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Job manager crashed while running this job (missing heartbeats).

Error code:   JobManagerCrashedError

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53	5,797	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	0.64455	0.47983	-0.27566	0.9998	0.33926	0.4778	-0.19658	0.99973	0.7462	0.72922	-0.29312	0.99217	0.25337	0.72886	-0.271	0.98682	0.59063	0.83557	-0.67311	0.94892	0.3904	0.82255	-0.83463	0.88243	0.42229	0.22595	0.0064	0.40652	0.24086	0.02489	0.53762	0.23027	0.0129	0.51691	0.21792	-0.00187	0.4454	0.33956	0.00053	0.50179	0.33595	-0.00551
54	5,902	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	0.64458	0.47989	-0.28031	0.9998	0.33925	0.47776	-0.20464	0.99973	0.74606	0.72981	-0.29689	0.99237	0.25344	0.72896	-0.27694	0.98696	0.59084	0.8358	-0.68213	0.95154	0.39051	0.823	-0.84077	0.88355	0.42239	0.22616	0.00611	0.40655	0.2411	0.02456	0.53779	0.23068	0.01294	0.51712	0.21828	-0.00189	0.44533	0.33992	0.00065	0.50217	0.33629	-0.00521
55	6,019	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	0.64459	0.48001	-0.28146	0.9998	0.33925	0.47776	-0.20466	0.99973	0.74589	0.73034	-0.29735	0.99257	0.25349	0.72917	-0.27585	0.98711	0.59096	0.83589	-0.68026	0.95377	0.39074	0.82368	-0.83761	0.88443	0.42258	0.22633	0.00582	0.40674	0.24119	0.02428	0.53796	0.23086	0.0128	0.51729	0.21854	-0.00209	0.44577	0.34005	0.0008	0.50257	0.33634	-0.00504
56	6,164	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	0.64457	0.48004	-0.28331	0.99981	0.33933	0.47773	-0.20689	0.99972	0.74585	0.73036	-0.29572	0.99277	0.2535	0.72929	-0.27368	0.98732	0.59097	0.836	-0.6768	0.95584	0.39075	0.82399	-0.83275	0.88551	0.42282	0.22625	0.0058	0.407	0.24109	0.02425	0.53822	0.23076	0.0128	0.51756	0.21843	-0.00209	0.44597	0.34006	0.00078	0.50273	0.33644	-0.00503
57	6,295	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	0.64464	0.48005	-0.28045	0.99981	0.33945	0.4777	-0.20545	0.99972	0.7458	0.73053	-0.29556	0.99296	0.25351	0.72942	-0.27214	0.98755	0.59106	0.83632	-0.66998	0.95766	0.39065	0.82416	-0.83189	0.88647	0.42333	0.22613	0.00583	0.40744	0.241	0.02417	0.53862	0.23083	0.01316	0.51805	0.21842	-0.00175	0.44642	0.34003	0.00056	0.50317	0.33649	-0.00503
58	6,416	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	0.64472	0.48005	-0.27425	0.99982	0.3395	0.4777	-0.20449	0.99973	0.74576	0.73063	-0.29037	0.99313	0.25355	0.72964	-0.2778	0.98777	0.59113	0.83646	-0.66185	0.95934	0.39074	0.8245	-0.83362	0.88758	0.42365	0.22603	0.00577	0.40773	0.24085	0.02414	0.53902	0.23085	0.01319	0.51844	0.21841	-0.00175	0.44662	0.33995	0.00054	0.50329	0.3365	-0.00504
59	6,511	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	0.64477	0.48005	-0.25981	0.99982	0.33956	0.47768	-0.20109	0.99973	0.74572	0.73069	-0.27835	0.99327	0.25361	0.72966	-0.2772	0.98796	0.5912	0.83672	-0.64091	0.96067	0.39076	0.82459	-0.83173	0.88825	0.42376	0.22602	0.0059	0.40791	0.24086	0.02436	0.53938	0.2308	0.01312	0.51876	0.21836	-0.00182	0.44669	0.33998	0.00061	0.50355	0.3365	-0.0051
60	6,648	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	0.6448	0.48012	-0.23433	0.99982	0.33956	0.47768	-0.17923	0.99973	0.74557	0.73071	-0.25922	0.99337	0.25414	0.73056	-0.26321	0.98805	0.59129	0.83692	-0.61605	0.9622	0.39067	0.8247	-0.79921	0.8888	0.42408	0.22595	0.00608	0.40814	0.24077	0.02442	0.53943	0.23096	0.01344	0.51893	0.21849	-0.0015	0.44683	0.33972	0.0004	0.50375	0.33625	-0.00515

End of preview.

