-
0.5577	216100	0.4448	-
0.5579	216200	0.2495	-
0.5582	216300	0.3717	-
0.5584	216400	0.4181	-
0.5587	216500	0.2743	-
0.5589	216600	0.1459	-
0.5592	216700	0.4312	-
0.5595	216800	0.3043	-
0.5597	216900	0.212	-
0.5600	217000	0.3707	-
0.5602	217100	0.1787	-
0.5605	217200	0.1924	-
0.5607	217300	0.0589	-
0.5610	217400	0.2285	-
0.5613	217500	0.355	-
0.5615	217600	0.2834	-
0.5618	217700	0.0939	-
0.5620	217800	0.1804	-
0.5623	217900	0.1366	-
0.5626	218000	0.2758	-
0.5628	218100	0.376	-
0.5631	218200	0.2317	-
0.5633	218300	0.2715	-
0.5636	218400	0.0767	-
0.5638	218500	0.2393	-
0.5641	218600	0.3419	-
0.5644	218700	0.2526	-
0.5646	218800	0.1796	-
0.5649	218900	0.2381	-
0.5651	219000	0.2374	-
0.5654	219100	0.2442	-
0.5657	219200	0.2431	-
0.5659	219300	0.3328	-
0.5662	219400	0.2324	-
0.5664	219500	0.162	-
0.5667	219600	0.1334	-
0.5669	219700	0.7388	-
0.5672	219800	0.2992	-
0.5675	219900	0.2277	-
0.5677	220000	0.3283	-
0.5680	220100	0.2564	-
0.5682	220200	0.2476	-
0.5685	220300	0.3373	-
0.5687	220400	0.3171	-
0.5690	220500	0.1731	-
0.5693	220600	0.2486	-
0.5695	220700	0.1705	-
0.5698	220800	0.2252	-
0.5700	220900	0.335	-
0.5703	221000	0.2565	-
0.5706	221100	0.2526	-
0.5708	221200	0.2399	-
0.5711	221300	0.3279	-
0.5713	221400	0.2523	-
0.5716	221500	0.587	-
0.5718	221600	0.2648	-
0.5721	221700	0.1807	-
0.5724	221800	0.187	-
0.5726	221900	0.2261	-
0.5729	222000	0.3489	-
0.5731	222100	0.1804	-
0.5734	222200	0.2342	-
0.5737	222300	0.2091	-
0.5739	222400	0.3749	-
0.5742	222500	0.0955	-
0.5744	222600	0.228	-
0.5747	222700	0.1505	-
0.5749	222800	0.1905	-
0.5752	222900	0.3451	-
0.5755	223000	0.1509	-
0.5757	223100	0.2213	-
0.5760	223200	0.5027	-
0.5762	223300	0.2441	-
0.5765	223400	0.4575	-
0.5767	223500	0.3968	-
0.5770	223600	0.2523	-
0.5773	223700	0.3183	-
0.5775	223800	0.2685	-
0.5778	223900	0.3936	-
0.5780	224000	0.205	-
0.5783	224100	0.2086	-
0.5786	224200	0.2258	-
0.5788	224300	0.169	-
0.5791	224400	0.3658	-
0.5793	224500	0.27	-
0.5796	224600	0.3325	-
0.5798	224700	0.148	-
0.5801	224800	0.2524	-
0.5804	224900	0.2719	-
0.5806	225000	0.3532	-
0.5809	225100	0.113	-
0.5811	225200	0.3948	-
0.5814	225300	0.1943	-
0.5817	225400	0.2431	-
0.5819	225500	0.2598	-
0.5822	225600	0.2678	-
0.5824	225700	0.1813	-
0.5827	225800	0.1053	-
0.5829	225900	0.3043	-
0.5832	226000	0.2643	-
0.5835	226100	0.2062	-
0.5837	226200	0.4151	-
0.5840	226300	0.18	-
0.5842	226400	0.1004	-
0.5845	226500	0.2088	-
0.5847	226600	0.1524	-
0.5850	226700	0.1141	-
0.5853	226800	0.2473	-
0.5855	226900	0.303	-
0.5858	227000	0.3407	-
0.5860	227100	0.0983	-
0.5863	227200	0.1321	-
0.5866	227300	0.2724	-
0.5868	227400	0.2406	-
0.5871	227500	0.2858	-
0.5873	227600	0.1901	-
0.5876	227700	0.3477	-
0.5878	227800	0.3613	-
0.5881	227900	0.4165	-
0.5884	228000	0.1787	-
0.5886	228100	0.2043	-
0.5889	228200	0.2659	-
0.5891	228300	0.1854	-
0.5894	228400	0.2993	-
0.5897	228500	0.2903	-
0.5899	228600	0.3548	-
0.5902	228700	0.0886	-
0.5904	228800	0.4081	-
0.5907	228900	0.1948	-
0.5909	229000	0.2766	-
0.5912	229100	0.3127	-
0.5915	229200	0.1577	-
0.5917	229300	0.4387	-
0.5920	229400	0.1571	-
0.5922	229500	0.2744	-
0.5925	229600	0.2792	-
0.5927	229700	0.1182	-
0.5930	229800	0.2529	-
0.5933	229900	0.3886	-
0.5935	230000	0.2854	-
0.5938	230100	0.1208	-
0.5940	230200	0.2199	-
0.5943	230300	0.1696	-
0.5946	230400	0.251	-
0.5948	230500	0.2818	-
0.5951	230600	0.3267	-
0.5953	230700	0.1738	-
0.5956	230800	0.1701	-
0.5958	230900	0.2918	-
0.5961	231000	0.2478	-
0.5964	231100	0.2477	-
0.5966	231200	0.2809	-
0.5969	231300	0.2841	-
0.5971	231400	0.2828	-
0.5974	231500	0.2966	-
0.5976	231600	0.1864	-
0.5979	231700	0.099	-
0.5982	231800	0.3433	-
0.5984	231900	0.2979	-
0.5987	232000	0.284	-
0.5989	232100	0.4394	-
0.5992	232200	0.5234	-
0.5995	232300	0.2608	-
0.5997	232400	0.1862	-
0.6000	232500	0.1727	-
0.6002	232600	0.2519	-
0.6005	232700	0.1438	-
0.6007	232800	0.1019	-
0.6010	232900	0.2282	-
0.6013	233000	0.1388	-
0.6015	233100	0.1996	-
0.6018	233200	0.3712	-
0.6020	233300	0.2697	-
0.6023	233400	0.5274	-
0.6026	233500	0.1665	-
0.6028	233600	0.0992	-
0.6031	233700	0.3974	-
0.6033	233800	0.2192	-
0.6036	233900	0.3837	-
0.6038	234000	0.3213	-
0.6041	234100	0.1728	-
0.6044	234200	0.1319	-
0.6046	234300	0.0381	-
0.6049	234400	0.2851	-
0.6051	234500	0.1263	-
0.6054	234600	0.3227	-
0.6056	234700	0.3027	-
0.6059	234800	0.1374	-
0.6062	234900	0.2055	-
0.6064	235000	0.3304	-
0.6067	235100	0.3613	-
0.6069	235200	0.1929	-
0.6072	235300	0.106	-
0.6075	235400	0.1018	-
0.6077	235500	0.1713	-
0.6080	235600	0.1425	-
0.6082	235700	0.2154	-
0.6085	235800	0.2338	-
0.6087	235900	0.4795	-
0.6090	236000	0.4886	-
0.6093	236100	0.3637	-
0.6095	236200	0.2781	-
0.6098	236300	0.2554	-
0.6100	236400	0.1457	-
0.6103	236500	0.1785	-
0.6106	236600	0.3433	-
0.6108	236700	0.1667	-
0.6111	236800	0.2009	-
0.6113	236900	0.4066	-
0.6116	237000	0.2842	-
0.6118	237100	0.082	-
0.6121	237200	0.0896	-
0.6124	237300	0.2035	-
0.6126	237400	0.1648	-
0.6129	237500	0.2918	-
0.6131	237600	0.4613	-
0.6134	237700	0.359	-
0.6136	237800	0.1571	-
0.6139	237900	0.2144	-
0.6142	238000	0.242	-
0.6144	238100	0.0983	-
