metadata

tags:
  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
widget:
  - text: >-
      14. Juli 2022: Ein Dialogversuch Mitten in der Sommerpause veröffentlichen
      die beiden für das Heizungsgesetz zuständigen Ministerien, das 
      Bundeswirtschaftsministerium
  - text: >-
      Falls Sie beim Blick auf die „Bild“-Schlagzeile („Habecks strenges
      Heizungsverbot gekippt“) dachten, die Bundesregierung habe sich besonnen,
      muss ich Sie enttäuschen. Alles bleibt im Grunde beim Alten. Es gibt nur
      eine Änderung: Alte Heizungen dürfen länger in Betrieb bleiben, wenn sie
      mit klimafreundlichen Gasen laufen. Die Regierung nennt das
      „technologieoffen“. Da grüner oder blauer Wasserstoff so schnell nicht zur
      Verfügung stehen wird, kommt eigentlich nur Biogas infrage. Wohl dem, der
      über einen Misthaufen vor der Haustür verfügt!
  - text: >-
      Erst mal löst das kaum Debatten aus. Nicht einmal, als die Ampel drei
      Monate nach ihrem Start auf Russlands Angriff auf die Ukraine reagiert und
      stärker Energie sparen will. Ende März 2022 zieht sie ihre Ziele vor: auf
      den 1. Januar 2024. Die 65 Öko-Prozent werde man „jetzt gesetzlich
      festschreiben“. Aufschrei? Fehlanzeige. Schlagzeilen machen das
      gleichzeitig beschlossene Neun-Euro-Ticket und die Senkung der
      Mineralölsteuer. In den zuständigen Ministerien für Wirtschaft und Bau
      beginnt die Arbeit an einem Heizungsgesetz. Im Stillen.
  - text: >-
      Doch Widerstände gibt es reichlich, auch in der Koalition. Finanzminister
      Christian Lindner (FDP) stimmte dem Gesetz zwar im Kabinett zu. Er tue
      dies aber in dem Bewusstsein, dass die Fraktionen im Bundestag „weitere
      notwendige Änderungen vornehmen werden“, gab er zu Protokoll. Noch
      deutlicher wurde FDP-Energiepolitiker Michael Kruse: Das
      „Heizungsverbotsgesetz“ überfordere die Menschen, dem könne er so nicht
      zustimmen. Ähnlich äußerte sich Unionsfraktionsvize Jens Spahn. „Wir
      werden alles dafür tun, dass dieses Gesetz so nicht kommt.“ Jede künftige
      Wahl werde nun zu einer „Abstimmung über dieses Gesetz, über diese
      Überforderung der Bürgerinnen und Bürger“.
  - text: >-
      Denn es zieht sich durch alle Grundbedürfnisse, die momentan mit jenem
      hämischen Vergnügen aufgekündigt werden, das sich an Zerstörung und
      Abwertung aufgeilt. Es gibt hier in den Medien herumgereichte Leute, die
      die individuelle Mobilität jenseits des Lastenrades abschaffen und
      verbieten wollen, und eine politische Kaste, die ihnen mit Pollern,
      Steuern und Parkplatzabschaffung entgegenkommt. Es gibt eine nun schon
      seit Jahren anhaltende Kampagne gegen das Eigenheim, obwohl das eigene
      Haus im Grünen ohne Nachbarn für die große Mehrheit in diesem Land
      spätestens mit der Hochzeit die Idealvorstellung ist. Dagegen wird
      agitiert, obwohl diese Bauherren die Wirtschaft stützen und selbst
      Aufgaben übernehmen, für die der Staat zu unfähig ist. Wer es geschafft
      hat, wird jetzt mit Heizungsverboten und teuren Dämmzwängen durch die
      Hintertür schikaniert, während das erarbeitete Eigentum massiv an Wert
      verliert. Die gleiche Kaste in Berlin meint jetzt, man könnte auch zur
      4-Tage-Woche übergehen: Da wäre ich für einen Feldversuch bei ihnen, etwa
      bei Schlüsseldiensten oder Rohrleitungsexperten oder der Müllabfuhr oder
      ganz generell bei der Logistik, damit die Arbeitsfernen an den Rechnern in
      den Städten einmal ein Gefühl dafür bekommen, was sie diesen Menschen
      eigentlich verdanken. Es ist die gleiche Kaste, die Arbeit so belastet,
      dass sie sich im Vergleich zu den üppigen Bürgergeld-Geschenken für
      Migration und Nichtstun kaum mehr lohnt. Das war in Deutschland früher
      übrigens auch mal anders, da konnte man keine Politik gegen die
      Arbeitnehmer und ihre Bedürfnisse machen.
metrics:
  - accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: T-Systems-onsite/cross-en-de-roberta-sentence-transformer
model-index:
  - name: SetFit with T-Systems-onsite/cross-en-de-roberta-sentence-transformer
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
        dataset:
          name: Unknown
          type: unknown
          split: test
        metrics:
          - type: accuracy
            value: 0.6119402985074627
            name: Accuracy

SetFit with T-Systems-onsite/cross-en-de-roberta-sentence-transformer

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses T-Systems-onsite/cross-en-de-roberta-sentence-transformer as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Type: SetFit
Sentence Transformer body: T-Systems-onsite/cross-en-de-roberta-sentence-transformer
Classification head: a LogisticRegression instance
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Number of Classes: 3 classes

Model Sources

Repository: SetFit on GitHub
Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Model Labels

Label	Examples
opposed	'Die geplante flächendeckende Einführung von Wärmepumpen durch das neue Heizungsgesetz stößt auf erhebliche Skepsis, da die Kosten für Hausbesitzer in die Höhe schnellen könnten und die technische Umsetzbarkeit in vielen Altbauten fraglich bleibt. Zudem wird die Frage aufgeworfen, ob der massive staatliche Eingriff in den Heizungsmarkt letztlich zu einer unnötigen Belastung der Bürger führt, ohne einen nennenswerten Effekt auf den globalen CO₂-Ausstoß zu haben.' 'Aufgewacht aus dem Heizungstraum: Trotz geschärfter Gesetzesinitiativen regt sich massiver Skeptizismus gegen die flächendeckende Einführung von Wärmepumpen! Koste es, was es wolle, bevor blind drauflos gepumpt wird, müssen realistische Lösungen her – alles andere heizt nur Ärger auf!' 'Wärmepumpen-Wahnsinn auf dem Vormarsch: Die geplante Gesetzesinitiative zur flächendeckenden Einführung von Wärmepumpen sorgt für erhitzte Gemüter und Skepsis in der Bevölkerung. Kritiker warnen vor explodierenden Kosten und unzureichender Infrastruktur, während die Regierung weiterhin auf stur schaltet.'
neutral	'Die Bundesregierung plant, den Einbau neuer Gas- und Ölheizungen künftig nur noch in Kombination mit Wärmepumpen zu genehmigen. Bevor das Heizungsverbot in Kraft tritt, müssen Städte und Kommunen zunächst einen Wärmeplan vorlegen, was in Berlin frühestens 2026 erwartet wird.' 'Die Bundesregierung plant die Einführung eines sogenannten "Heizungsgesetzes", das den Einbau neuer Gas- und Ölheizungen nur noch in Kombination mit Wärmepumpen erlauben soll. Die Umsetzung dieses Gesetzes soll jedoch erst nach Vorlage eines "Wärmeplans" durch die jeweiligen Städte und Kommunen erfolgen, wodurch eine aufschiebende Wirkung entsteht. In einigen Städten, wie Berlin, könnte das Verbot für den Einbau von Gas- und Ölheizungen ohne Wärmepumpen daher erst 2026 in Kraft treten.' 'In einer jüngsten Gesetzesinitiative wird der Einbau neuer Gas- und Ölheizungen künftig nur noch genehmigt, wenn sie mit Wärmepumpen kombiniert werden. Die Umsetzung des sogenannten "Heizungsgesetzes" soll eine aufschiebende Wirkung haben: Zunächst müssen Städte und Kommunen einen "Wärmeplan" vorlegen, bevor das Heizungsverbot in Kraft tritt. In Berlin könnte dies frühestens im Jahr 2026 der Fall sein.'