TSL-51: Thai Sign Language Dataset

Dataset Description

TSL-51 is a comprehensive dataset for Thai Sign Language (TSL) recognition, containing videos, landmark data, and metadata for isolated signs and continuous sentences. This dataset supports research in sign language processing, computer vision, and accessibility technologies.

The dataset has been filtered to focus on 52 selected sign classes (51 specific signs + 1 null_act class) and 76 target sentences.

Thai Sign Language gestures

The dataset includes 51 specific Thai Sign Language gestures plus 1 null_act class, categorized as follows:

Category	Sign (Thai)	Model Class Name
Subject (Agent)	แม่	แม่_var_1
Subject (Agent)	คุณ	คุณ_var_1
Subject (Agent)	แฟน	แฟน_var_1
Subject (Agent)	พี่	พี่_var_1
Subject (Agent)	น้อง	น้อง_var_1
Subject (Agent)	ฉัน (for close acquaintances)	ฉัน_var_2
Subject (Agent)	ฉัน (general context)	ฉัน_var_1
Subject (Agent)	ยาย	ยาย_var_1
Subject/Agent, Object/Patient	แมว	แมว_var_1
Object/Patient	ภาษามือ	ภาษามือ_var_1
Object/Patient	ขนมปัง	ขนมปัง_var_1
Object/Patient	ข้าว	ข้าว_var_1
Object/Patient	ไข่	ไข่_var_2
Interaction Verb	ถาม	ถาม_ทำท่ามือถามไปยังผู้นั้น
Interaction Verb	เรียก	เรียก_var_1
Intentional Verb	ชอบ	ชอบ_var_1
Motion Verb	เที่ยว	เที่ยว_var_1
Motion Verb	ไป	ไป_var_2
State Verb	เหงา	เหงา_var_1
State Verb	แต่งงาน	แต่งงาน_var_1
State Verb	ร้อน	ร้อน_สองมือ
State Verb	โสด	โสด_var_1
State Verb	โกรธ	โกรธ_var_1
State Verb	กลัว	กลัว_var_1
State Verb	เหนื่อย	เหนื่อย_var_1
State Verb	สบายดี	สบายดี_var_1
State Verb	ทำงาน	ทำงาน_var_2
State Verb	เกิด	เกิด_var_2
State Verb	ง่วง	ง่วง_var_1
State Verb	อยู่บ้าน	อยู่บ้าน_var_1
Transitive Verb	กิน	กิน_var_1
Transitive Verb	เรียน	เรียน_var_1
Transitive Verb	ชื่อ	ชื่อ_var_1
Adjective	ดี	ดี_var_1
Adjective	ด้วยกัน	ด้วยกัน_var_1
Adjective	หูหนวก	หูหนวก_var_2
Greeting/Social Courtesy	สวัสดี (for equals or younger)	สวัสดี_อายุเท่ากันหรือน้อยกว่า
Greeting/Social Courtesy	ขอโทษ (for equals or younger)	ขอโทษ_อายุเท่ากันหรือน้อยกว่า
Greeting/Social Courtesy	ขอบคุณ	ขอบคุณ_เปิดมือสองข้าง
Time Words	วันนี้	วันนี้_var_1
Time Words	เช้า	เช้า_var_1
Time Words	วันหยุด	วันหยุด_var_1
Time Words	พรุ่งนี้	พรุ่งนี้_var_1
Negative Command	อย่า	อย่า_var_1
Question	ทำไม	ทำไม_var_1
Question	อะไร	อะไร_var_1
Question, Place	ที่ไหน	ที่ไหน_var_1
Place	กรุงเทพ	กรุงเทพ_var_1
Place	โรงเรียน	โรงเรียน_var_1
Place	บ้าน	บ้าน_var_1
Place	ตลาด	ตลาด_var_4
Null	null	null_act

Sentence Structures

Sentences are organized into systematic patterns. Each group is shown with its Thai-style gloss and the number of sentence variants.