0.6147	238200	0.1581	-
0.6149	238300	0.0878	-
0.6152	238400	0.3666	-
0.6155	238500	0.3884	-
0.6157	238600	0.2574	-
0.6160	238700	0.1235	-
0.6162	238800	0.4236	-
0.6165	238900	0.2197	-
0.6167	239000	0.3263	-
0.6170	239100	0.2774	-
0.6173	239200	0.2301	-
0.6175	239300	0.2185	-
0.6178	239400	0.1946	-
0.6180	239500	0.2546	-
0.6183	239600	0.0849	-
0.6186	239700	0.3167	-
0.6188	239800	0.1501	-
0.6191	239900	0.1128	-
0.6193	240000	0.1601	-
0.6196	240100	0.3765	-
0.6198	240200	0.4014	-
0.6201	240300	0.1375	-
0.6204	240400	0.1918	-
0.6206	240500	0.3831	-
0.6209	240600	0.2132	-
0.6211	240700	0.3339	-
0.6214	240800	0.2286	-
0.6216	240900	0.1917	-
0.6219	241000	0.2521	-
0.6222	241100	0.2329	-
0.6224	241200	0.2614	-
0.6227	241300	0.0617	-
0.6229	241400	0.2591	-
0.6232	241500	0.154	-
0.6235	241600	0.1512	-
0.6237	241700	0.3471	-
0.6240	241800	0.1997	-
0.6242	241900	0.2789	-
0.6245	242000	0.1334	-
0.6247	242100	0.1268	-
0.6250	242200	0.307	-
0.6253	242300	0.2194	-
0.6255	242400	0.1748	-
0.6258	242500	0.2361	-
0.6260	242600	0.3389	-
0.6263	242700	0.2384	-
0.6266	242800	0.4464	-
0.6268	242900	0.2528	-
0.6271	243000	0.2706	-
0.6273	243100	0.3068	-
0.6276	243200	0.1676	-
0.6278	243300	0.2971	-
0.6281	243400	0.4137	-
0.6284	243500	0.3973	-
0.6286	243600	0.459	-
0.6289	243700	0.2344	-
0.6291	243800	0.3221	-
0.6294	243900	0.1719	-
0.6296	244000	0.2679	-
0.6299	244100	0.3664	-
0.6302	244200	0.2691	-
0.6304	244300	0.3341	-
0.6307	244400	0.1511	-
0.6309	244500	0.5532	-
0.6312	244600	0.1541	-
0.6315	244700	0.3686	-
0.6317	244800	0.3017	-
0.6320	244900	0.1948	-
0.6322	245000	0.3164	-
0.6325	245100	0.0442	-
0.6327	245200	0.2244	-
0.6330	245300	0.2608	-
0.6333	245400	0.249	-
0.6335	245500	0.1602	-
0.6338	245600	0.4041	-
0.6340	245700	0.3525	-
0.6343	245800	0.1245	-
0.6346	245900	0.1793	-
0.6348	246000	0.3634	-
0.6351	246100	0.2178	-
0.6353	246200	0.2283	-
0.6356	246300	0.0846	-
0.6358	246400	0.2547	-
0.6361	246500	0.2514	-
0.6364	246600	0.3379	-
0.6366	246700	0.4875	-
0.6369	246800	0.2909	-
0.6371	246900	0.0951	-
0.6374	247000	0.3175	-
0.6376	247100	0.2754	-
0.6379	247200	0.3237	-
0.6382	247300	0.3525	-
0.6384	247400	0.1129	-
0.6387	247500	0.1737	-
0.6389	247600	0.2682	-
0.6392	247700	0.3543	-
0.6395	247800	0.188	-
0.6397	247900	0.2391	-
0.6400	248000	0.5719	-
0.6402	248100	0.3363	-
0.6405	248200	0.1696	-
0.6407	248300	0.2372	-
0.6410	248400	0.1912	-
0.6413	248500	0.1879	-
0.6415	248600	0.2759	-
0.6418	248700	0.0615	-
0.6420	248800	0.3162	-
0.6423	248900	0.2948	-
0.6426	249000	0.348	-
0.6428	249100	0.3393	-
0.6431	249200	0.1699	-
0.6433	249300	0.5002	-
0.6436	249400	0.3087	-
0.6438	249500	0.2647	-
0.6441	249600	0.4007	-
0.6444	249700	0.3395	-
0.6446	249800	0.207	-
0.6449	249900	0.2963	-
0.6451	250000	0.2656	-
0.6454	250100	0.2414	-
0.6456	250200	0.5485	-
0.6459	250300	0.5498	-
0.6462	250400	0.3499	-
0.6464	250500	0.215	-
0.6467	250600	0.3864	-
0.6469	250700	0.129	-
0.6472	250800	0.2786	-
0.6475	250900	0.195	-
0.6477	251000	0.2254	-
0.6480	251100	0.4827	-
0.6482	251200	0.4131	-
0.6485	251300	0.2784	-
0.6487	251400	0.1946	-
0.6490	251500	0.0761	-
0.6493	251600	0.226	-
0.6495	251700	0.1984	-
0.6498	251800	0.2935	-
0.6500	251900	0.0939	-
0.6503	252000	0.0827	-
0.6506	252100	0.2292	-
0.6508	252200	0.0903	-
0.6511	252300	0.2776	-
0.6513	252400	0.3814	-
0.6516	252500	0.2945	-
0.6518	252600	0.1046	-
0.6521	252700	0.129	-
0.6524	252800	0.3146	-
0.6526	252900	0.1325	-
0.6529	253000	0.4457	-
0.6531	253100	0.1772	-
0.6534	253200	0.2221	-
0.6536	253300	0.2276	-
0.6539	253400	0.2614	-
0.6542	253500	0.1249	-
0.6544	253600	0.1045	-
0.6547	253700	0.3691	-
0.6549	253800	0.1326	-
0.6552	253900	0.1769	-
0.6555	254000	0.3173	-
0.6557	254100	0.3167	-
0.6560	254200	0.226	-
0.6562	254300	0.3563	-
0.6565	254400	0.1913	-
0.6567	254500	0.3167	-
0.6570	254600	0.2326	-
0.6573	254700	0.3218	-
0.6575	254800	0.1297	-
0.6578	254900	0.4492	-
0.6580	255000	0.2413	-
0.6583	255100	0.2225	-
0.6586	255200	0.1462	-
0.6588	255300	0.1472	-
0.6591	255400	0.2175	-
0.6593	255500	0.3305	-
0.6596	255600	0.0407	-
0.6598	255700	0.3015	-
0.6601	255800	0.2661	-
0.6604	255900	0.172	-
0.6606	256000	0.318	-
0.6609	256100	0.1828	-
0.6611	256200	0.3415	-
0.6614	256300	0.1001	-
0.6616	256400	0.3135	-
0.6619	256500	0.0738	-
0.6622	256600	0.3023	-
0.6624	256700	0.3049	-
0.6627	256800	0.1724	-
0.6629	256900	0.1499	-
0.6632	257000	0.111	-
0.6635	257100	0.1751	-
0.6637	257200	0.2684	-
0.6640	257300	0.1332	-
0.6642	257400	0.3192	-
0.6645	257500	0.318	-
0.6647	257600	0.2839	-
0.6650	257700	0.1599	-
0.6653	257800	0.0313	-
0.6655	257900	0.176	-
0.6658	258000	0.3247	-
0.6660	258100	0.3069	-
0.6663	258200	0.1913	-
0.6665	258300	0.321	-
0.6668	258400	0.1851	-
0.6671	258500	0.2221	-
0.6673	258600	0.3363	-
0.6676	258700	0.1634	-
0.6678	258800	0.1507	-
0.6681	258900	0.2103	-
0.6684	259000	0.1604	-
0.6686	259100	0.1327	-
0.6689	259200	0.1007	-
0.6691	259300	0.2695	-
0.6694	259400	0.1277	-
0.6696	259500	0.0414	-
0.6699	259600	0.1809	-
0.6702	259700	0.2551	-
0.6704	259800	0.2683	-
0.6707	259900	0.2269	-
0.6709	260000	0.1532	-
0.6712	260100	0.2183	-
0.6715	260200	0.1118	-