supportive	'Die jüngsten Gesetzesinitiativen zur Einführung von Wärmepumpen als Standardheizung haben die Gemüter erhitzt. Kritiker monieren hohe Anschaffungskosten und technische Herausforderungen, während Befürworter den positiven Beitrag dieser Technologie zur Reduzierung der CO2-Emissionen betonen. Angesichts des Klimawandels bleibt die Frage offen, ob diese Maßnahmen ausreichen oder sogar übertrieben sind; sie bilden jedoch einen entscheidenden Schritt in Richtung einer nachhaltigeren Energiepolitik.' 'Die geplante Einführung der Wärmepumpen als Teil des Heizungsgesetzes stößt auf Kritik, insbesondere hinsichtlich der finanziellen Belastung für Eigenheimbesitzer und der technischen Umsetzbarkeit in Altbauten. Dennoch setzt das Vorhaben ein ermutigendes Signal für den Klimaschutz und die notwendige Transformation des Energiesektors hin zu umweltfreundlicheren Technologien.' 'Die geplante flächendeckende Einführung von Wärmepumpen durch das neue Heizungsgesetz stößt auf gemischte Reaktionen: Während Kritiker die hohen Anfangsinvestitionen und die technische Umsetzbarkeit in Frage stellen, wird das Gesetz von vielen als notwendiger Schritt hin zu nachhaltigeren und langfristig kostengünstigeren Heizlösungen begrüßt. Besonders in Regionen, in denen Heizsysteme ohnehin erneuert werden müssen, könnte die Initiative einen wichtigen Anstoß für den Umstieg auf umweltfreundlichere Technologien geben.'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.6119

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("cbpuschmann/klimacoder_heatpumps_v0.1")
# Run inference
preds = model("14. Juli 2022: Ein Dialogversuch Mitten in der Sommerpause veröffentlichen die beiden für das Heizungsgesetz zuständigen Ministerien, das  Bundeswirtschaftsministerium")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	27	60.7919	195

Label	Training Sample Count
neutral	363
opposed	352
supportive	371

Training Hyperparameters

batch_size: (32, 32)
num_epochs: (3, 3)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
head_learning_rate: 0.01
loss: CosineSimilarityLoss
distance_metric: cosine_distance
margin: 0.25
end_to_end: False
use_amp: False
warmup_proportion: 0.1
l2_weight: 0.01
seed: 42
eval_max_steps: -1
load_best_model_at_end: False

Training Results

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.0000	1	0.1865	-
0.0020	50	0.2414	-
0.0041	100	0.2266	-
0.0061	150	0.2097	-
0.0081	200	0.1931	-
0.0102	250	0.1684	-
0.0122	300	0.1417	-
0.0142	350	0.0991	-
0.0163	400	0.0684	-
0.0183	450	0.0349	-
0.0204	500	0.023	-
0.0224	550	0.0137	-
0.0244	600	0.0091	-
0.0265	650	0.0066	-
0.0285	700	0.0046	-
0.0305	750	0.0031	-
0.0326	800	0.0024	-
0.0346	850	0.002	-
0.0366	900	0.0014	-
0.0387	950	0.0013	-
0.0407	1000	0.001	-
0.0427	1050	0.0008	-
0.0448	1100	0.0008	-
0.0468	1150	0.0006	-
0.0488	1200	0.0005	-
0.0509	1250	0.0005	-
0.0529	1300	0.0004	-
0.0550	1350	0.0005	-
0.0570	1400	0.0003	-
0.0590	1450	0.0003	-
0.0611	1500	0.0003	-
0.0631	1550	0.0002	-
0.0651	1600	0.0002	-
0.0672	1650	0.0002	-
0.0692	1700	0.0002	-
0.0712	1750	0.0001	-
0.0733	1800	0.0001	-
0.0753	1850	0.0002	-
0.0773	1900	0.0003	-
0.0794	1950	0.0001	-
0.0814	2000	0.0001	-
0.0834	2050	0.0001	-
0.0855	2100	0.0001	-
0.0875	2150	0.0001	-
0.0896	2200	0.0001	-
0.0916	2250	0.0001	-
0.0936	2300	0.0001	-
0.0957	2350	0.0001	-
0.0977	2400	0.0001	-
0.0997	2450	0.0001	-
0.1018	2500	0.0	-
0.1038	2550	0.0	-
0.1058	2600	0.0	-
0.1079	2650	0.0	-
0.1099	2700	0.0	-
0.1119	2750	0.0	-
0.1140	2800	0.0	-
0.1160	2850	0.0	-
0.1180	2900	0.0	-
0.1201	2950	0.0	-
0.1221	3000	0.0	-
0.1242	3050	0.0	-
0.1262	3100	0.0	-
0.1282	3150	0.0	-
0.1303	3200	0.0	-
0.1323	3250	0.0	-
0.1343	3300	0.0	-
0.1364	3350	0.0	-
0.1384	3400	0.0	-
0.1404	3450	0.0	-
0.1425	3500	0.0	-
0.1445	3550	0.0	-
0.1465	3600	0.0	-
0.1486	3650	0.0	-
0.1506	3700	0.0	-
0.1527	3750	0.0	-
0.1547	3800	0.0	-
0.1567	3850	0.0	-
0.1588	3900	0.0	-
0.1608	3950	0.0	-
0.1628	4000	0.0	-
0.1649	4050	0.0	-
0.1669	4100	0.0	-
0.1689	4150	0.0	-
0.1710	4200	0.0	-
0.1730	4250	0.0	-
0.1750	4300	0.0	-
0.1771	4350	0.0	-
0.1791	4400	0.0	-
0.1811	4450	0.0	-
0.1832	4500	0.0	-
0.1852	4550	0.0	-
0.1873	4600	0.0	-
0.1893	4650	0.0	-
0.1913	4700	0.0	-
0.1934	4750	0.0	-
0.1954	4800	0.0	-
0.1974	4850	0.0	-
0.1995	4900	0.0	-
0.2015	4950	0.0	-
0.2035	5000	0.0	-
0.2056	5050	0.0	-
0.2076	5100	0.0	-
0.2096	5150	0.0	-
0.2117	5200	0.0	-
0.2137	5250	0.0	-
0.2157	5300	0.0	-
