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1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+    "word_embedding_dimension": 768,
+    "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
+}

README.md

@@ -1,3 +1,355 @@
----
-license: mit
----
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- dense
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:1556
+- loss:TripletLoss
+base_model: jhgan/ko-sroberta-multitask
+widget:
+- source_sentence: 개발 쪽 준비하고 있어
+  sentences:
+  - '[자격증명: 전기기사] 자격증명: 전기기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 전기 | NCS분류: 전기.전자 | 시행기관: 한국산업인력공단
+    | 등급: 기사 | 관련전공: ICT로봇공학전공, 휴먼지능로봇공학과, 휴먼・로봇융합전공, 지능형로봇융합전공, 지능로봇학과'
+  - '[자격증명: SQL개발자(SQLD)] 자격증명: SQL개발자(SQLD) | 유형: 국가민간자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신
+    | 시행기관: 한국데이터산업진흥원 | 등급: 1 | 관련전공: IT미디어공학과, IT·디자인융합학부, ICT융합콘텐츠전공, 인공지능융합전공,
+    인공지능소프트웨어전공'
+  - '[자격증명: SQL개발자(SQLD)] 자격증명: SQL개발자(SQLD) | 유형: 국가민간자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신
+    | 시행기관: 한국데이터산업진흥원 | 등급: 1 | 관련전공: IT미디어공학과, IT·디자인융합학부, ICT융합콘텐츠전공, 인공지능융합전공,
+    인공지능소프트웨어전공'
+- source_sentence: '전공: 국어국문학과 학년: 3학년 희망직무: 개발 관심 자격증: 없음 취득 자격증: 없음 목적: 입문, 취업 준비'
+  sentences:
+  - '[자격증명: 철도운송산업기사] 자격증명: 철도운송산업기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 철도운전.운송 | NCS분류: 운전.운송 | 시행기관:
+    한국산업인력공단 | 등급: 산업기사 | 관련전공: 철도전기기관사과, 철도교통학부, 철도운수설비과, 철도운전제어공학과, 철도차량운전과'
+  - '[자격증명: 데이터분석준전문가(ADsP)] 자격증명: 데이터분석준전문가(ADsP) | 유형: 국가민간자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류:
+    정보통신 | 시행기관: (재)한국데이터진흥원 | 등급: 1 | 관련전공: 모바일시스템공학과, 모바일융합공학과, 전자공학부모바일공학전공, 전자정보공학부,
+    IT융합학부'
+  - '[자격증명: 컴퓨터활용능력 2급] 자격증명: 컴퓨터활용능력 2급 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 사업관리 | NCS분류: 사업관리 | 관련전공:
+    IT학부, AI・데이터공학부, AI・빅데이터학과, AI・컴퓨터공학과, AI빅데이터전공'
+- source_sentence: '전공: 소프트웨어학과 학년: 4학년 희망직무: 실무 관심 자격증: 없음 취득 자격증: 정보처리기사 목적: 취업
+    준비'
+  sentences:
+  - '[자격증명: 측량및지형공간정보기사] 자격증명: 측량및지형공간정보기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신 |
+    시행기관: 한국산업인력공단 | 등급: 기사 | 관련전공: 지리학과, 지리학과(자연계열), 지적학전공, 지적학과, 위치정보시스템학과'
+  - '[자격증명: 데이터분석준전문가(ADsP)] 자격증명: 데이터분석준전문가(ADsP) | 유형: 국가민간자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류:
+    정보통신 | 시행기관: (재)한국데이터진흥원 | 등급: 1 | 관련전공: 모바일시스템공학과, 모바일융합공학과, 전자공학부모바일공학전공, 전자정보공학부,
+    IT융합학부'
+  - '[자격증명: SQL개발자(SQLD)] 자격증명: SQL개발자(SQLD) | 유형: 국가민간자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신
+    | 시행기관: 한국데이터산업진흥원 | 등급: 1 | 관련전공: IT미디어공학과, IT·디자인융합학부, ICT융합콘텐츠전공, 인공지능융합전공,
+    인공지능소프트웨어전공'
+- source_sentence: 비전공자인데 개발 공부 시작했어
+  sentences:
+  - '[자격증명: 종자기사] 자격증명: 종자기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 농업 | NCS분류: 농림어업 | 시행기관: 한국산업인력공단
+    | 등급: 기사 | 관련전공: 식량자원과학과, 식량생명공학과, 생물자원과학부, 자원공학과, 식의약자원개발학과'
+  - '[자격증명: 빅데이터분석기사] 자격증명: 빅데이터분석기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신 | 시행기관:
+    한국산업인력공단 | 등급: 기사'
+  - '[자격증명: 정보처리기사] 자격증명: 정보처리기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신 | 시행기관: 한국산업인력공단
+    | 등급: 기사 | 관련전공: 지능・데이터융합학부, 인공지능융합공학부, 첨단공학부, 소프트웨어학부, 정보전자공학과'
+- source_sentence: '전공: 경영정보학과 학년: 4학년 희망직무: 사무 관심 자격증: 없음 취득 자격증: 없음 목적: 취업 준비'
+  sentences:
+  - '[자격증명: 종자기사] 자격증명: 종자기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 농업 | NCS분류: 농림어업 | 시행기관: 한국산업인력공단
+    | 등급: 기사 | 관련전공: 식량자원과학과, 식량생명공학과, 생물자원과학부, 자원공학과, 식의약자원개발학과'
+  - '[자격증명: 컴퓨터활용능력 2급] 자격증명: 컴퓨터활용능력 2급 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 사업관리 | NCS분류: 사업관리 | 관련전공:
+    IT학부, AI・데이터공학부, AI・빅데이터학과, AI・컴퓨터공학과, AI빅데이터전공'
+  - '[자격증명: 빅데이터분석기사] 자격증명: 빅데이터분석기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신 | 시행기관:
+    한국산업인력공단 | 등급: 기사'
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+---
+
+# SentenceTransformer based on jhgan/ko-sroberta-multitask
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [jhgan/ko-sroberta-multitask](https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask). It maps sentences & paragraphs to a 768-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:** [jhgan/ko-sroberta-multitask](https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask) <!-- at revision ab957ae6a91e99c4cad36d52063a2a9cf1bf4419 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
+- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### Model Sources
+
+- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
+- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers)
+- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