0.6717	260300	0.1219	-
0.6720	260400	0.3017	-
0.6722	260500	0.2372	-
0.6725	260600	0.2498	-
0.6727	260700	0.2088	-
0.6730	260800	0.2247	-
0.6733	260900	0.2403	-
0.6735	261000	0.1295	-
0.6738	261100	0.1368	-
0.6740	261200	0.2811	-
0.6743	261300	0.2076	-
0.6745	261400	0.1942	-
0.6748	261500	0.2818	-
0.6751	261600	0.2447	-
0.6753	261700	0.3218	-
0.6756	261800	0.3429	-
0.6758	261900	0.127	-
0.6761	262000	0.2569	-
0.6764	262100	0.3361	-
0.6766	262200	0.1582	-
0.6769	262300	0.2326	-
0.6771	262400	0.2624	-
0.6774	262500	0.1924	-
0.6776	262600	0.124	-
0.6779	262700	0.0693	-
0.6782	262800	0.3097	-
0.6784	262900	0.1666	-
0.6787	263000	0.1666	-
0.6789	263100	0.1837	-
0.6792	263200	0.1981	-
0.6795	263300	0.131	-
0.6797	263400	0.1297	-
0.6800	263500	0.1195	-
0.6802	263600	0.1977	-
0.6805	263700	0.1311	-
0.6807	263800	0.2532	-
0.6810	263900	0.1723	-
0.6813	264000	0.383	-
0.6815	264100	0.1299	-
0.6818	264200	0.4252	-
0.6820	264300	0.1889	-
0.6823	264400	0.2219	-
0.6825	264500	0.1899	-
0.6828	264600	0.2965	-
0.6831	264700	0.4225	-
0.6833	264800	0.1894	-
0.6836	264900	0.2035	-
0.6838	265000	0.3953	-
0.6841	265100	0.2722	-
0.6844	265200	0.2776	-
0.6846	265300	0.1718	-
0.6849	265400	0.3179	-
0.6851	265500	0.3344	-
0.6854	265600	0.1923	-
0.6856	265700	0.4158	-
0.6859	265800	0.2472	-
0.6862	265900	0.2569	-
0.6864	266000	0.1868	-
0.6867	266100	0.136	-
0.6869	266200	0.0244	-
0.6872	266300	0.3649	-
0.6875	266400	0.1905	-
0.6877	266500	0.0725	-
0.6880	266600	0.3041	-
0.6882	266700	0.1463	-
0.6885	266800	0.1163	-
0.6887	266900	0.2616	-
0.6890	267000	0.3143	-
0.6893	267100	0.2721	-
0.6895	267200	0.1355	-
0.6898	267300	0.4537	-
0.6900	267400	0.1751	-
0.6903	267500	0.2571	-
0.6905	267600	0.2876	-
0.6908	267700	0.4906	-
0.6911	267800	0.3051	-
0.6913	267900	0.1362	-
0.6916	268000	0.2523	-
0.6918	268100	0.2558	-
0.6921	268200	0.0948	-
0.6924	268300	0.4525	-
0.6926	268400	0.1233	-
0.6929	268500	0.2324	-
0.6931	268600	0.0788	-
0.6934	268700	0.2634	-
0.6936	268800	0.2305	-
0.6939	268900	0.1033	-
0.6942	269000	0.1354	-
0.6944	269100	0.0916	-
0.6947	269200	0.2042	-
0.6949	269300	0.178	-
0.6952	269400	0.0333	-
0.6955	269500	0.208	-
0.6957	269600	0.3741	-
0.6960	269700	0.2077	-
0.6962	269800	0.1903	-
0.6965	269900	0.1583	-
0.6967	270000	0.3963	-
0.6970	270100	0.1984	-
0.6973	270200	0.139	-
0.6975	270300	0.3009	-
0.6978	270400	0.1624	-
0.6980	270500	0.1772	-
0.6983	270600	0.1951	-
0.6985	270700	0.2272	-
0.6988	270800	0.1152	-
0.6991	270900	0.2241	-
0.6993	271000	0.2591	-
0.6996	271100	0.2991	-
0.6998	271200	0.1041	-
0.7001	271300	0.2887	-
0.7004	271400	0.2885	-
0.7006	271500	0.3122	-
0.7009	271600	0.1633	-
0.7011	271700	0.288	-
0.7014	271800	0.3991	-
0.7016	271900	0.2559	-
0.7019	272000	0.2713	-
0.7022	272100	0.0996	-
0.7024	272200	0.1461	-
0.7027	272300	0.1845	-
0.7029	272400	0.166	-
0.7032	272500	0.3886	-
0.7035	272600	0.2686	-
0.7037	272700	0.2062	-
0.7040	272800	0.1993	-
0.7042	272900	0.1607	-
0.7045	273000	0.0409	-
0.7047	273100	0.3382	-
0.7050	273200	0.0902	-
0.7053	273300	0.1364	-
0.7055	273400	0.1112	-
0.7058	273500	0.2333	-
0.7060	273600	0.1891	-
0.7063	273700	0.0626	-
0.7065	273800	0.243	-
0.7068	273900	0.2776	-
0.7071	274000	0.1628	-
0.7073	274100	0.2508	-
0.7076	274200	0.1006	-
0.7078	274300	0.2189	-
0.7081	274400	0.2807	-
0.7084	274500	0.2456	-
0.7086	274600	0.1945	-
0.7089	274700	0.3131	-
0.7091	274800	0.3733	-
0.7094	274900	0.1671	-
0.7096	275000	0.2206	-
0.7099	275100	0.1115	-
0.7102	275200	0.2731	-
0.7104	275300	0.0851	-
0.7107	275400	0.3231	-
0.7109	275500	0.1808	-
0.7112	275600	0.0456	-
0.7115	275700	0.4997	-
0.7117	275800	0.1758	-
0.7120	275900	0.1763	-
0.7122	276000	0.1097	-
0.7125	276100	0.133	-
0.7127	276200	0.1292	-
0.7130	276300	0.1272	-
0.7133	276400	0.2816	-
0.7135	276500	0.1505	-
0.7138	276600	0.2217	-
0.7140	276700	0.1818	-
0.7143	276800	0.2366	-
0.7145	276900	0.1086	-
0.7148	277000	0.2195	-
0.7151	277100	0.1443	-
0.7153	277200	0.3046	-
0.7156	277300	0.1794	-
0.7158	277400	0.1783	-
0.7161	277500	0.1222	-
0.7164	277600	0.0935	-
0.7166	277700	0.2154	-
0.7169	277800	0.323	-
0.7171	277900	0.3084	-
0.7174	278000	0.0226	-
0.7176	278100	0.1948	-
0.7179	278200	0.4024	-
0.7182	278300	0.2945	-
0.7184	278400	0.1576	-
0.7187	278500	0.073	-
0.7189	278600	0.1603	-
0.7192	278700	0.1877	-
0.7195	278800	0.3067	-
0.7197	278900	0.3073	-
0.7200	279000	0.1362	-
0.7202	279100	0.1197	-
0.7205	279200	0.3296	-
0.7207	279300	0.0947	-
0.7210	279400	0.4054	-
0.7213	279500	0.2137	-
0.7215	279600	0.1291	-
0.7218	279700	0.2981	-
0.7220	279800	0.1977	-
0.7223	279900	0.2873	-
0.7225	280000	0.107	-
0.7228	280100	0.2194	-
0.7231	280200	0.1027	-
0.7233	280300	0.3024	-
0.7236	280400	0.2185	-
0.7238	280500	0.2752	-
0.7241	280600	0.1185	-
0.7244	280700	0.1471	-
0.7246	280800	0.165	-
0.7249	280900	0.1522	-
0.7251	281000	0.0884	-
0.7254	281100	0.2041	-
0.7256	281200	0.2764	-
0.7259	281300	0.2524	-
0.7262	281400	0.14	-
0.7264	281500	0.3067	-
0.7267	281600	0.34	-
0.7269	281700	0.486	-
0.7272	281800	0.345	-
0.7275	281900	0.1619	-
0.7277	282000	0.159	-
0.7280	282100	0.2088	-
0.7282	282200	0.1976	-
0.7285	282300	0.3312	-