0.2178	5350	0.0	-
0.2198	5400	0.0	-
0.2219	5450	0.0	-
0.2239	5500	0.0	-
0.2259	5550	0.0	-
0.2280	5600	0.0	-
0.2300	5650	0.0	-
0.2320	5700	0.0	-
0.2341	5750	0.0	-
0.2361	5800	0.0	-
0.2381	5850	0.0	-
0.2402	5900	0.0	-
0.2422	5950	0.0	-
0.2442	6000	0.0	-
0.2463	6050	0.0	-
0.2483	6100	0.0	-
0.2503	6150	0.0	-
0.2524	6200	0.0	-
0.2544	6250	0.0	-
0.2565	6300	0.0	-
0.2585	6350	0.0	-
0.2605	6400	0.0	-
0.2626	6450	0.0	-
0.2646	6500	0.0	-
0.2666	6550	0.0	-
0.2687	6600	0.0	-
0.2707	6650	0.0	-
0.2727	6700	0.0	-
0.2748	6750	0.0	-
0.2768	6800	0.0	-
0.2788	6850	0.0	-
0.2809	6900	0.0	-
0.2829	6950	0.0	-
0.2849	7000	0.0	-
0.2870	7050	0.0	-
0.2890	7100	0.0	-
0.2911	7150	0.0	-
0.2931	7200	0.0	-
0.2951	7250	0.0001	-
0.2972	7300	0.0	-
0.2992	7350	0.0	-
0.3012	7400	0.0	-
0.3033	7450	0.0	-
0.3053	7500	0.0	-
0.3073	7550	0.0	-
0.3094	7600	0.0	-
0.3114	7650	0.0	-
0.3134	7700	0.0	-
0.3155	7750	0.0	-
0.3175	7800	0.0	-
0.3195	7850	0.0	-
0.3216	7900	0.0	-
0.3236	7950	0.0	-
0.3257	8000	0.0	-
0.3277	8050	0.0	-
0.3297	8100	0.0	-
0.3318	8150	0.0	-
0.3338	8200	0.0	-
0.3358	8250	0.0	-
0.3379	8300	0.0	-
0.3399	8350	0.0	-
0.3419	8400	0.0	-
0.3440	8450	0.0	-
0.3460	8500	0.0	-
0.3480	8550	0.0	-
0.3501	8600	0.0	-
0.3521	8650	0.0	-
0.3541	8700	0.0	-
0.3562	8750	0.0	-
0.3582	8800	0.0	-
0.3603	8850	0.0	-
0.3623	8900	0.0	-
0.3643	8950	0.0	-
0.3664	9000	0.0	-
0.3684	9050	0.0	-
0.3704	9100	0.0	-
0.3725	9150	0.0	-
0.3745	9200	0.0	-
0.3765	9250	0.0	-
0.3786	9300	0.0	-
0.3806	9350	0.0	-
0.3826	9400	0.0	-
0.3847	9450	0.0	-
0.3867	9500	0.0	-
0.3887	9550	0.0	-
0.3908	9600	0.0	-
0.3928	9650	0.0	-
0.3949	9700	0.0	-
0.3969	9750	0.0	-
0.3989	9800	0.0	-
0.4010	9850	0.0	-
0.4030	9900	0.0	-
0.4050	9950	0.0	-
0.4071	10000	0.0	-
0.4091	10050	0.0	-
0.4111	10100	0.0	-
0.4132	10150	0.0	-
0.4152	10200	0.0	-
0.4172	10250	0.0	-
0.4193	10300	0.0	-
0.4213	10350	0.0	-
0.4233	10400	0.0	-
0.4254	10450	0.0	-
0.4274	10500	0.0	-
0.4295	10550	0.0	-
0.4315	10600	0.0	-
0.4335	10650	0.0	-
0.4356	10700	0.0	-
0.4376	10750	0.0	-
0.4396	10800	0.0	-
0.4417	10850	0.0	-
0.4437	10900	0.0	-
0.4457	10950	0.0	-
0.4478	11000	0.0	-
0.4498	11050	0.0	-
0.4518	11100	0.0	-
0.4539	11150	0.0	-
0.4559	11200	0.0	-
0.4580	11250	0.0	-
0.4600	11300	0.0	-
0.4620	11350	0.0	-
0.4641	11400	0.0	-
0.4661	11450	0.0	-
0.4681	11500	0.0	-
0.4702	11550	0.0	-
0.4722	11600	0.0	-
0.4742	11650	0.0	-
0.4763	11700	0.0	-
0.4783	11750	0.0	-
0.4803	11800	0.0	-
0.4824	11850	0.0	-
0.4844	11900	0.0	-
0.4864	11950	0.0	-
0.4885	12000	0.0	-
0.4905	12050	0.0	-
0.4926	12100	0.0	-
0.4946	12150	0.0	-
0.4966	12200	0.0	-
0.4987	12250	0.0	-
0.5007	12300	0.0	-
0.5027	12350	0.0	-
0.5048	12400	0.0	-
0.5068	12450	0.0	-
0.5088	12500	0.0	-
0.5109	12550	0.0	-
0.5129	12600	0.0	-
0.5149	12650	0.0	-
0.5170	12700	0.0	-
0.5190	12750	0.0	-
0.5210	12800	0.0	-
0.5231	12850	0.0	-
0.5251	12900	0.0	-
0.5272	12950	0.0	-
0.5292	13000	0.0	-
0.5312	13050	0.0	-
0.5333	13100	0.0	-
0.5353	13150	0.0006	-
0.5373	13200	0.211	-
0.5394	13250	0.0774	-
0.5414	13300	0.0171	-
0.5434	13350	0.0052	-
0.5455	13400	0.0036	-
0.5475	13450	0.0006	-
0.5495	13500	0.0003	-
0.5516	13550	0.0007	-
0.5536	13600	0.0002	-
0.5556	13650	0.0002	-
0.5577	13700	0.0001	-
0.5597	13750	0.0001	-
0.5618	13800	0.0001	-
0.5638	13850	0.0001	-
0.5658	13900	0.0001	-
0.5679	13950	0.0	-
0.5699	14000	0.0	-
0.5719	14050	0.0	-
0.5740	14100	0.0	-
0.5760	14150	0.0	-
0.5780	14200	0.0	-
0.5801	14250	0.0	-
0.5821	14300	0.0	-
0.5841	14350	0.0	-
0.5862	14400	0.0	-
0.5882	14450	0.0	-
0.5902	14500	0.0	-
0.5923	14550	0.0	-
0.5943	14600	0.0	-
0.5964	14650	0.0	-
0.5984	14700	0.0	-
0.6004	14750	0.0	-
0.6025	14800	0.0	-
0.6045	14850	0.0	-
0.6065	14900	0.0002	-
0.6086	14950	0.0004	-
0.6106	15000	0.0	-
0.6126	15050	0.0	-
0.6147	15100	0.0	-
0.6167	15150	0.0	-
0.6187	15200	0.0	-
0.6208	15250	0.0	-
0.6228	15300	0.0	-
0.6248	15350	0.0	-
0.6269	15400	0.0	-
0.6289	15450	0.0	-
0.6310	15500	0.0	-
0.6330	15550	0.0	-
0.6350	15600	0.0	-
0.6371	15650	0.0	-
0.6391	15700	0.0	-
0.6411	15750	0.0	-
0.6432	15800	0.0	-
0.6452	15850	0.0	-
0.6472	15900	0.0	-
0.6493	15950	0.0	-
0.6513	16000	0.0	-
0.6533	16050	0.0	-
0.6554	16100	0.0	-
0.6574	16150	0.0	-
0.6594	16200	0.0	-
0.6615	16250	0.0	-
0.6635	16300	0.0	-
0.6656	16350	0.0	-
0.6676	16400	0.0	-
0.6696	16450	0.0	-
0.6717	16500	0.0	-
0.6737	16550	0.0	-
0.6757	16600	0.0	-
0.6778	16650	0.0	-
0.6798	16700	0.0	-
0.6818	16750	0.0	-
0.6839	16800	0.0	-
0.6859	16850	0.0	-
0.6879	16900	0.0	-