+
+### Full Model Architecture
+
+```
+SentenceTransformer(
+  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'RobertaModel'})
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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})
+)
+```
+
+## Usage
+
+### Direct Usage (Sentence Transformers)
+
+First install the Sentence Transformers library:
+
+```bash
+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 = [
+    '전공: 경영정보학과 학년: 4학년 희망직무: 사무 관심 자격증: 없음 취득 자격증: 없음 목적: 취업 준비',
+    '[자격증명: 컴퓨터활용능력 2급] 자격증명: 컴퓨터활용능력 2급 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 사업관리 | NCS분류: 사업관리 | 관련전공: IT학부, AI・데이터공학부, AI・빅데이터학과, AI・컴퓨터공학과, AI빅데이터전공',
+    '[자격증명: 종자기사] 자격증명: 종자기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 농업 | NCS분류: 농림어업 | 시행기관: 한국산업인력공단 | 등급: 기사 | 관련전공: 식량자원과학과, 식량생명공학과, 생물자원과학부, 자원공학과, 식의약자원개발학과',
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 768]
+
+# Get the similarity scores for the embeddings
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities)
+# tensor([[ 1.0000,  0.3410, -0.1606],
+#         [ 0.3410,  1.0000, -0.0415],
+#         [-0.1606, -0.0415,  1.0000]])
+```
+
+<!--
+### Direct Usage (Transformers)
+
+<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Downstream Usage (Sentence Transformers)
+
+You can finetune this model on your own dataset.
+
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+* Size: 1,556 training samples
+* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>sentence_2</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | sentence_0                                                                        | sentence_1                                                                          | sentence_2                                                                          |
+  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                            | string                                                                              | string                                                                              |
+  | details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 25.75 tokens</li><li>max: 58 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 35 tokens</li><li>mean: 94.18 tokens</li><li>max: 119 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 48 tokens</li><li>mean: 83.42 tokens</li><li>max: 110 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | sentence_0                                                                             | sentence_1                                                                                                                                                                                    | sentence_2                                                                                                                                                                |
+  |:---------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>전공: 컴퓨터공학과 학년: 3학년 희망직무: 데이터분석 관심 자격증: 정보처리기사 취득 자격증: 없음 목적: 직무 관련 자격증 추천</code> | <code>[자격증명: SQL개발자(SQLD)] 자격증명: SQL개발자(SQLD) \| 유형: 국가민간자격 \| 분야: 정보기술 \| NCS분류: 정보통신 \| 시행기관: 한국데이터산업진흥원 \| 등급: 1 \| 관련전공: IT미디어공학과, IT·디자인융합학부, ICT융합콘텐츠전공, 인공지능융합전공, 인공지능소프트웨어전공</code>   | <code>[자격증명: 측량및지형공간정보기술사] 자격증명: 측량및지형공간정보기술사 \| 유형: 국가기술자격 \| 분야: 정보기술 \| NCS분류: 정보통신 \| 등급: 기술사</code>                                                                  |
+  | <code>IT 쪽 취업하고 싶어</code>                                                              | <code>[자격증명: SQL개발자(SQLD)] 자격증명: SQL개발자(SQLD) \| 유형: 국가민간자격 \| 분야: 정보기술 \| NCS분류: 정보통신 \| 시행기관: 한국데이터산업진흥원 \| 등급: 1 \| 관련전공: IT미디어공학과, IT·디자인융합학부, ICT융합콘텐츠전공, 인공지능융합전공, 인공지능소프트웨어전공</code>   | <code>[자격증명: 종자기사] 자격증명: 종자기사 \| 유형: 국가기술자격 \| 분야: 농업 \| NCS분류: 농림어업 \| 시행기관: 한국산업인력공단 \| 등급: 기사 \| 관련전공: 식량자원과학과, 식량생명공학과, 생물자원과학부, 자원공학과, 식의약자원개발학과</code>              |
+  | <code>전공: 산업데이터공학 학년: 2학년 희망직무: 개발 관심 자격증: 없음 취득 자격증: 없음 목적: 직무 관련 자격증 추천</code>       | <code>[자격증명: 데이터분석준전문가(ADsP)] 자격증명: 데이터분석준전문가(ADsP) \| 유형: 국가민간자격 \| 분야: 정보기술 \| NCS분류: 정보통신 \| 시행기관: (재)한국데이터진흥원 \| 등급: 1 \| 관련전공: 모바일시스템공학과, 모바일융합공학과, 전자공학부모바일공학전공, 전자정보공학부, IT융합학부</code> | <code>[자격증명: 측량및지형공간정보기사] 자격증명: 측량및지형공간정보기사 \| 유형: 국가기술자격 \| 분야: 정보기술 \| NCS분류: 정보통신 \| 시행기관: 한국산업인력공단 \| 등급: 기사 \| 관련전공: 지리학과, 지리학과(자연계열), 지적학전공, 지적학과, 위치정보시스템학과</code> |
+* Loss: [<code>TripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE",
+      "triplet_margin": 0.2