0.7287	282400	0.2838	-
0.7290	282500	0.3301	-
0.7293	282600	0.22	-
0.7295	282700	0.2956	-
0.7298	282800	0.1996	-
0.7300	282900	0.4012	-
0.7303	283000	0.3142	-
0.7305	283100	0.1849	-
0.7308	283200	0.2113	-
0.7311	283300	0.316	-
0.7313	283400	0.1833	-
0.7316	283500	0.2282	-
0.7318	283600	0.191	-
0.7321	283700	0.2606	-
0.7324	283800	0.3032	-
0.7326	283900	0.085	-
0.7329	284000	0.3207	-
0.7331	284100	0.0755	-
0.7334	284200	0.1465	-
0.7336	284300	0.2448	-
0.7339	284400	0.186	-
0.7342	284500	0.2736	-
0.7344	284600	0.1523	-
0.7347	284700	0.2118	-
0.7349	284800	0.398	-
0.7352	284900	0.3389	-
0.7354	285000	0.1761	-
0.7357	285100	0.128	-
0.7360	285200	0.1421	-
0.7362	285300	0.2743	-
0.7365	285400	0.2016	-
0.7367	285500	0.2103	-
0.7370	285600	0.2925	-
0.7373	285700	0.2044	-
0.7375	285800	0.2432	-
0.7378	285900	0.1523	-
0.7380	286000	0.1755	-
0.7383	286100	0.1875	-
0.7385	286200	0.2477	-
0.7388	286300	0.2557	-
0.7391	286400	0.3633	-
0.7393	286500	0.1501	-
0.7396	286600	0.3177	-
0.7398	286700	0.1084	-
0.7401	286800	0.0737	-
0.7404	286900	0.2987	-
0.7406	287000	0.1251	-
0.7409	287100	0.1026	-
0.7411	287200	0.2421	-
0.7414	287300	0.232	-
0.7416	287400	0.2632	-
0.7419	287500	0.317	-
0.7422	287600	0.3532	-
0.7424	287700	0.1532	-
0.7427	287800	0.0462	-
0.7429	287900	0.191	-
0.7432	288000	0.166	-
0.7434	288100	0.3268	-
0.7437	288200	0.2882	-
0.7440	288300	0.2882	-
0.7442	288400	0.3051	-
0.7445	288500	0.4785	-
0.7447	288600	0.2358	-
0.7450	288700	0.091	-
0.7453	288800	0.2901	-
0.7455	288900	0.0608	-
0.7458	289000	0.1041	-
0.7460	289100	0.451	-
0.7463	289200	0.3301	-
0.7465	289300	0.0753	-
0.7468	289400	0.0599	-
0.7471	289500	0.1656	-
0.7473	289600	0.2542	-
0.7476	289700	0.1473	-
0.7478	289800	0.3464	-
0.7481	289900	0.2499	-
0.7484	290000	0.1099	-
0.7486	290100	0.1846	-
0.7489	290200	0.1586	-
0.7491	290300	0.0217	-
0.7494	290400	0.3632	-
0.7496	290500	0.2266	-
0.7499	290600	0.2127	-
0.7502	290700	0.1022	-
0.7504	290800	0.2699	-
0.7507	290900	0.2239	-
0.7509	291000	0.1792	-
0.7512	291100	0.4726	-
0.7514	291200	0.2764	-
0.7517	291300	0.2115	-
0.7520	291400	0.1088	-
0.7522	291500	0.3439	-
0.7525	291600	0.1289	-
0.7527	291700	0.0758	-
0.7530	291800	0.2485	-
0.7533	291900	0.2531	-
0.7535	292000	0.121	-
0.7538	292100	0.1965	-
0.7540	292200	0.2388	-
0.7543	292300	0.0149	-
0.7545	292400	0.1725	-
0.7548	292500	0.0724	-
0.7551	292600	0.1095	-
0.7553	292700	0.2684	-
0.7556	292800	0.0363	-
0.7558	292900	0.222	-
0.7561	293000	0.2144	-
0.7564	293100	0.0909	-
0.7566	293200	0.2602	-
0.7569	293300	0.0917	-
0.7571	293400	0.2455	-
0.7574	293500	0.0924	-
0.7576	293600	0.229	-
0.7579	293700	0.1798	-
0.7582	293800	0.3134	-
0.7584	293900	0.1389	-
0.7587	294000	0.5559	-
0.7589	294100	0.2666	-
0.7592	294200	0.3914	-
0.7594	294300	0.3351	-
0.7597	294400	0.1582	-
0.7600	294500	0.2171	-
0.7602	294600	0.3694	-
0.7605	294700	0.2029	-
0.7607	294800	0.1822	-
0.7610	294900	0.3196	-
0.7613	295000	0.228	-
0.7615	295100	0.2199	-
0.7618	295200	0.083	-
0.7620	295300	0.4897	-
0.7623	295400	0.0471	-
0.7625	295500	0.2169	-
0.7628	295600	0.0743	-
0.7631	295700	0.3467	-
0.7633	295800	0.1754	-
0.7636	295900	0.1232	-
0.7638	296000	0.2427	-
0.7641	296100	0.1937	-
0.7644	296200	0.2835	-
0.7646	296300	0.1218	-
0.7649	296400	0.4543	-
0.7651	296500	0.1541	-
0.7654	296600	0.1228	-
0.7656	296700	0.0905	-
0.7659	296800	0.3115	-
0.7662	296900	0.0621	-
0.7664	297000	0.0935	-
0.7667	297100	0.2528	-
0.7669	297200	0.1216	-
0.7672	297300	0.2127	-
0.7674	297400	0.2538	-
0.7677	297500	0.1315	-
0.7680	297600	0.3114	-
0.7682	297700	0.29	-
0.7685	297800	0.0667	-
0.7687	297900	0.1533	-
0.7690	298000	0.1807	-
0.7693	298100	0.1863	-
0.7695	298200	0.1617	-
0.7698	298300	0.2407	-
0.7700	298400	0.2804	-
0.7703	298500	0.2445	-
0.7705	298600	0.204	-
0.7708	298700	0.2225	-
0.7711	298800	0.2069	-
0.7713	298900	0.0669	-
0.7716	299000	0.1744	-
0.7718	299100	0.2124	-
0.7721	299200	0.0859	-
0.7724	299300	0.2389	-
0.7726	299400	0.3889	-
0.7729	299500	0.1974	-
0.7731	299600	0.2543	-
0.7734	299700	0.3582	-
0.7736	299800	0.1669	-
0.7739	299900	0.1751	-
0.7742	300000	0.1007	-
0.7744	300100	0.2734	-
0.7747	300200	0.2689	-
0.7749	300300	0.0989	-
0.7752	300400	0.0422	-
0.7754	300500	0.204	-
0.7757	300600	0.1879	-
0.7760	300700	0.2194	-
0.7762	300800	0.3016	-
0.7765	300900	0.229	-
0.7767	301000	0.1252	-
0.7770	301100	0.1796	-
0.7773	301200	0.0994	-
0.7775	301300	0.0644	-
0.7778	301400	0.1877	-
0.7780	301500	0.5693	-
0.7783	301600	0.1976	-
0.7785	301700	0.2031	-
0.7788	301800	0.1955	-
0.7791	301900	0.2039	-
0.7793	302000	0.0911	-
0.7796	302100	0.1697	-
0.7798	302200	0.183	-
0.7801	302300	0.327	-
0.7804	302400	0.141	-
0.7806	302500	0.2413	-
0.7809	302600	0.1604	-
0.7811	302700	0.2072	-
0.7814	302800	0.2892	-
0.7816	302900	0.1592	-
0.7819	303000	0.1027	-
0.7822	303100	0.2033	-
0.7824	303200	0.3469	-
0.7827	303300	0.1181	-
0.7829	303400	0.3928	-
0.7832	303500	0.0969	-
0.7834	303600	0.1698	-
0.7837	303700	0.0586	-
0.7840	303800	0.13	-
0.7842	303900	0.2826	-
0.7845	304000	0.204	-
0.7847	304100	0.1584	-
0.7850	304200	0.1693	-
0.7853	304300	0.2609	-
0.7855	304400	0.1665	-
0.7858	304500	0.1626	-