0.6900	16950	0.0	-
0.6920	17000	0.0	-
0.6940	17050	0.0	-
0.6961	17100	0.0	-
0.6981	17150	0.0	-
0.7002	17200	0.0	-
0.7022	17250	0.0	-
0.7042	17300	0.0	-
0.7063	17350	0.0	-
0.7083	17400	0.0	-
0.7103	17450	0.0	-
0.7124	17500	0.0	-
0.7144	17550	0.0	-
0.7164	17600	0.0	-
0.7185	17650	0.0	-
0.7205	17700	0.0	-
0.7225	17750	0.0	-
0.7246	17800	0.0	-
0.7266	17850	0.0	-
0.7286	17900	0.0	-
0.7307	17950	0.0	-
0.7327	18000	0.0	-
0.7348	18050	0.0	-
0.7368	18100	0.0	-
0.7388	18150	0.0	-
0.7409	18200	0.0	-
0.7429	18250	0.0	-
0.7449	18300	0.0	-
0.7470	18350	0.0	-
0.7490	18400	0.0	-
0.7510	18450	0.0	-
0.7531	18500	0.0	-
0.7551	18550	0.0	-
0.7571	18600	0.0	-
0.7592	18650	0.0	-
0.7612	18700	0.0	-
0.7633	18750	0.0	-
0.7653	18800	0.0	-
0.7673	18850	0.0	-
0.7694	18900	0.0	-
0.7714	18950	0.0	-
0.7734	19000	0.0	-
0.7755	19050	0.0	-
0.7775	19100	0.0	-
0.7795	19150	0.0	-
0.7816	19200	0.0	-
0.7836	19250	0.0	-
0.7856	19300	0.0	-
0.7877	19350	0.0	-
0.7897	19400	0.0	-
0.7917	19450	0.0	-
0.7938	19500	0.0	-
0.7958	19550	0.0	-
0.7979	19600	0.0	-
0.7999	19650	0.0	-
0.8019	19700	0.0	-
0.8040	19750	0.0	-
0.8060	19800	0.0	-
0.8080	19850	0.0	-
0.8101	19900	0.0	-
0.8121	19950	0.0	-
0.8141	20000	0.0	-
0.8162	20050	0.0	-
0.8182	20100	0.0	-
0.8202	20150	0.0	-
0.8223	20200	0.0	-
0.8243	20250	0.0	-
0.8263	20300	0.0	-
0.8284	20350	0.0	-
0.8304	20400	0.0	-
0.8325	20450	0.0	-
0.8345	20500	0.0	-
0.8365	20550	0.0	-
0.8386	20600	0.0	-
0.8406	20650	0.0	-
0.8426	20700	0.0	-
0.8447	20750	0.0	-
0.8467	20800	0.0	-
0.8487	20850	0.0	-
0.8508	20900	0.0	-
0.8528	20950	0.0	-
0.8548	21000	0.0	-
0.8569	21050	0.0	-
0.8589	21100	0.0	-
0.8609	21150	0.0	-
0.8630	21200	0.0	-
0.8650	21250	0.0	-
0.8671	21300	0.0	-
0.8691	21350	0.0	-
0.8711	21400	0.0	-
0.8732	21450	0.0	-
0.8752	21500	0.0	-
0.8772	21550	0.0	-
0.8793	21600	0.0	-
0.8813	21650	0.0	-
0.8833	21700	0.0	-
0.8854	21750	0.0	-
0.8874	21800	0.0	-
0.8894	21850	0.0	-
0.8915	21900	0.0	-
0.8935	21950	0.0	-
0.8955	22000	0.0	-
0.8976	22050	0.0	-
0.8996	22100	0.0	-
0.9017	22150	0.0	-
0.9037	22200	0.0	-
0.9057	22250	0.0	-
0.9078	22300	0.0	-
0.9098	22350	0.0	-
0.9118	22400	0.0	-
0.9139	22450	0.0	-
0.9159	22500	0.0	-
0.9179	22550	0.0	-
0.9200	22600	0.0	-
0.9220	22650	0.0	-
0.9240	22700	0.0	-
0.9261	22750	0.0	-
0.9281	22800	0.0	-
0.9301	22850	0.0	-
0.9322	22900	0.0	-
0.9342	22950	0.0	-
0.9363	23000	0.0	-
0.9383	23050	0.0	-
0.9403	23100	0.0	-
0.9424	23150	0.0	-
0.9444	23200	0.0	-
0.9464	23250	0.0	-
0.9485	23300	0.0	-
0.9505	23350	0.0	-
0.9525	23400	0.0	-
0.9546	23450	0.0	-
0.9566	23500	0.0	-
0.9586	23550	0.0	-
0.9607	23600	0.0	-
0.9627	23650	0.0	-
0.9647	23700	0.0	-
0.9668	23750	0.0	-
0.9688	23800	0.0	-
0.9709	23850	0.0	-
0.9729	23900	0.0	-
0.9749	23950	0.0	-
0.9770	24000	0.0	-
0.9790	24050	0.0	-
0.9810	24100	0.0	-
0.9831	24150	0.0	-
0.9851	24200	0.0	-
0.9871	24250	0.0	-
0.9892	24300	0.0	-
0.9912	24350	0.0	-
0.9932	24400	0.0	-
0.9953	24450	0.0	-
0.9973	24500	0.0	-
0.9993	24550	0.0	-
1.0014	24600	0.0	-
1.0034	24650	0.0	-
1.0055	24700	0.0	-
1.0075	24750	0.0	-
1.0095	24800	0.0	-
1.0116	24850	0.0	-
1.0136	24900	0.0	-
1.0156	24950	0.0	-
1.0177	25000	0.0	-
1.0197	25050	0.0	-
1.0217	25100	0.0	-
1.0238	25150	0.0	-
1.0258	25200	0.0	-
1.0278	25250	0.0	-
1.0299	25300	0.0	-
1.0319	25350	0.0	-
1.0339	25400	0.0	-
1.0360	25450	0.0	-
1.0380	25500	0.0	-
1.0401	25550	0.0	-
1.0421	25600	0.0	-
1.0441	25650	0.0	-
1.0462	25700	0.0	-
1.0482	25750	0.0	-
1.0502	25800	0.0	-
1.0523	25850	0.0	-
1.0543	25900	0.0	-
1.0563	25950	0.0	-
1.0584	26000	0.0	-
1.0604	26050	0.0	-
1.0624	26100	0.0	-
1.0645	26150	0.0	-
1.0665	26200	0.0	-
1.0686	26250	0.0	-
1.0706	26300	0.0	-
1.0726	26350	0.0	-
1.0747	26400	0.0	-
1.0767	26450	0.0	-
1.0787	26500	0.0	-
1.0808	26550	0.0	-
1.0828	26600	0.0	-
1.0848	26650	0.0	-
1.0869	26700	0.0	-
1.0889	26750	0.0	-
1.0909	26800	0.0	-
1.0930	26850	0.0	-
1.0950	26900	0.0	-
1.0970	26950	0.0	-
1.0991	27000	0.0	-
1.1011	27050	0.0	-
1.1032	27100	0.0	-
1.1052	27150	0.0	-
1.1072	27200	0.0	-
1.1093	27250	0.0	-
1.1113	27300	0.0	-
1.1133	27350	0.0	-
1.1154	27400	0.0	-
1.1174	27450	0.0	-
1.1194	27500	0.0	-
1.1215	27550	0.0	-
1.1235	27600	0.0	-
1.1255	27650	0.0	-
1.1276	27700	0.0	-
1.1296	27750	0.0	-
1.1316	27800	0.0	-
1.1337	27850	0.0	-
1.1357	27900	0.0	-
1.1378	27950	0.0	-
1.1398	28000	0.0	-
1.1418	28050	0.0	-
1.1439	28100	0.0	-
1.1459	28150	0.0	-
1.1479	28200	0.0	-
1.1500	28250	0.0	-
1.1520	28300	0.0	-
1.1540	28350	0.0	-
1.1561	28400	0.0	-
