QNLI, जिसका पूर्ण रूप Question Natural Language Inference है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक बेंचमार्क डेटासेट है। इसे GLUE (General Language Understanding Evaluation) बेंचमार्क के हिस्से के रूप में पेश किया गया था, जो प्राकृतिक भाषा समझ की विभिन्न चुनौतियों पर मॉडलों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किए गए कार्यों का एक संग्रह है। यह डेटासेट स्टैनफोर्ड प्रश्न उत्तर डेटासेट (SQuAD) से लिया गया है, विशेष रूप से इसके v1.1 संस्करण से, और प्रश्न-उत्तर कार्य को एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या में बदल देता है।
QNLI में मुख्य कार्य यह निर्धारित करना है कि क्या दिया गया वाक्य किसी दिए गए प्रश्न का उत्तर समाहित करता है। प्रत्येक उदाहरण में एक प्रश्न और एक वाक्य होता है, और मॉडल को जोड़ी को 'entailment' (वाक्य उत्तर प्रदान करता है) या 'not entailment' (वाक्य उत्तर प्रदान नहीं करता) के रूप में वर्गीकृत करना होता है। यह संरचना मूल निष्कर्षण-आधारित प्रश्न-उत्तर कार्य को एक प्राकृतिक भाषा अनुमान समस्या में बदल देती है, इसीलिए इसे Question Natural Language Inference नाम दिया गया है।
उत्पत्ति और निर्माण
QNLI को स्टैनफोर्ड एआई लैब की टीम द्वारा GLUE बेंचमार्क के हिस्से के रूप में बनाया गया था, जिसे 2018 में जारी किया गया था। डेटासेट का निर्माण SQuAD v1.1 से प्रश्न-उत्तर जोड़े लेकर और प्रत्येक प्रश्न को संबंधित संदर्भ के वाक्यों के साथ जोड़कर किया गया था। प्रत्येक प्रश्न के लिए, सही उत्तर वाले वाक्य को 'entailment' के रूप में लेबल किया जाता है, जबकि उसी संदर्भ के अन्य वाक्यों को 'not entailment' के रूप में लेबल किया जाता है। इस प्रक्रिया से लगभग बराबर संख्या में सकारात्मक और नकारात्मक उदाहरणों वाला एक संतुलित डेटासेट प्राप्त होता है।
मूल SQuAD डेटासेट में विकिपीडिया लेखों पर आधारित 100,000 से अधिक प्रश्न-उत्तर जोड़े हैं। QNLI के लिए, निर्माताओं ने एक उपसमुच्चय चुना और उसे पुनः प्रारूपित किया, जिसके परिणामस्वरूप लगभग 108,000 प्रशिक्षण उदाहरण और 5,700 सत्यापन उदाहरण प्राप्त हुए। परीक्षण सेट को अलग रखा गया है और आधिकारिक GLUE लीडरबोर्ड के लिए उपयोग किया जाता है, जो बेंचमार्क के सभी नौ कार्यों में प्रदर्शन को ट्रैक करता है।
कार्य परिभाषा और मूल्यांकन
QNLI में, प्रत्येक इनपुट पाठ खंडों की एक जोड़ी है: एक प्रश्न और एक वाक्य। मॉडल को एक द्विआधारी लेबल आउटपुट करना होता है जो इंगित करता है कि वाक्य प्रश्न के उत्तर को दर्शाता है या नहीं। मूल्यांकन मीट्रिक सटीकता है, जो सही ढंग से वर्गीकृत जोड़ियों का प्रतिशत मापती है। यह सरल मीट्रिक कार्य को विभिन्न मॉडलों और दृष्टिकोणों के बीच तुलना करने के लिए सीधा बनाता है।
यह कार्य मॉडल की प्राकृतिक भाषा अनुमान करने और प्रश्न तथा पाठ के एक टुकड़े के बीच संबंध को समझने की क्षमता का परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके लिए मॉडल को न केवल प्रासंगिक जानकारी की पहचान करनी होती है, बल्कि यह तर्क भी करना होता है कि क्या जानकारी सीधे प्रश्न का उत्तर देती है। इसमें वाक्यात्मक और अर्थगत समझ, साथ ही पर्यायवाची और पुनःवाक्यांशित प्रश्नों को संभालने की क्षमता शामिल है।
GLUE बेंचमार्क में भूमिका
QNLI GLUE बेंचमार्क के नौ कार्यों में से एक है, जिसे सामान्य-उद्देश्यीय भाषा समझ मॉडलों के लिए एक मानकीकृत मूल्यांकन प्ादान करने के लिए पेश किया गया था। बेंचमार्क में भावना विलेषण, पाठीय अंतर्नण, और प्ाश्न-उत्ार जैसे कार्य शामिल हैं, प्ात्ेक कार्य का अपना डेटासेट और मूल्यांकन मीट्रिक है। GLUE कौ अनेक कार्यों में अच्ा प्ादान करने मे सक्ामे मॉडलों के विकास कौ प्ोत्साहित करने के लिए डिज़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ाइ़ा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