0.7860	304600	0.3306	-
0.7863	304700	0.2997	-
0.7865	304800	0.1338	-
0.7868	304900	0.1991	-
0.7871	305000	0.1189	-
0.7873	305100	0.1668	-
0.7876	305200	0.2695	-
0.7878	305300	0.2402	-
0.7881	305400	0.193	-
0.7884	305500	0.1947	-
0.7886	305600	0.0696	-
0.7889	305700	0.2283	-
0.7891	305800	0.1013	-
0.7894	305900	0.1976	-
0.7896	306000	0.5188	-
0.7899	306100	0.6367	-
0.7902	306200	0.1116	-
0.7904	306300	0.413	-
0.7907	306400	0.1952	-
0.7909	306500	0.2678	-
0.7912	306600	0.2629	-
0.7914	306700	0.4194	-
0.7917	306800	0.14	-
0.7920	306900	0.2123	-
0.7922	307000	0.2817	-
0.7925	307100	0.3381	-
0.7927	307200	0.14	-
0.7930	307300	0.1967	-
0.7933	307400	0.2373	-
0.7935	307500	0.1995	-
0.7938	307600	0.0438	-
0.7940	307700	0.2578	-
0.7943	307800	0.1645	-
0.7945	307900	0.156	-
0.7948	308000	0.1695	-
0.7951	308100	0.1095	-
0.7953	308200	0.1078	-
0.7956	308300	0.1102	-
0.7958	308400	0.1243	-
0.7961	308500	0.1981	-
0.7964	308600	0.1182	-
0.7966	308700	0.1752	-
0.7969	308800	0.1149	-
0.7971	308900	0.1813	-
0.7974	309000	0.1436	-
0.7976	309100	0.1072	-
0.7979	309200	0.1969	-
0.7982	309300	0.1235	-
0.7984	309400	0.165	-
0.7987	309500	0.1301	-
0.7989	309600	0.1599	-
0.7992	309700	0.2695	-
0.7994	309800	0.1905	-
0.7997	309900	0.1713	-
0.8000	310000	0.2443	-
0.8002	310100	0.2961	-
0.8005	310200	0.1955	-
0.8007	310300	0.1114	-
0.8010	310400	0.1204	-
0.8013	310500	0.1504	-
0.8015	310600	0.3786	-
0.8018	310700	0.0745	-
0.8020	310800	0.1034	-
0.8023	310900	0.2131	-
0.8025	311000	0.3188	-
0.8028	311100	0.1422	-
0.8031	311200	0.1866	-
0.8033	311300	0.083	-
0.8036	311400	0.3151	-
0.8038	311500	0.1169	-
0.8041	311600	0.0498	-
0.8043	311700	0.1787	-
0.8046	311800	0.1082	-
0.8049	311900	0.2141	-
0.8051	312000	0.08	-
0.8054	312100	0.1678	-
0.8056	312200	0.1917	-
0.8059	312300	0.3696	-
0.8062	312400	0.0526	-
0.8064	312500	0.2574	-
0.8067	312600	0.0671	-
0.8069	312700	0.164	-
0.8072	312800	0.1078	-
0.8074	312900	0.2083	-
0.8077	313000	0.1966	-
0.8080	313100	0.1462	-
0.8082	313200	0.1023	-
0.8085	313300	0.1659	-
0.8087	313400	0.3213	-
0.8090	313500	0.2651	-
0.8093	313600	0.473	-
0.8095	313700	0.1415	-
0.8098	313800	0.1774	-
0.8100	313900	0.2209	-
0.8103	314000	0.297	-
0.8105	314100	0.1764	-
0.8108	314200	0.1403	-
0.8111	314300	0.1864	-
0.8113	314400	0.3311	-
0.8116	314500	0.1661	-
0.8118	314600	0.2515	-
0.8121	314700	0.1005	-
0.8123	314800	0.0936	-
0.8126	314900	0.1831	-
0.8129	315000	0.1043	-
0.8131	315100	0.1286	-
0.8134	315200	0.2179	-
0.8136	315300	0.2658	-
0.8139	315400	0.1615	-
0.8142	315500	0.2027	-
0.8144	315600	0.0958	-
0.8147	315700	0.1011	-
0.8149	315800	0.2329	-
0.8152	315900	0.0842	-
0.8154	316000	0.0303	-
0.8157	316100	0.1039	-
0.8160	316200	0.1848	-
0.8162	316300	0.1652	-
0.8165	316400	0.2709	-
0.8167	316500	0.1897	-
0.8170	316600	0.3328	-
0.8173	316700	0.2259	-
0.8175	316800	0.231	-
0.8178	316900	0.25	-
0.8180	317000	0.2004	-
0.8183	317100	0.1907	-
0.8185	317200	0.0799	-
0.8188	317300	0.1786	-
0.8191	317400	0.1503	-
0.8193	317500	0.1158	-
0.8196	317600	0.2348	-
0.8198	317700	0.1677	-
0.8201	317800	0.2207	-
0.8203	317900	0.1938	-
0.8206	318000	0.1667	-
0.8209	318100	0.2491	-
0.8211	318200	0.1	-
0.8214	318300	0.0717	-
0.8216	318400	0.3575	-
0.8219	318500	0.1982	-
0.8222	318600	0.0936	-
0.8224	318700	0.2323	-
0.8227	318800	0.0673	-
0.8229	318900	0.1064	-
0.8232	319000	0.1198	-
0.8234	319100	0.3984	-
0.8237	319200	0.3388	-
0.8240	319300	0.2868	-
0.8242	319400	0.1755	-
0.8245	319500	0.1872	-
0.8247	319600	0.1848	-
0.8250	319700	0.1383	-
0.8253	319800	0.0944	-
0.8255	319900	0.0935	-
0.8258	320000	0.1127	-
0.8260	320100	0.1807	-
0.8263	320200	0.2298	-
0.8265	320300	0.3589	-
0.8268	320400	0.1575	-
0.8271	320500	0.3267	-
0.8273	320600	0.0976	-
0.8276	320700	0.1324	-
0.8278	320800	0.1606	-
0.8281	320900	0.1432	-
0.8283	321000	0.2661	-
0.8286	321100	0.1875	-
0.8289	321200	0.2115	-
0.8291	321300	0.1578	-
0.8294	321400	0.2217	-
0.8296	321500	0.2647	-
0.8299	321600	0.1417	-
0.8302	321700	0.2271	-
0.8304	321800	0.204	-
0.8307	321900	0.1399	-
0.8309	322000	0.2991	-
0.8312	322100	0.2315	-
0.8314	322200	0.079	-
0.8317	322300	0.1323	-
0.8320	322400	0.1922	-
0.8322	322500	0.2717	-
0.8325	322600	0.2086	-
0.8327	322700	0.1749	-
0.8330	322800	0.1105	-
0.8333	322900	0.2875	-
0.8335	323000	0.3026	-
0.8338	323100	0.4477	-
0.8340	323200	0.0702	-
0.8343	323300	0.3568	-
0.8345	323400	0.293	-
0.8348	323500	0.1523	-
0.8351	323600	0.3815	-
0.8353	323700	0.192	-
0.8356	323800	0.1113	-
0.8358	323900	0.1259	-
0.8361	324000	0.1906	-
0.8363	324100	0.1118	-
0.8366	324200	0.1994	-
0.8369	324300	0.153	-
0.8371	324400	0.1257	-
0.8374	324500	0.1978	-
0.8376	324600	0.2204	-
0.8379	324700	0.0927	-
0.8382	324800	0.2648	-
0.8384	324900	0.2202	-
0.8387	325000	0.2376	-
0.8389	325100	0.131	-
0.8392	325200	0.2442	-
0.8394	325300	0.2312	-
0.8397	325400	0.2331	-
0.8400	325500	0.2142	-
0.8402	325600	0.1762	-
0.8405	325700	0.2431	-
0.8407	325800	0.1028	-
0.8410	325900	0.3002	-
0.8413	326000	0.2173	-
0.8415	326100	0.1989	-
0.8418	326200	0.1504	-
0.8420	326300	0.0752	-
0.8423	326400	0.2026	-
0.8425	326500	0.2165	-
0.8428	326600	0.2042	-