1.1581	28450	0.0	-
1.1601	28500	0.0	-
1.1622	28550	0.0	-
1.1642	28600	0.0	-
1.1662	28650	0.0	-
1.1683	28700	0.0	-
1.1703	28750	0.0	-
1.1724	28800	0.0	-
1.1744	28850	0.0	-
1.1764	28900	0.0	-
1.1785	28950	0.0	-
1.1805	29000	0.0	-
1.1825	29050	0.0	-
1.1846	29100	0.0	-
1.1866	29150	0.0	-
1.1886	29200	0.0	-
1.1907	29250	0.0	-
1.1927	29300	0.0	-
1.1947	29350	0.0	-
1.1968	29400	0.0	-
1.1988	29450	0.0	-
1.2008	29500	0.0	-
1.2029	29550	0.0	-
1.2049	29600	0.0	-
1.2070	29650	0.0	-
1.2090	29700	0.0	-
1.2110	29750	0.0	-
1.2131	29800	0.0	-
1.2151	29850	0.0	-
1.2171	29900	0.0	-
1.2192	29950	0.0	-
1.2212	30000	0.0	-
1.2232	30050	0.0	-
1.2253	30100	0.0	-
1.2273	30150	0.0	-
1.2293	30200	0.0	-
1.2314	30250	0.0	-
1.2334	30300	0.0	-
1.2354	30350	0.0	-
1.2375	30400	0.0	-
1.2395	30450	0.0	-
1.2416	30500	0.0	-
1.2436	30550	0.0	-
1.2456	30600	0.0	-
1.2477	30650	0.0	-
1.2497	30700	0.0	-
1.2517	30750	0.0	-
1.2538	30800	0.0	-
1.2558	30850	0.0	-
1.2578	30900	0.0	-
1.2599	30950	0.0	-
1.2619	31000	0.0	-
1.2639	31050	0.0	-
1.2660	31100	0.0	-
1.2680	31150	0.0	-
1.2700	31200	0.0	-
1.2721	31250	0.0	-
1.2741	31300	0.0	-
1.2762	31350	0.0	-
1.2782	31400	0.0	-
1.2802	31450	0.0	-
1.2823	31500	0.0	-
1.2843	31550	0.0	-
1.2863	31600	0.0	-
1.2884	31650	0.0	-
1.2904	31700	0.0	-
1.2924	31750	0.0	-
1.2945	31800	0.0	-
1.2965	31850	0.0	-
1.2985	31900	0.0	-
1.3006	31950	0.0	-
1.3026	32000	0.0	-
1.3046	32050	0.0	-
1.3067	32100	0.0	-
1.3087	32150	0.0	-
1.3108	32200	0.0	-
1.3128	32250	0.0	-
1.3148	32300	0.0	-
1.3169	32350	0.0	-
1.3189	32400	0.0	-
1.3209	32450	0.0	-
1.3230	32500	0.0	-
1.3250	32550	0.0	-
1.3270	32600	0.0	-
1.3291	32650	0.0	-
1.3311	32700	0.0	-
1.3331	32750	0.0	-
1.3352	32800	0.0	-
1.3372	32850	0.0	-
1.3392	32900	0.0	-
1.3413	32950	0.0	-
1.3433	33000	0.0	-
1.3454	33050	0.0	-
1.3474	33100	0.0	-
1.3494	33150	0.0	-
1.3515	33200	0.0	-
1.3535	33250	0.0	-
1.3555	33300	0.0	-
1.3576	33350	0.0	-
1.3596	33400	0.0	-
1.3616	33450	0.0	-
1.3637	33500	0.0	-
1.3657	33550	0.0	-
1.3677	33600	0.0	-
1.3698	33650	0.0	-
1.3718	33700	0.0	-
1.3739	33750	0.0	-
1.3759	33800	0.0	-
1.3779	33850	0.0	-
1.3800	33900	0.0	-
1.3820	33950	0.0	-
1.3840	34000	0.0	-
1.3861	34050	0.0	-
1.3881	34100	0.0	-
1.3901	34150	0.0	-
1.3922	34200	0.0	-
1.3942	34250	0.0	-
1.3962	34300	0.0	-
1.3983	34350	0.0	-
1.4003	34400	0.0	-
1.4023	34450	0.0	-
1.4044	34500	0.0	-
1.4064	34550	0.0	-
1.4085	34600	0.0	-
1.4105	34650	0.0	-
1.4125	34700	0.0	-
1.4146	34750	0.0	-
1.4166	34800	0.0	-
1.4186	34850	0.0	-
1.4207	34900	0.0	-
1.4227	34950	0.0	-
1.4247	35000	0.0	-
1.4268	35050	0.0	-
1.4288	35100	0.0	-
1.4308	35150	0.0	-
1.4329	35200	0.0	-
1.4349	35250	0.0	-
1.4369	35300	0.0002	-
1.4390	35350	0.0051	-
1.4410	35400	0.0047	-
1.4431	35450	0.0003	-
1.4451	35500	0.0008	-
1.4471	35550	0.0	-
1.4492	35600	0.0003	-
1.4512	35650	0.0001	-
1.4532	35700	0.0	-
1.4553	35750	0.0	-
1.4573	35800	0.0	-
1.4593	35850	0.0	-
1.4614	35900	0.0	-
1.4634	35950	0.0	-
1.4654	36000	0.0	-
1.4675	36050	0.0	-
1.4695	36100	0.0	-
1.4715	36150	0.0	-
1.4736	36200	0.0	-
1.4756	36250	0.0	-
1.4777	36300	0.0	-
1.4797	36350	0.0	-
1.4817	36400	0.0	-
1.4838	36450	0.0	-
1.4858	36500	0.0	-
1.4878	36550	0.0	-
1.4899	36600	0.0	-
1.4919	36650	0.0	-
1.4939	36700	0.0	-
1.4960	36750	0.0	-
1.4980	36800	0.0	-
1.5000	36850	0.0	-
1.5021	36900	0.0	-
1.5041	36950	0.0	-
1.5061	37000	0.0	-
1.5082	37050	0.0	-
1.5102	37100	0.0	-
1.5123	37150	0.0	-
1.5143	37200	0.0	-
1.5163	37250	0.0	-
1.5184	37300	0.0	-
1.5204	37350	0.0	-
1.5224	37400	0.0	-
1.5245	37450	0.0003	-
1.5265	37500	0.0	-
1.5285	37550	0.0	-
1.5306	37600	0.0	-
1.5326	37650	0.0	-
1.5346	37700	0.0012	-
1.5367	37750	0.0	-
1.5387	37800	0.0	-
1.5407	37850	0.0	-
1.5428	37900	0.0	-
1.5448	37950	0.0	-
1.5469	38000	0.0	-
1.5489	38050	0.0	-
1.5509	38100	0.0	-
1.5530	38150	0.0	-
1.5550	38200	0.0	-
1.5570	38250	0.0	-
1.5591	38300	0.0	-
1.5611	38350	0.0	-
1.5631	38400	0.0	-
1.5652	38450	0.0	-
1.5672	38500	0.0	-
1.5692	38550	0.0	-
1.5713	38600	0.0	-
1.5733	38650	0.0	-
1.5753	38700	0.0	-
1.5774	38750	0.0	-
1.5794	38800	0.0	-
1.5815	38850	0.0	-
1.5835	38900	0.0	-
1.5855	38950	0.0	-
1.5876	39000	0.0	-
1.5896	39050	0.0	-
1.5916	39100	0.0	-
1.5937	39150	0.0	-
1.5957	39200	0.0	-
1.5977	39250	0.0	-
1.5998	39300	0.0	-
1.6018	39350	0.0	-
1.6038	39400	0.0	-
1.6059	39450	0.0	-
1.6079	39500	0.0	-
1.6099	39550	0.0	-
1.6120	39600	0.0	-
1.6140	39650	0.0	-
1.6161	39700	0.0	-
1.6181	39750	0.0	-
1.6201	39800	0.0	-
1.6222	39850	0.0	-