กลุ่มไวยากรณ์	ตัวอย่างโครงสร้างภาษาไทย	จำนวน
<ประธาน> กิน ขนมปัง	ขนมปัง <ประธาน> กิน	9
<ประธาน> ชอบ กิน ไข่	ไข่ <ประธาน> กิน ชอบ	9
<ประธาน> เกิด หูหนวก	<ประธาน> เกิด หูหนวก	8
เรียนภาษามือ	ภาษามือ <ประธาน> เรียน	8
ชอบเรียนภาษามือ	ภาษามือ <ประธาน> เรียน ชอบ	8
<ประธาน> กิน ข้าว	<ประธาน> ข้าว กิน	8
<ประธาน> ชอบ เที่ยว กรุงเทพ	กรุงเทพ <ประธาน> เที่ยว ชอบ	7
<สวัสดี/ขอบคุณ> <ฉัน> สบายดี	<สวัสดี/ขอบคุณ> <ฉัน> สบายดี	4
คุณ <แต่งงาน (กับ)/ (เป็น) แฟน (กับ)> ฉัน	คุณ ฉัน <แต่งงาน/แฟน>	4
ขอโทษ <ฉัน> หูหนวก	ขอโทษ <ฉัน> หูหนวก	2
ขอโทษ <ฉัน> ไป กิน ข้าว	ขอโทษ <ฉัน> ข้าว กิน ไป	2
พรุ่งนี้ คุณ ไป กิน ข้าว ที่ไหน	พรุ่งนี้ <คุณ> ข้าว กิน ไป ที่ไหน	2
คุณ <ชื่อ อะไร / เกิด ที่ไหน>	คุณ ชื่อ อะไร / คุณ เกิด ที่ไหน	2
รวม		76

Nature of Data

Signs: Covers 51 specific sign gestures. Two different signs can have the same spoken translation, e.g., "ฉัน_var_1" (polite, using hand on chest, suitable for everyone) and "ฉัน_var_2" (informal, pointing to self, for close acquaintances).
Null Class: "null_act" represents non-sign behaviors such as standing at rest, unintentional small movements (e.g., touching clothes or hair), and hand movements during transitions between signs.
Sentences: Continuous sign sequences recorded by the researcher (Namonpas), consisting of 76 structured sentence templates designed as systematic test cases; each sentence uses 3–6 signs drawn from 31 of the 51 single-sign classes.

Key Statistics

Metric	User Sign	User Sentence	Expert Sign (Primary)	Expert (Scraped)
Videos (original)	547	252	1,033	122
Videos (augmented)	-	-	32,014	11,956
Landmark Files	547	252	33,047	12,078
Unique Classes	52	76	51	47

Note: Some of the videos are augmented from originals, more details under Augmentation (for expert data only) below

Data Sources

Primary Data: Videos from 2 Thai Sign Language interpreters. Interpreter 1 recorded 46 signs (10–11 videos per sign) + 20 null videos; Interpreter 2 recorded 51 signs (10–13 videos per sign) + 14 null videos, covering diverse resting behaviors to help models distinguish sign transitions.
Secondary (Web-Scraped) Data: Collected from 3 online sources:
1. Thai Sign Language Database by the National Association of the Deaf in Thailand (link)
2. Royal Society of Thailand (link)
3. Thai Telecommunication Relay Service (link) Covers 47 words with 1–5 videos each
User Data: Continuous-sentence videos collected by the researcher (Namonpas) for sliding-window decoder and language-model training.