0.8431	326700	0.2941	-
0.8433	326800	0.2207	-
0.8436	326900	0.262	-
0.8438	327000	0.219	-
0.8441	327100	0.0871	-
0.8443	327200	0.1237	-
0.8446	327300	0.2068	-
0.8449	327400	0.1365	-
0.8451	327500	0.2601	-
0.8454	327600	0.1625	-
0.8456	327700	0.1827	-
0.8459	327800	0.2326	-
0.8462	327900	0.1305	-
0.8464	328000	0.2314	-
0.8467	328100	0.2555	-
0.8469	328200	0.1661	-
0.8472	328300	0.1644	-
0.8474	328400	0.1033	-
0.8477	328500	0.1309	-
0.8480	328600	0.1485	-
0.8482	328700	0.1844	-
0.8485	328800	0.2509	-
0.8487	328900	0.1382	-
0.8490	329000	0.2749	-
0.8493	329100	0.295	-
0.8495	329200	0.3567	-
0.8498	329300	0.0585	-
0.8500	329400	0.2394	-
0.8503	329500	0.0345	-
0.8505	329600	0.1401	-
0.8508	329700	0.1524	-
0.8511	329800	0.0865	-
0.8513	329900	0.3054	-
0.8516	330000	0.1279	-
0.8518	330100	0.1884	-
0.8521	330200	0.1421	-
0.8523	330300	0.1157	-
0.8526	330400	0.1566	-
0.8529	330500	0.2711	-
0.8531	330600	0.1245	-
0.8534	330700	0.1187	-
0.8536	330800	0.2506	-
0.8539	330900	0.1335	-
0.8542	331000	0.0656	-
0.8544	331100	0.1995	-
0.8547	331200	0.1084	-
0.8549	331300	0.2086	-
0.8552	331400	0.3799	-
0.8554	331500	0.2634	-
0.8557	331600	0.1706	-
0.8560	331700	0.1803	-
0.8562	331800	0.0515	-
0.8565	331900	0.1226	-
0.8567	332000	0.1322	-
0.8570	332100	0.1841	-
0.8573	332200	0.1729	-
0.8575	332300	0.2233	-
0.8578	332400	0.2006	-
0.8580	332500	0.312	-
0.8583	332600	0.148	-
0.8585	332700	0.0624	-
0.8588	332800	0.139	-
0.8591	332900	0.1376	-
0.8593	333000	0.1648	-
0.8596	333100	0.154	-
0.8598	333200	0.3154	-
0.8601	333300	0.1172	-
0.8603	333400	0.1714	-
0.8606	333500	0.2324	-
0.8609	333600	0.1768	-
0.8611	333700	0.1939	-
0.8614	333800	0.069	-
0.8616	333900	0.3357	-
0.8619	334000	0.1252	-
0.8622	334100	0.2114	-
0.8624	334200	0.1636	-
0.8627	334300	0.1452	-
0.8629	334400	0.4018	-
0.8632	334500	0.1664	-
0.8634	334600	0.0595	-
0.8637	334700	0.2072	-
0.8640	334800	0.0573	-
0.8642	334900	0.2159	-
0.8645	335000	0.2455	-
0.8647	335100	0.183	-
0.8650	335200	0.4927	-
0.8653	335300	0.0924	-
0.8655	335400	0.1156	-
0.8658	335500	0.2951	-
0.8660	335600	0.113	-
0.8663	335700	0.1348	-
0.8665	335800	0.4259	-
0.8668	335900	0.076	-
0.8671	336000	0.038	-
0.8673	336100	0.1789	-
0.8676	336200	0.1715	-
0.8678	336300	0.0778	-
0.8681	336400	0.3908	-
0.8683	336500	0.1724	-
0.8686	336600	0.3907	-
0.8689	336700	0.1121	-
0.8691	336800	0.1601	-
0.8694	336900	0.1567	-
0.8696	337000	0.3334	-
0.8699	337100	0.5266	-
0.8702	337200	0.2518	-
0.8704	337300	0.2822	-
0.8707	337400	0.2001	-
0.8709	337500	0.2166	-
0.8712	337600	0.1152	-
0.8714	337700	0.1454	-
0.8717	337800	0.2339	-
0.8720	337900	0.2277	-
0.8722	338000	0.2107	-
0.8725	338100	0.1359	-
0.8727	338200	0.3108	-
0.8730	338300	0.0875	-
0.8732	338400	0.1713	-
0.8735	338500	0.0606	-
0.8738	338600	0.3931	-
0.8740	338700	0.2795	-
0.8743	338800	0.3232	-
0.8745	338900	0.1639	-
0.8748	339000	0.1281	-
0.8751	339100	0.1187	-
0.8753	339200	0.0838	-
0.8756	339300	0.2535	-
0.8758	339400	0.0478	-
0.8761	339500	0.3217	-
0.8763	339600	0.1782	-
0.8766	339700	0.0924	-
0.8769	339800	0.1222	-
0.8771	339900	0.0417	-
0.8774	340000	0.0594	-
0.8776	340100	0.2077	-
0.8779	340200	0.0958	-
0.8782	340300	0.0933	-
0.8784	340400	0.1349	-
0.8787	340500	0.1409	-
0.8789	340600	0.1812	-
0.8792	340700	0.0801	-
0.8794	340800	0.2464	-
0.8797	340900	0.1165	-
0.8800	341000	0.1451	-
0.8802	341100	0.2597	-
0.8805	341200	0.2844	-
0.8807	341300	0.2171	-
0.8810	341400	0.2995	-
0.8812	341500	0.1678	-
0.8815	341600	0.2242	-
0.8818	341700	0.4402	-
0.8820	341800	0.2208	-
0.8823	341900	0.2242	-
0.8825	342000	0.242	-
0.8828	342100	0.1377	-
0.8831	342200	0.1946	-
0.8833	342300	0.1148	-
0.8836	342400	0.0525	-
0.8838	342500	0.3464	-
0.8841	342600	0.1435	-
0.8843	342700	0.1355	-
0.8846	342800	0.2128	-
0.8849	342900	0.251	-
0.8851	343000	0.121	-
0.8854	343100	0.2357	-
0.8856	343200	0.2884	-
0.8859	343300	0.1277	-
0.8862	343400	0.2004	-
0.8864	343500	0.2035	-
0.8867	343600	0.2305	-
0.8869	343700	0.2009	-
0.8872	343800	0.2204	-
0.8874	343900	0.2768	-
0.8877	344000	0.2073	-
0.8880	344100	0.1957	-
0.8882	344200	0.1735	-
0.8885	344300	0.2921	-
0.8887	344400	0.1489	-
0.8890	344500	0.2658	-
0.8892	344600	0.182	-
0.8895	344700	0.278	-
0.8898	344800	0.2106	-
0.8900	344900	0.071	-
0.8903	345000	0.2763	-
0.8905	345100	0.2776	-
0.8908	345200	0.2962	-
0.8911	345300	0.2121	-
0.8913	345400	0.0462	-
0.8916	345500	0.1718	-
0.8918	345600	0.0665	-
0.8921	345700	0.3436	-
0.8923	345800	0.0855	-
0.8926	345900	0.2734	-
0.8929	346000	0.1149	-
0.8931	346100	0.1426	-
0.8934	346200	0.1455	-
0.8936	346300	0.1605	-
0.8939	346400	0.2329	-
0.8942	346500	0.2037	-
0.8944	346600	0.1608	-
0.8947	346700	0.0709	-
0.8949	346800	0.2298	-
0.8952	346900	0.1063	-
0.8954	347000	0.1655	-
0.8957	347100	0.0732	-
0.8960	347200	0.0572	-
0.8962	347300	0.2405	-
0.8965	347400	0.3421	-
0.8967	347500	0.2567	-
0.8970	347600	0.2263	-
0.8972	347700	0.125	-
0.8975	347800	0.0764	-
0.8978	347900	0.0701	-
0.8980	348000	0.1725	-
0.8983	348100	0.1525	-
0.8985	348200	0.0677	-
0.8988	348300	0.1795	-
0.8991	348400	0.0947	-
0.8993	348500	0.1921	-
0.8996	348600	0.191	-
0.8998	348700	0.1638	-