1.6242	39900	0.0	-
1.6262	39950	0.0	-
1.6283	40000	0.0	-
1.6303	40050	0.0	-
1.6323	40100	0.0	-
1.6344	40150	0.0	-
1.6364	40200	0.0	-
1.6384	40250	0.0	-
1.6405	40300	0.0	-
1.6425	40350	0.0	-
1.6445	40400	0.0	-
1.6466	40450	0.0	-
1.6486	40500	0.0	-
1.6507	40550	0.0	-
1.6527	40600	0.0	-
1.6547	40650	0.0	-
1.6568	40700	0.0	-
1.6588	40750	0.0	-
1.6608	40800	0.0	-
1.6629	40850	0.0	-
1.6649	40900	0.0	-
1.6669	40950	0.0	-
1.6690	41000	0.0	-
1.6710	41050	0.0	-
1.6730	41100	0.0	-
1.6751	41150	0.0	-
1.6771	41200	0.0	-
1.6792	41250	0.0	-
1.6812	41300	0.0	-
1.6832	41350	0.0	-
1.6853	41400	0.0	-
1.6873	41450	0.0	-
1.6893	41500	0.0	-
1.6914	41550	0.0	-
1.6934	41600	0.0	-
1.6954	41650	0.0	-
1.6975	41700	0.0	-
1.6995	41750	0.0	-
1.7015	41800	0.0	-
1.7036	41850	0.0	-
1.7056	41900	0.0	-
1.7076	41950	0.0	-
1.7097	42000	0.0	-
1.7117	42050	0.0	-
1.7138	42100	0.0	-
1.7158	42150	0.0	-
1.7178	42200	0.0	-
1.7199	42250	0.0	-
1.7219	42300	0.0	-
1.7239	42350	0.0	-
1.7260	42400	0.0	-
1.7280	42450	0.0	-
1.7300	42500	0.0	-
1.7321	42550	0.0	-
1.7341	42600	0.0	-
1.7361	42650	0.0	-
1.7382	42700	0.0	-
1.7402	42750	0.0	-
1.7422	42800	0.0	-
1.7443	42850	0.0	-
1.7463	42900	0.0	-
1.7484	42950	0.0	-
1.7504	43000	0.0	-
1.7524	43050	0.0	-
1.7545	43100	0.0	-
1.7565	43150	0.0	-
1.7585	43200	0.0	-
1.7606	43250	0.0	-
1.7626	43300	0.0	-
1.7646	43350	0.0	-
1.7667	43400	0.0	-
1.7687	43450	0.0	-
1.7707	43500	0.0	-
1.7728	43550	0.0	-
1.7748	43600	0.0	-
1.7768	43650	0.0	-
1.7789	43700	0.0	-
1.7809	43750	0.0	-
1.7830	43800	0.0	-
1.7850	43850	0.0	-
1.7870	43900	0.0	-
1.7891	43950	0.0	-
1.7911	44000	0.0	-
1.7931	44050	0.0	-
1.7952	44100	0.0	-
1.7972	44150	0.0	-
1.7992	44200	0.0	-
1.8013	44250	0.0	-
1.8033	44300	0.0	-
1.8053	44350	0.0	-
1.8074	44400	0.0	-
1.8094	44450	0.0	-
1.8114	44500	0.0	-
1.8135	44550	0.0	-
1.8155	44600	0.0	-
1.8176	44650	0.0	-
1.8196	44700	0.0	-
1.8216	44750	0.0	-
1.8237	44800	0.0	-
1.8257	44850	0.0	-
1.8277	44900	0.0	-
1.8298	44950	0.0	-
1.8318	45000	0.0	-
1.8338	45050	0.0	-
1.8359	45100	0.0	-
1.8379	45150	0.0	-
1.8399	45200	0.0	-
1.8420	45250	0.0	-
1.8440	45300	0.0	-
1.8460	45350	0.0	-
1.8481	45400	0.0	-
1.8501	45450	0.0	-
1.8522	45500	0.0	-
1.8542	45550	0.0	-
1.8562	45600	0.0	-
1.8583	45650	0.0	-
1.8603	45700	0.0	-
1.8623	45750	0.0	-
1.8644	45800	0.0	-
1.8664	45850	0.0	-
1.8684	45900	0.0	-
1.8705	45950	0.0	-
1.8725	46000	0.0	-
1.8745	46050	0.0	-
1.8766	46100	0.0	-
1.8786	46150	0.0	-
1.8806	46200	0.0	-
1.8827	46250	0.0	-
1.8847	46300	0.0	-
1.8868	46350	0.0	-
1.8888	46400	0.0	-
1.8908	46450	0.0	-
1.8929	46500	0.0	-
1.8949	46550	0.0	-
1.8969	46600	0.0	-
1.8990	46650	0.0	-
1.9010	46700	0.0	-
1.9030	46750	0.0	-
1.9051	46800	0.0	-
1.9071	46850	0.0	-
1.9091	46900	0.0	-
1.9112	46950	0.0	-
1.9132	47000	0.0	-
1.9152	47050	0.0	-
1.9173	47100	0.0	-
1.9193	47150	0.0	-
1.9214	47200	0.0	-
1.9234	47250	0.0	-
1.9254	47300	0.0	-
1.9275	47350	0.0	-
1.9295	47400	0.0	-
1.9315	47450	0.0	-
1.9336	47500	0.0	-
1.9356	47550	0.0	-
1.9376	47600	0.0	-
1.9397	47650	0.0	-
1.9417	47700	0.0	-
1.9437	47750	0.0017	-
1.9458	47800	0.0016	-
1.9478	47850	0.0	-
1.9498	47900	0.0	-
1.9519	47950	0.0	-
1.9539	48000	0.0	-
1.9560	48050	0.0	-
1.9580	48100	0.0	-
1.9600	48150	0.0	-
1.9621	48200	0.0	-
1.9641	48250	0.0	-
1.9661	48300	0.0	-
1.9682	48350	0.0	-
1.9702	48400	0.0	-
1.9722	48450	0.0	-
1.9743	48500	0.0	-
1.9763	48550	0.0	-
1.9783	48600	0.0	-
1.9804	48650	0.0	-
1.9824	48700	0.0	-
1.9845	48750	0.0	-
1.9865	48800	0.0	-
1.9885	48850	0.0	-
1.9906	48900	0.0	-
1.9926	48950	0.0	-
1.9946	49000	0.0	-
1.9967	49050	0.0	-
1.9987	49100	0.0	-
2.0007	49150	0.0	-
2.0028	49200	0.0	-
2.0048	49250	0.0	-
2.0068	49300	0.0	-
2.0089	49350	0.0	-
2.0109	49400	0.0	-
2.0129	49450	0.0	-
2.0150	49500	0.0	-
2.0170	49550	0.0	-
2.0191	49600	0.0	-
2.0211	49650	0.0	-
2.0231	49700	0.0	-
2.0252	49750	0.0	-
2.0272	49800	0.0	-
2.0292	49850	0.0	-
2.0313	49900	0.0	-
2.0333	49950	0.0	-
2.0353	50000	0.0	-
2.0374	50050	0.0	-
2.0394	50100	0.0	-
2.0414	50150	0.0	-
2.0435	50200	0.0	-
2.0455	50250	0.0	-
2.0475	50300	0.0	-
2.0496	50350	0.0	-
2.0516	50400	0.0	-
2.0537	50450	0.0	-
2.0557	50500	0.0	-
2.0577	50550	0.0	-
2.0598	50600	0.0	-
2.0618	50650	0.0	-
2.0638	50700	0.0	-
2.0659	50750	0.0	-
2.0679	50800	0.0	-
2.0699	50850	0.0	-
2.0720	50900	0.0	-
2.0740	50950	0.0	-
2.0760	51000	0.0	-
2.0781	51050	0.0	-
2.0801	51100	0.0	-
2.0821	51150	0.0	-
2.0842	51200	0.0	-
2.0862	51250	0.0	-
2.0883	51300	0.0	-
2.0903	51350	0.0	-