Data Structure

The dataset is organized into the following folders:

metadata/
├── expert_metadata.csv       # Expert sign metadata (45,125 rows)
├── user_sign_metadata.csv    # User sign metadata (547 rows)
├── sentence_metadata.csv     # Sentence metadata (252 rows)

videos/
├── user_sign/                # 547 MP4 videos of isolated signs
└── user_sentence/            # 252 MP4 videos of continuous sentences

landmarks/
├── expert_primary_02.zip     # Expert landmarks (Interpreter 1)
├── expert_primary_03.zip     # Expert landmarks (Interpreter 2)
├── expert_scraped.zip        # Expert landmarks from web scraping
├── user_sign/                # 547 CSV landmark files for user signs
└── user_sentence/            # 252 CSV landmark files for user sentences

Metadata Columns

expert_metadata.csv

video_id: Unique identifier for the video
sign_id: Sign class identifier
sign_clean: Cleaned sign name
landmark_path: Path to landmark CSV file
signer_name: Anonymized signer identifier (e.g., "expert_01", "expert_02", or empty for scraped)
source_group: Data source ("primary" or "web-scraped")

user_sign_metadata.csv

video_id: Unique identifier for the video
sign_id: Sign class
sign_clean: Cleaned sign name
landmark_path: Path to landmark CSV
video_path: Path to video MP4
subset: "test" or "calib" (originally used to split train / test datset in the project, can be ignored)

sentence_metadata.csv

video_id: Unique identifier for the video
sentence_id: Sentence identifier
sentence_clean: Cleaned sentence text
landmark_path: Path to landmark CSV
video_path: Path to video MP4

Augmentation (expert data only)

Only expert videos (both primary interpreter footage and secondary web-scraped clips) are augmented; user-collected clips are left unchanged. Augmentation is applied at the video level prior to landmark extraction, and each augmented example is recorded in the metadata with three columns:

original_video_id: the ID of the source clip (same for all augmentations derived from that video)
is_augmented: boolean flag (TRUE for augmented versions, FALSE for originals)
augmentation_type: textual label describing the transformation (e.g. blur_k3, speed_0.85); original indicates the unmodified clip.

Example rows:

original_video_id,is_augmented,augmentation_type
vid_1313,TRUE,blur_k3
vid_1313,TRUE,blur_k5

Rationale and strategy

Web-scraped expert data is sparse (1–5 clips per sign), averaging about 2 examples per word; primary interpreter footage is richer (10–23 clips per sign, avg. 20) and the null class already has 34 samples. To compensate, the augmentation strategy differs by source:

Web-scraped data receives 98 variants per original clip.
Primary interpreter data (including null-class samples) receives 31 variants per clip.

The goal is to simulate realistic recording variability, keeping transformations plausible while generating large training sets.

Augmentation techniques are grouped into spatial, temporal, and mixed categories. Spatial operations model camera/viewpoint variability (rotation, translation, scaling, cropping, flip, brightness/contrast/noise, blur, saturation), while temporal operations alter playback speed or remove random frames or segments. Mixed strategies combine multiple operations randomly, e.g. rotation+brightness or scale+speed, to mimic scenarios where several factors change at once.

Parameters for each technique were sampled randomly within specified ranges rather than fixed values, ensuring each generated clip is unique.

Summary of techniques by source

A complete list with parameter values is provided in the appendix table (the Thai-language table from the original document). In brief:

Web-scraped: 33 spatial, 10 temporal, 55 mixed = 98 total.
Primary interpreter: 11 spatial, 8 temporal, 12 mixed = 31 total.

After augmentation there are 45,125 expert samples derived from 1,153 original expert videos.

Landmark Format

Landmark files are CSV format with selected MediaPipe Holistic landmarks. In total, there are 162 landmark coordinates per frame: 6 (pose) × 3 + 6 (face) × 3 + 21 (left hand) × 3 + 21 (right hand) × 3 = 162.

Pose: 6 landmarks (shoulders, elbows, wrists) with x, y, z coordinates plus visibility/presence scores.
Face: 6 landmarks (eyebrows and mouth corners) with x, y, z coordinates.
Left Hand: 21 landmarks (x, y, z)
Right Hand: 21 landmarks (x, y, z)

Each row represents a frame and includes:

frame: Frame index (0-based)
t_ms: Time in milliseconds since the clip started
Landmark coordinates (normalized x/y in [0,1] relative to frame size; z is relative depth)
Pose visibility/presence columns (*_vis, *_pres) where available

Missing detections for any landmark in a frame are recorded as NaN.