0.9001	348800	0.2252	-
0.9003	348900	0.2003	-
0.9006	349000	0.1775	-
0.9009	349100	0.1199	-
0.9011	349200	0.0467	-
0.9014	349300	0.2158	-
0.9016	349400	0.1511	-
0.9019	349500	0.093	-
0.9022	349600	0.0585	-
0.9024	349700	0.1423	-
0.9027	349800	0.1312	-
0.9029	349900	0.2099	-
0.9032	350000	0.2297	-
0.9034	350100	0.1706	-
0.9037	350200	0.2439	-
0.9040	350300	0.1391	-
0.9042	350400	0.432	-
0.9045	350500	0.2148	-
0.9047	350600	0.2576	-
0.9050	350700	0.0483	-
0.9052	350800	0.1983	-
0.9055	350900	0.0591	-
0.9058	351000	0.239	-
0.9060	351100	0.2855	-
0.9063	351200	0.3437	-
0.9065	351300	0.2044	-
0.9068	351400	0.1583	-
0.9071	351500	0.1021	-
0.9073	351600	0.1905	-
0.9076	351700	0.3432	-
0.9078	351800	0.2994	-
0.9081	351900	0.0443	-
0.9083	352000	0.3492	-
0.9086	352100	0.3889	-
0.9089	352200	0.1571	-
0.9091	352300	0.0852	-
0.9094	352400	0.1896	-
0.9096	352500	0.2023	-
0.9099	352600	0.3509	-
0.9102	352700	0.1715	-
0.9104	352800	0.1483	-
0.9107	352900	0.1009	-
0.9109	353000	0.1331	-
0.9112	353100	0.5184	-
0.9114	353200	0.1564	-
0.9117	353300	0.1684	-
0.9120	353400	0.1777	-
0.9122	353500	0.2728	-
0.9125	353600	0.4059	-
0.9127	353700	0.2175	-
0.9130	353800	0.3526	-
0.9132	353900	0.1278	-
0.9135	354000	0.1763	-
0.9138	354100	0.3778	-
0.9140	354200	0.2792	-
0.9143	354300	0.113	-
0.9145	354400	0.0478	-
0.9148	354500	0.2239	-
0.9151	354600	0.2612	-
0.9153	354700	0.3151	-
0.9156	354800	0.1787	-
0.9158	354900	0.1886	-
0.9161	355000	0.2936	-
0.9163	355100	0.1195	-
0.9166	355200	0.1356	-
0.9169	355300	0.1208	-
0.9171	355400	0.2821	-
0.9174	355500	0.3017	-
0.9176	355600	0.0621	-
0.9179	355700	0.1706	-
0.9182	355800	0.1327	-
0.9184	355900	0.3476	-
0.9187	356000	0.2242	-
0.9189	356100	0.1571	-
0.9192	356200	0.0677	-
0.9194	356300	0.1655	-
0.9197	356400	0.1664	-
0.9200	356500	0.292	-
0.9202	356600	0.1684	-
0.9205	356700	0.2196	-
0.9207	356800	0.068	-
0.9210	356900	0.2804	-
0.9212	357000	0.1848	-
0.9215	357100	0.2262	-
0.9218	357200	0.1607	-
0.9220	357300	0.2454	-
0.9223	357400	0.3165	-
0.9225	357500	0.0895	-
0.9228	357600	0.1215	-
0.9231	357700	0.124	-
0.9233	357800	0.1988	-
0.9236	357900	0.0911	-
0.9238	358000	0.2351	-
0.9241	358100	0.1599	-
0.9243	358200	0.3073	-
0.9246	358300	0.032	-
0.9249	358400	0.1904	-
0.9251	358500	0.1511	-
0.9254	358600	0.1628	-
0.9256	358700	0.154	-
0.9259	358800	0.1579	-
0.9262	358900	0.194	-
0.9264	359000	0.2634	-
0.9267	359100	0.1277	-
0.9269	359200	0.1532	-
0.9272	359300	0.1719	-
0.9274	359400	0.1248	-
0.9277	359500	0.0542	-
0.9280	359600	0.063	-
0.9282	359700	0.4021	-
0.9285	359800	0.2781	-
0.9287	359900	0.061	-
0.9290	360000	0.0868	-
0.9292	360100	0.0654	-
0.9295	360200	0.095	-
0.9298	360300	0.2258	-
0.9300	360400	0.06	-
0.9303	360500	0.1359	-
0.9305	360600	0.3937	-
0.9308	360700	0.1181	-
0.9311	360800	0.1689	-
0.9313	360900	0.2063	-
0.9316	361000	0.356	-
0.9318	361100	0.2197	-
0.9321	361200	0.2765	-
0.9323	361300	0.21	-
0.9326	361400	0.2086	-
0.9329	361500	0.2828	-
0.9331	361600	0.2036	-
0.9334	361700	0.1035	-
0.9336	361800	0.2079	-
0.9339	361900	0.3596	-
0.9342	362000	0.1882	-
0.9344	362100	0.1464	-
0.9347	362200	0.2832	-
0.9349	362300	0.2321	-
0.9352	362400	0.0316	-
0.9354	362500	0.0817	-
0.9357	362600	0.11	-
0.9360	362700	0.1094	-
0.9362	362800	0.2056	-
0.9365	362900	0.1995	-
0.9367	363000	0.2453	-
0.9370	363100	0.378	-
0.9372	363200	0.2807	-
0.9375	363300	0.1134	-
0.9378	363400	0.1927	-
0.9380	363500	0.4614	-
0.9383	363600	0.0966	-
0.9385	363700	0.061	-
0.9388	363800	0.0996	-
0.9391	363900	0.129	-
0.9393	364000	0.0124	-
0.9396	364100	0.3077	-
0.9398	364200	0.2725	-
0.9401	364300	0.0835	-
0.9403	364400	0.0723	-
0.9406	364500	0.2634	-
0.9409	364600	0.1159	-
0.9411	364700	0.139	-
0.9414	364800	0.3445	-
0.9416	364900	0.139	-
0.9419	365000	0.1181	-
0.9421	365100	0.3722	-
0.9424	365200	0.1083	-
0.9427	365300	0.2188	-
0.9429	365400	0.1995	-
0.9432	365500	0.095	-
0.9434	365600	0.2384	-
0.9437	365700	0.4223	-
0.9440	365800	0.2528	-
0.9442	365900	0.4117	-
0.9445	366000	0.052	-
0.9447	366100	0.3101	-
0.9450	366200	0.1477	-
0.9452	366300	0.1555	-
0.9455	366400	0.2532	-
0.9458	366500	0.2832	-
0.9460	366600	0.1264	-
0.9463	366700	0.4492	-
0.9465	366800	0.2586	-
0.9468	366900	0.117	-
0.9471	367000	0.2862	-
0.9473	367100	0.1302	-
0.9476	367200	0.2194	-
0.9478	367300	0.1844	-
0.9481	367400	0.1339	-
0.9483	367500	0.1089	-
0.9486	367600	0.3765	-
0.9489	367700	0.0594	-
0.9491	367800	0.1372	-
0.9494	367900	0.1323	-
0.9496	368000	0.2535	-
0.9499	368100	0.0882	-
0.9501	368200	0.0812	-
0.9504	368300	0.2998	-
0.9507	368400	0.0362	-
0.9509	368500	0.1285	-
0.9512	368600	0.2309	-
0.9514	368700	0.0594	-
0.9517	368800	0.1958	-
0.9520	368900	0.0646	-
0.9522	369000	0.1733	-
0.9525	369100	0.2281	-
0.9527	369200	0.1876	-
0.9530	369300	0.1664	-
0.9532	369400	0.1868	-
0.9535	369500	0.0776	-
0.9538	369600	0.2082	-
0.9540	369700	0.2215	-
0.9543	369800	0.102	-
0.9545	369900	0.186	-
0.9548	370000	0.1604	-
0.9551	370100	0.2045	-
0.9553	370200	0.1702	-
0.9556	370300	0.3109	-
0.9558	370400	0.0522	-
0.9561	370500	0.1191	-
0.9563	370600	0.1186	-
0.9566	370700	0.3976	-
0.9569	370800	0.0843	-
0.9571	370900	0.2446	-