2.0923	51400	0.0	-
2.0944	51450	0.0	-
2.0964	51500	0.0	-
2.0984	51550	0.0	-
2.1005	51600	0.0	-
2.1025	51650	0.0	-
2.1045	51700	0.0	-
2.1066	51750	0.0	-
2.1086	51800	0.0	-
2.1106	51850	0.0	-
2.1127	51900	0.0	-
2.1147	51950	0.0	-
2.1167	52000	0.0	-
2.1188	52050	0.0	-
2.1208	52100	0.0	-
2.1229	52150	0.0	-
2.1249	52200	0.0	-
2.1269	52250	0.0	-
2.1290	52300	0.0	-
2.1310	52350	0.0	-
2.1330	52400	0.0	-
2.1351	52450	0.0	-
2.1371	52500	0.0	-
2.1391	52550	0.0	-
2.1412	52600	0.0	-
2.1432	52650	0.0	-
2.1452	52700	0.0	-
2.1473	52750	0.0	-
2.1493	52800	0.0	-
2.1513	52850	0.0	-
2.1534	52900	0.0	-
2.1554	52950	0.0	-
2.1575	53000	0.0	-
2.1595	53050	0.0	-
2.1615	53100	0.0	-
2.1636	53150	0.0	-
2.1656	53200	0.0	-
2.1676	53250	0.0	-
2.1697	53300	0.0	-
2.1717	53350	0.0	-
2.1737	53400	0.0	-
2.1758	53450	0.0	-
2.1778	53500	0.0	-
2.1798	53550	0.0	-
2.1819	53600	0.0	-
2.1839	53650	0.0	-
2.1859	53700	0.0	-
2.1880	53750	0.0	-
2.1900	53800	0.0	-
2.1921	53850	0.0	-
2.1941	53900	0.0	-
2.1961	53950	0.0	-
2.1982	54000	0.0	-
2.2002	54050	0.0	-
2.2022	54100	0.0	-
2.2043	54150	0.0	-
2.2063	54200	0.0	-
2.2083	54250	0.0	-
2.2104	54300	0.0	-
2.2124	54350	0.0	-
2.2144	54400	0.0	-
2.2165	54450	0.0	-
2.2185	54500	0.0	-
2.2205	54550	0.0	-
2.2226	54600	0.0	-
2.2246	54650	0.0	-
2.2267	54700	0.0	-
2.2287	54750	0.0	-
2.2307	54800	0.0	-
2.2328	54850	0.0	-
2.2348	54900	0.0	-
2.2368	54950	0.0	-
2.2389	55000	0.0	-
2.2409	55050	0.0	-
2.2429	55100	0.0	-
2.2450	55150	0.0	-
2.2470	55200	0.0	-
2.2490	55250	0.0	-
2.2511	55300	0.0	-
2.2531	55350	0.0	-
2.2551	55400	0.0	-
2.2572	55450	0.0	-
2.2592	55500	0.0	-
2.2613	55550	0.0	-
2.2633	55600	0.0	-
2.2653	55650	0.0	-
2.2674	55700	0.0	-
2.2694	55750	0.0	-
2.2714	55800	0.0	-
2.2735	55850	0.0	-
2.2755	55900	0.0	-
2.2775	55950	0.0	-
2.2796	56000	0.0	-
2.2816	56050	0.0	-
2.2836	56100	0.0	-
2.2857	56150	0.0	-
2.2877	56200	0.0	-
2.2898	56250	0.0	-
2.2918	56300	0.0	-
2.2938	56350	0.0	-
2.2959	56400	0.0	-
2.2979	56450	0.0	-
2.2999	56500	0.0	-
2.3020	56550	0.0	-
2.3040	56600	0.0	-
2.3060	56650	0.0	-
2.3081	56700	0.0	-
2.3101	56750	0.0	-
2.3121	56800	0.0	-
2.3142	56850	0.0	-
2.3162	56900	0.0	-
2.3182	56950	0.0	-
2.3203	57000	0.0	-
2.3223	57050	0.0	-
2.3244	57100	0.0	-
2.3264	57150	0.0	-
2.3284	57200	0.0	-
2.3305	57250	0.0	-
2.3325	57300	0.0	-
2.3345	57350	0.0	-
2.3366	57400	0.0	-
2.3386	57450	0.0	-
2.3406	57500	0.0	-
2.3427	57550	0.0	-
2.3447	57600	0.0	-
2.3467	57650	0.0	-
2.3488	57700	0.0	-
2.3508	57750	0.0	-
2.3528	57800	0.0	-
2.3549	57850	0.0	-
2.3569	57900	0.0	-
2.3590	57950	0.0	-
2.3610	58000	0.0	-
2.3630	58050	0.0	-
2.3651	58100	0.0	-
2.3671	58150	0.0	-
2.3691	58200	0.0	-
2.3712	58250	0.0	-
2.3732	58300	0.0	-
2.3752	58350	0.0	-
2.3773	58400	0.0	-
2.3793	58450	0.0	-
2.3813	58500	0.0	-
2.3834	58550	0.0	-
2.3854	58600	0.0	-
2.3874	58650	0.0	-
2.3895	58700	0.0	-
2.3915	58750	0.0	-
2.3936	58800	0.0	-
2.3956	58850	0.0	-
2.3976	58900	0.0	-
2.3997	58950	0.0	-
2.4017	59000	0.0	-
2.4037	59050	0.0	-
2.4058	59100	0.0	-
2.4078	59150	0.0	-
2.4098	59200	0.0	-
2.4119	59250	0.0	-
2.4139	59300	0.0	-
2.4159	59350	0.0	-
2.4180	59400	0.0	-
2.4200	59450	0.0	-
2.4220	59500	0.0	-
2.4241	59550	0.0	-
2.4261	59600	0.0	-
2.4282	59650	0.0	-
2.4302	59700	0.0	-
2.4322	59750	0.0	-
2.4343	59800	0.0	-
2.4363	59850	0.0	-
2.4383	59900	0.0	-
2.4404	59950	0.0	-
2.4424	60000	0.0	-
2.4444	60050	0.0	-
2.4465	60100	0.0	-
2.4485	60150	0.0	-
2.4505	60200	0.0	-
2.4526	60250	0.0	-
2.4546	60300	0.0	-
2.4566	60350	0.0	-
2.4587	60400	0.0	-
2.4607	60450	0.0	-
2.4628	60500	0.0	-
2.4648	60550	0.0	-
2.4668	60600	0.0	-
2.4689	60650	0.0	-
2.4709	60700	0.0	-
2.4729	60750	0.0	-
2.4750	60800	0.0	-
2.4770	60850	0.0	-
2.4790	60900	0.0	-
2.4811	60950	0.0	-
2.4831	61000	0.0	-
2.4851	61050	0.0	-
2.4872	61100	0.0	-
2.4892	61150	0.0	-
2.4912	61200	0.0	-
2.4933	61250	0.0	-
2.4953	61300	0.0	-
2.4974	61350	0.0	-
2.4994	61400	0.0	-
2.5014	61450	0.0	-
2.5035	61500	0.0	-
2.5055	61550	0.0	-
2.5075	61600	0.0	-
2.5096	61650	0.0	-
2.5116	61700	0.0	-
2.5136	61750	0.0	-
2.5157	61800	0.0	-
2.5177	61850	0.0	-
2.5197	61900	0.0	-
2.5218	61950	0.0	-
2.5238	62000	0.0	-
2.5258	62050	0.0	-
2.5279	62100	0.0	-
2.5299	62150	0.0	-
2.5320	62200	0.0	-
2.5340	62250	0.0	-
2.5360	62300	0.0	-
2.5381	62350	0.0	-
2.5401	62400	0.0	-
2.5421	62450	0.0	-
2.5442	62500	0.0	-
2.5462	62550	0.0	-
2.5482	62600	0.0	-
2.5503	62650	0.0	-
2.5523	62700	0.0	-
2.5543	62750	0.0	-
2.5564	62800	0.0	-
2.5584	62850	0.0	-