Landmark Extraction (MediaPipe)

All video data (both expanded single-sign clips and continuous sentence recordings) are processed using MediaPipe Holistic. This study selects only the landmarks relevant to sign display structure:

Hands: 21 points per hand (42 total)
Pose: 6 points (shoulders, elbows, wrists; MediaPipe indices 11–16)
Face: 6 points (outer/inner brows and mouth corners; indices 105, 70, 300, 334, 61, 291)

The MediaPipe pipeline is configured with:

minimum_detection_confidence = 0.5
minimum_tracking_confidence = 0.5
model_complexity = 1 (medium)

MediaPipe outputs a NormalizedLandmarkList, meaning each landmark is provided as normalized (x, y, z) coordinates. The output per frame has 162 coordinate values (54 points × 3 axes). The x and y values are normalized to the frame dimensions ([0,1] range), making the coordinates resolution-independent; z is relative depth in the same scale as x.

If MediaPipe cannot detect a landmark in a frame, that coordinate is recorded as NaN. Downstream feature engineering handles these missing values.

The extracted landmarks are saved as CSV files, where each row corresponds to a frame and columns use a consistent naming scheme (e.g., lh_x0, lh_y0, lh_z0, ..., rh_x20). The CSV also includes frame, t_ms, and optional visibility/presence columns for pose landmarks.

Usage

Loading with Hugging Face Datasets

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("Namonpas/thai-sign-language-tsl51")

Direct Download

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Ethical Considerations and Attribution

This dataset contains a mix of original and third-party data. We take data privacy and intellectual property seriously.

Ownership Claims

Original Data: We claim ownership and full rights to the user-collected videos, landmarks, and metadata (videos/user_sign/, videos/user_sentence/, landmarks/user_sign/, landmarks/user_sentence/, and corresponding metadata).
Expert Primary Data: The expert landmarks from two primary sources (Expert 1 and Expert 2) are used under fair use for research purposes. We do not claim ownership of this data.
Expert Scraped Data: Web-scraped expert data from 3 sources (Thai Sign Language Database by the National Association of the Deaf in Thailand, Royal Society of Thailand, and Thai Telecommunication Relay Service ) is included for completeness but may have copyright restrictions. Use at your own risk; we recommend verifying permissions before use in commercial applications.

Privacy Protection

All personally identifiable information (PII) has been removed, including signer names and genders from expert metadata.
Expert metadata retains minimal anonymized identifiers only where necessary for research.

Acknowledgments and Thanks

Primary Expert Data: Sincere gratitude to the two expert Thai Sign Language interpreters for providing demonstrations.
- Expert 1: Videos covering 46 signs + null.
- Expert 2: Videos covering 51 signs + null.
Scraped Data: Sourced from publicly available online videos from the mentioned 3 sources, covering 47 words. We acknowledge the original creators and encourage proper attribution.
Researcher: This dataset was compiled as part of a research project by Namonpas Viriyaroj: Development of a Continuous Thai Sign Language Video Translation Model Using Landmark Detection and Temporal Modeling with LLM-based Text Refinement, as Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Science, Major in Statistics and Data Science, Faculty of Commerce and Accountancy at Chulalongkorn University, Academic Year 2025.
Advisor: Special thanks to Asst. Prof. Puripant Ruchikachorn, Ph.D. for guidance and supervision.

Citation

If you use this dataset in your research, please cite:

@dataset{tsl51_2024,
  title={TSL-51: Thai Sign Language Dataset},
  author={Namonpas Viriyaroj},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/datasets/Namonpas/thai-sign-language-tsl51}
}

License

This dataset is released under the CC BY-NC-SA 4.0 license for non-commercial research use. For commercial use, please contact the maintainers.

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For questions or issues, please open an issue on this repository or email: nanapasviriyaroj@gmail.com

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