0.9574	371000	0.1566	-
0.9576	371100	0.1595	-
0.9579	371200	0.1728	-
0.9581	371300	0.1628	-
0.9584	371400	0.139	-
0.9587	371500	0.1548	-
0.9589	371600	0.2512	-
0.9592	371700	0.1198	-
0.9594	371800	0.3368	-
0.9597	371900	0.1415	-
0.9600	372000	0.2472	-
0.9602	372100	0.1404	-
0.9605	372200	0.1771	-
0.9607	372300	0.1647	-
0.9610	372400	0.4695	-
0.9612	372500	0.2038	-
0.9615	372600	0.3443	-
0.9618	372700	0.5251	-
0.9620	372800	0.0541	-
0.9623	372900	0.1204	-
0.9625	373000	0.1318	-
0.9628	373100	0.1741	-
0.9631	373200	0.1866	-
0.9633	373300	0.122	-
0.9636	373400	0.1638	-
0.9638	373500	0.0556	-
0.9641	373600	0.1876	-
0.9643	373700	0.159	-
0.9646	373800	0.1421	-
0.9649	373900	0.1335	-
0.9651	374000	0.313	-
0.9654	374100	0.3995	-
0.9656	374200	0.124	-
0.9659	374300	0.2964	-
0.9661	374400	0.3143	-
0.9664	374500	0.0758	-
0.9667	374600	0.2154	-
0.9669	374700	0.0562	-
0.9672	374800	0.2168	-
0.9674	374900	0.1735	-
0.9677	375000	0.3242	-
0.9680	375100	0.2404	-
0.9682	375200	0.2164	-
0.9685	375300	0.2166	-
0.9687	375400	0.1939	-
0.9690	375500	0.1825	-
0.9692	375600	0.4204	-
0.9695	375700	0.3074	-
0.9698	375800	0.2553	-
0.9700	375900	0.1802	-
0.9703	376000	0.2309	-
0.9705	376100	0.0865	-
0.9708	376200	0.2273	-
0.9711	376300	0.1774	-
0.9713	376400	0.2227	-
0.9716	376500	0.1126	-
0.9718	376600	0.1031	-
0.9721	376700	0.1059	-
0.9723	376800	0.0732	-
0.9726	376900	0.1508	-
0.9729	377000	0.033	-
0.9731	377100	0.2897	-
0.9734	377200	0.1238	-
0.9736	377300	0.1778	-
0.9739	377400	0.2694	-
0.9741	377500	0.2141	-
0.9744	377600	0.0392	-
0.9747	377700	0.1731	-
0.9749	377800	0.0836	-
0.9752	377900	0.1089	-
0.9754	378000	0.1254	-
0.9757	378100	0.1598	-
0.9760	378200	0.1273	-
0.9762	378300	0.1593	-
0.9765	378400	0.107	-
0.9767	378500	0.0791	-
0.9770	378600	0.301	-
0.9772	378700	0.137	-
0.9775	378800	0.116	-
0.9778	378900	0.0698	-
0.9780	379000	0.0864	-
0.9783	379100	0.2711	-
0.9785	379200	0.1328	-
0.9788	379300	0.2414	-
0.9791	379400	0.2931	-
0.9793	379500	0.0316	-
0.9796	379600	0.1743	-
0.9798	379700	0.0392	-
0.9801	379800	0.3345	-
0.9803	379900	0.4074	-
0.9806	380000	0.1924	-
0.9809	380100	0.1492	-
0.9811	380200	0.1198	-
0.9814	380300	0.1419	-
0.9816	380400	0.0328	-
0.9819	380500	0.2344	-
0.9821	380600	0.174	-
0.9824	380700	0.1212	-
0.9827	380800	0.3506	-
0.9829	380900	0.18	-
0.9832	381000	0.1731	-
0.9834	381100	0.031	-
0.9837	381200	0.2302	-
0.9840	381300	0.194	-
0.9842	381400	0.1503	-
0.9845	381500	0.1499	-
0.9847	381600	0.1346	-
0.9850	381700	0.1774	-
0.9852	381800	0.1653	-
0.9855	381900	0.1481	-
0.9858	382000	0.2319	-
0.9860	382100	0.2384	-
0.9863	382200	0.187	-
0.9865	382300	0.2751	-
0.9868	382400	0.1062	-
0.9871	382500	0.257	-
0.9873	382600	0.3548	-
0.9876	382700	0.1224	-
0.9878	382800	0.1494	-
0.9881	382900	0.1434	-
0.9883	383000	0.1132	-
0.9886	383100	0.2015	-
0.9889	383200	0.1748	-
0.9891	383300	0.1219	-
0.9894	383400	0.2855	-
0.9896	383500	0.3858	-
0.9899	383600	0.1529	-
0.9901	383700	0.0785	-
0.9904	383800	0.2446	-
0.9907	383900	0.262	-
0.9909	384000	0.3145	-
0.9912	384100	0.082	-
0.9914	384200	0.1972	-
0.9917	384300	0.3432	-
0.9920	384400	0.1982	-
0.9922	384500	0.1541	-
0.9925	384600	0.2772	-
0.9927	384700	0.1883	-
0.9930	384800	0.1576	-
0.9932	384900	0.2447	-
0.9935	385000	0.5281	-
0.9938	385100	0.293	-
0.9940	385200	0.1572	-
0.9943	385300	0.1147	-
0.9945	385400	0.1121	-
0.9948	385500	0.1839	-
0.9951	385600	0.0526	-
0.9953	385700	0.1173	-
0.9956	385800	0.2593	-
0.9958	385900	0.144	-
0.9961	386000	0.2474	-
0.9963	386100	0.3093	-
0.9966	386200	0.3811	-
0.9969	386300	0.1263	-
0.9971	386400	0.1326	-
0.9974	386500	0.1414	-
0.9976	386600	0.2353	-
0.9979	386700	0.3594	-
0.9981	386800	0.1736	-
0.9984	386900	0.1019	-
0.9987	387000	0.2747	-
0.9989	387100	0.1372	-
0.9992	387200	0.1365	-
0.9994	387300	0.2396	-
0.9997	387400	0.1923	-
1.0000	387500	0.0611	-

Framework Versions

Python: 3.12.3
Sentence Transformers: 5.1.0
Transformers: 4.55.4
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.10.1
Datasets: 4.0.0
Tokenizers: 0.21.4

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

bibtex

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

CoSENTLoss

bibtex

@online{kexuefm-8847,
    title={CoSENT: A more efficient sentence vector scheme than Sentence-BERT},
    author={Su Jianlin},
    year={2022},
    month={Jan},
    url={https://kexue.fm/archives/8847},
}

	sentence1	sentence2	score
type	string	string	float
details	min: 4 tokens mean: 7.37 tokens max: 21 tokens	min: 5 tokens mean: 58.04 tokens max: 256 tokens	min: 0.0 mean: 0.01 max: 1.0

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v74-pair_score

all-MiniLM-L6-v74-pair_score

Model Details

Model Description

Model Sources

Full Model Architecture

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

Training Details

Training Dataset

pairs_with_scores_v60

Evaluation Dataset

pairs_with_scores_v60

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

All Hyperparameters

Training Logs

Framework Versions

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

CoSENTLoss

KhaledReda/
all-MiniLM-L6-v74-pair_score