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `num_train_epochs`: 1
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `do_predict`: False
+- `eval_strategy`: no
+- `prediction_loss_only`: True
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `gradient_accumulation_steps`: 1
+- `eval_accumulation_steps`: None
+- `torch_empty_cache_steps`: None
+- `learning_rate`: 5e-05
+- `weight_decay`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1
+- `num_train_epochs`: 1
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: None
+- `warmup_ratio`: None
+- `warmup_steps`: 0
+- `log_level`: passive
+- `log_level_replica`: warning
+- `log_on_each_node`: True
+- `logging_nan_inf_filter`: True
+- `enable_jit_checkpoint`: False
+- `save_on_each_node`: False
+- `save_only_model`: False
+- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
+- `use_cpu`: False
+- `seed`: 42
+- `data_seed`: None
+- `bf16`: False
+- `fp16`: False
+- `bf16_full_eval`: False
+- `fp16_full_eval`: False
+- `tf32`: None
+- `local_rank`: -1
+- `ddp_backend`: None
+- `debug`: []
+- `dataloader_drop_last`: False
+- `dataloader_num_workers`: 0
+- `dataloader_prefetch_factor`: None
+- `disable_tqdm`: False
+- `remove_unused_columns`: True
+- `label_names`: None
+- `load_best_model_at_end`: False
+- `ignore_data_skip`: False
+- `fsdp`: []
+- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
+- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
+- `parallelism_config`: None
+- `deepspeed`: None
+- `label_smoothing_factor`: 0.0
+- `optim`: adamw_torch_fused
+- `optim_args`: None
+- `group_by_length`: False
+- `length_column_name`: length
+- `project`: huggingface
+- `trackio_space_id`: trackio
+- `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
+- `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_for_metrics`: []
+- `eval_do_concat_batches`: True
+- `auto_find_batch_size`: False
+- `full_determinism`: False
+- `ddp_timeout`: 1800
+- `torch_compile`: False
+- `torch_compile_backend`: None
+- `torch_compile_mode`: None
+- `include_num_input_tokens_seen`: no
+- `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`: True
+- `use_cache`: False
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: batch_sampler
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+- `router_mapping`: {}
+- `learning_rate_mapping`: {}
+
+</details>
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.12.12
+- Sentence Transformers: 5.2.3
+- Transformers: 5.0.0
+- PyTorch: 2.10.0+cu128
+- Accelerate: 1.12.0
+- Datasets: 4.0.0
+- Tokenizers: 0.22.2
+
+## 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",
+}
+```
+
+#### TripletLoss
+```bibtex
+@misc{hermans2017defense,
+    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
+    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
+    year={2017},
+    eprint={1703.07737},
+    archivePrefix={arXiv},
+    primaryClass={cs.CV}
+}
+```
+
+<!--
+## Glossary
+
+*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Authors
+
+*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Contact
+
+*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,31 @@
+{
+  "add_cross_attention": false,
+  "architectures": [
+    "RobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "dtype": "float32",
+  "eos_token_id": 2,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "is_decoder": false,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "tie_word_embeddings": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "transformers_version": "5.0.0",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 32000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "5.2.3",
+    "transformers": "5.0.0",
+    "pytorch": "2.10.0+cu128"
+  },
+  "model_type": "SentenceTransformer",
+  "prompts": {
+    "query": "",
+    "document": ""
+  },
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2792d7bd70af1d694f2589a6ea842928d98a1e822e8ad2727b67c1be6f7bc996
+size 442494792

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+    "max_seq_length": 256,
+    "do_lower_case": false
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,25 @@
+{
+  "backend": "tokenizers",
+  "bos_token": "[CLS]",
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "eos_token": "[SEP]",
+  "is_local": false,
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 128,
+  "model_max_length": 128,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "TokenizersBackend",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}