2.5604	62900	0.0	-
2.5625	62950	0.0	-
2.5645	63000	0.0	-
2.5666	63050	0.0	-
2.5686	63100	0.0	-
2.5706	63150	0.0	-
2.5727	63200	0.0	-
2.5747	63250	0.0	-
2.5767	63300	0.0	-
2.5788	63350	0.0	-
2.5808	63400	0.0	-
2.5828	63450	0.0	-
2.5849	63500	0.0	-
2.5869	63550	0.0	-
2.5889	63600	0.0	-
2.5910	63650	0.0	-
2.5930	63700	0.0	-
2.5951	63750	0.0	-
2.5971	63800	0.0	-
2.5991	63850	0.0	-
2.6012	63900	0.0	-
2.6032	63950	0.0	-
2.6052	64000	0.0	-
2.6073	64050	0.0	-
2.6093	64100	0.0	-
2.6113	64150	0.0	-
2.6134	64200	0.0	-
2.6154	64250	0.0	-
2.6174	64300	0.0	-
2.6195	64350	0.0	-
2.6215	64400	0.0	-
2.6235	64450	0.0	-
2.6256	64500	0.0	-
2.6276	64550	0.0	-
2.6297	64600	0.0	-
2.6317	64650	0.0	-
2.6337	64700	0.0	-
2.6358	64750	0.0	-
2.6378	64800	0.0	-
2.6398	64850	0.0	-
2.6419	64900	0.0	-
2.6439	64950	0.0	-
2.6459	65000	0.0	-
2.6480	65050	0.0	-
2.6500	65100	0.0	-
2.6520	65150	0.0	-
2.6541	65200	0.0	-
2.6561	65250	0.0	-
2.6581	65300	0.0	-
2.6602	65350	0.0	-
2.6622	65400	0.0	-
2.6643	65450	0.0	-
2.6663	65500	0.0	-
2.6683	65550	0.0	-
2.6704	65600	0.0	-
2.6724	65650	0.0	-
2.6744	65700	0.0	-
2.6765	65750	0.0	-
2.6785	65800	0.0	-
2.6805	65850	0.0	-
2.6826	65900	0.0	-
2.6846	65950	0.0	-
2.6866	66000	0.0	-
2.6887	66050	0.0	-
2.6907	66100	0.0	-
2.6927	66150	0.0	-
2.6948	66200	0.0	-
2.6968	66250	0.0	-
2.6989	66300	0.0	-
2.7009	66350	0.0	-
2.7029	66400	0.0	-
2.7050	66450	0.0	-
2.7070	66500	0.0	-
2.7090	66550	0.0	-
2.7111	66600	0.0	-
2.7131	66650	0.0	-
2.7151	66700	0.0	-
2.7172	66750	0.0	-
2.7192	66800	0.0	-
2.7212	66850	0.0	-
2.7233	66900	0.0	-
2.7253	66950	0.0	-
2.7273	67000	0.0	-
2.7294	67050	0.0	-
2.7314	67100	0.0	-
2.7335	67150	0.0	-
2.7355	67200	0.0	-
2.7375	67250	0.0	-
2.7396	67300	0.0	-
2.7416	67350	0.0	-
2.7436	67400	0.0	-
2.7457	67450	0.0	-
2.7477	67500	0.0	-
2.7497	67550	0.0	-
2.7518	67600	0.0	-
2.7538	67650	0.0	-
2.7558	67700	0.0	-
2.7579	67750	0.0	-
2.7599	67800	0.0	-
2.7619	67850	0.0	-
2.7640	67900	0.0	-
2.7660	67950	0.0	-
2.7681	68000	0.0	-
2.7701	68050	0.0	-
2.7721	68100	0.0	-
2.7742	68150	0.0	-
2.7762	68200	0.0	-
2.7782	68250	0.0	-
2.7803	68300	0.0	-
2.7823	68350	0.0	-
2.7843	68400	0.0	-
2.7864	68450	0.0	-
2.7884	68500	0.0	-
2.7904	68550	0.0	-
2.7925	68600	0.0	-
2.7945	68650	0.0	-
2.7965	68700	0.0	-
2.7986	68750	0.0	-
2.8006	68800	0.0	-
2.8027	68850	0.0	-
2.8047	68900	0.0	-
2.8067	68950	0.0	-
2.8088	69000	0.0	-
2.8108	69050	0.0	-
2.8128	69100	0.0	-
2.8149	69150	0.0	-
2.8169	69200	0.0	-
2.8189	69250	0.0	-
2.8210	69300	0.0	-
2.8230	69350	0.0	-
2.8250	69400	0.0	-
2.8271	69450	0.0	-
2.8291	69500	0.0	-
2.8311	69550	0.0	-
2.8332	69600	0.0	-
2.8352	69650	0.0	-
2.8373	69700	0.0	-
2.8393	69750	0.0	-
2.8413	69800	0.0	-
2.8434	69850	0.0	-
2.8454	69900	0.0	-
2.8474	69950	0.0	-
2.8495	70000	0.0	-
2.8515	70050	0.0	-
2.8535	70100	0.0	-
2.8556	70150	0.0	-
2.8576	70200	0.0	-
2.8596	70250	0.0	-
2.8617	70300	0.0	-
2.8637	70350	0.0	-
2.8657	70400	0.0	-
2.8678	70450	0.0	-
2.8698	70500	0.0	-
2.8719	70550	0.0	-
2.8739	70600	0.0	-
2.8759	70650	0.0	-
2.8780	70700	0.0	-
2.8800	70750	0.0	-
2.8820	70800	0.0	-
2.8841	70850	0.0	-
2.8861	70900	0.0	-
2.8881	70950	0.0	-
2.8902	71000	0.0	-
2.8922	71050	0.0	-
2.8942	71100	0.0	-
2.8963	71150	0.0	-
2.8983	71200	0.0	-
2.9004	71250	0.0	-
2.9024	71300	0.0	-
2.9044	71350	0.0	-
2.9065	71400	0.0	-
2.9085	71450	0.0	-
2.9105	71500	0.0	-
2.9126	71550	0.0	-
2.9146	71600	0.0	-
2.9166	71650	0.0	-
2.9187	71700	0.0	-
2.9207	71750	0.0	-
2.9227	71800	0.0	-
2.9248	71850	0.0	-
2.9268	71900	0.0	-
2.9288	71950	0.0	-
2.9309	72000	0.0	-
2.9329	72050	0.0	-
2.9350	72100	0.0	-
2.9370	72150	0.0	-
2.9390	72200	0.0	-
2.9411	72250	0.0	-
2.9431	72300	0.0	-
2.9451	72350	0.0	-
2.9472	72400	0.0	-
2.9492	72450	0.0	-
2.9512	72500	0.0	-
2.9533	72550	0.0	-
2.9553	72600	0.0	-
2.9573	72650	0.0	-
2.9594	72700	0.0	-
2.9614	72750	0.0	-
2.9634	72800	0.0	-
2.9655	72850	0.0	-
2.9675	72900	0.0	-
2.9696	72950	0.0	-
2.9716	73000	0.0	-
2.9736	73050	0.0	-
2.9757	73100	0.0	-
2.9777	73150	0.0	-
2.9797	73200	0.0	-
2.9818	73250	0.0	-
2.9838	73300	0.0	-
2.9858	73350	0.0	-
2.9879	73400	0.0	-
2.9899	73450	0.0	-
2.9919	73500	0.0	-
2.9940	73550	0.0	-
2.9960	73600	0.0	-
2.9980	73650	0.0	-

Framework Versions

Python: 3.11.11
SetFit: 1.1.1
Sentence Transformers: 3.3.1
Transformers: 4.42.2
PyTorch: 2.5.1+cu121
Datasets: 3.2.0
Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
    publisher = {arXiv},
    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}