一种改进的集中度和分散度文本特征选择算法

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一种改进的文本特征选择算法

一种改进的文本特征选择算法朱颢东;蔡乐才;刘忠英【摘要】在文本挖掘中,文档通常以特征向量的形式表示.为了提高文本挖掘算法的运行速度,降低占用的内存空间,过滤掉不相关或相关程度低的特征,提出一种改进的特征选择算法,该算法对特征进行综合考虑,从而更加准确地选取有效的特征.实验验证了改进算法的可行性和有效性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)008【总页数】4页(P97-99,102)【关键词】文本挖掘;特征选择;特征向量;文档【作者】朱颢东;蔡乐才;刘忠英【作者单位】四川理工学院,四川,自贡,643000;四川理工学院,四川,自贡,643000;西华大学,四川,成都,610036【正文语种】中文【中图分类】TP18;TP393传统数据挖掘所处理的数据是结构化的，其特征通常不超过几百个；而非结构化或半结构化的文本数据转换成特征向量后，特征数可能高达几万甚至几十万。

理论上讲，文本集的特征越多就能越好地表示文本，而实践证明并非总是如此。

过大的特征空间将导致此后的文本挖掘过程耗费更多的时间和空间资源，因此从原始特征集中选取最具代表性的特征是十分必要的。

本文分析几种常见的特征评估方法，提出了一种改进的特征评估方法。

1 一些常用的文本特征评估函数在目前所采用的文档表示方法中,存在一个共同的不合人意的地方是文档特征向量具有惊人的维数,使特征子集的选择成为文本挖掘过程中必不可少的一个环节.特征选择即进行维数压缩的工作,这样做的目的主要有:提高程序效率和运行速度;提高分类精度,快速筛选出针对该类的特征项集合.常用的文本特征评估函数有基于词频法、基于文档频法、信息增益、交叉熵、互信息等。

对于这几种方法下面简单介绍一下。

1.1 信息增益信息增益(Information Gain,IG)表示文本中包含某一特征时文本类的平均信息量，定义为某一特征在文本中出现前后的信息熵之差。

信息增益的不足之处在于他同时考虑了特征出现与未出现两种情况。

一种改进的中文文本特征选择方法

１信息增益（Ｇ）．２Ｉ
对于词条ｔ文档类别Ｃ．Ｇ考察Ｃ中出现和和Ｉ
不出现ｔ的文档频数来衡量ｔ于Ｃ的信息增益。公对
式如下：
（一∑ＰＣＩＰＣ＋（ ∑ＰｃｆｏＰ）ｆ）（）ｇ（）ｔ（ｆＩ（＋ｏ，Ｐ）ｌｇ）
料统计：点：信息抽取（ｎｏｍａｉｎＲｔｅａ）究缺在Ｉｆｒｔｅｉｖ１研ｏｒ
关程度，并假设ｔｃ之间符合具有一阶自由度的和
分布。词条对于某类的统计值越高，与该类之间它
的相关性越大，带的类别信息也较多。令Ｎ表示训携练语料中的文档总数．Ｃ某一特定类别．表示特定现为ｔ
不包含词条ｔ时属于Ｃ的条件概率，ｍ表示类别数。
１ＨＩ．Ｃ统计（２３Ｘ统计）
Ｃ统计方法度量词条ｔ文档类别ｃ间的相ＨＩ和之
１常见特征选择方法
１１文档频率．
词条的文档频率（ｏｕｎｒｑｅｃ）指在训Ｄｃｍｅｔｅｕｎｖ是Ｆ练语料中出现该词条的文档数优点：档频率是最文简单的特征选择技术．于其具有相对于训练语料规由模的线性计算复杂度．能够容易地被用于大规模语它
互信息（ｔａｆｍａｉｎ在统计语言模型中被Ｍｕｕｌｎｏｔ）Ｉｒｏ广泛采用。如果用Ａ表示包含词条ｔ属于类别ｃ的且文档频数．Ｂ为包含ｔ是不属于ｃ的文档频数．但Ｃ表

自然语言处理中的文本特征选择方法

自然语言处理中的文本特征选择方法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一项重要的技术，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

在NLP中，文本特征选择是一个关键的步骤，它能够帮助我们从大量的文本数据中提取出最相关和有用的特征，以便用于后续的文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

文本特征选择方法是指通过一系列的算法和技术，从原始的文本数据中选择出最具有代表性和区分性的特征。

这些特征可以是单词、短语、句子或者其他更高级的语义单元。

在NLP中，文本特征选择的目标是找到一组特征，使得它们能够最好地区分不同的文本类别或者表达不同的语义信息。

在文本特征选择的过程中，有一些常用的方法和技术。

首先是基于频率的方法，它们通过统计特征在整个文本集合中出现的频率来选择特征。

例如，常见的方法有词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）。

TF表示一个特征在一个文本中出现的次数，而IDF则表示一个特征在整个文本集合中出现的频率。

通过将TF和IDF相乘，可以得到一个特征的重要性分数，从而进行特征选择。

另一种常见的方法是基于信息增益的方法。

信息增益是一种用于衡量特征对于分类任务的重要性的指标。

它通过计算一个特征对于分类任务的信息增益来选择特征。

信息增益越大，表示一个特征对于分类任务的贡献越大，因此越有可能被选择为特征。

除了上述方法外，还有一些其他的特征选择方法，如互信息、卡方检验等。

互信息是一种用于衡量两个随机变量之间相关性的指标，它可以用于选择特征。

卡方检验则是一种用于检验两个变量之间是否存在显著关联的统计方法，也可以用于特征选择。

在实际应用中，常常需要结合多种特征选择方法来进行文本特征选择。

例如，可以先使用基于频率的方法来选择一部分重要的特征，然后再使用基于信息增益的方法来进一步筛选特征。

这样可以综合考虑不同方法的优势，得到更好的特征选择结果。

基于类间分散度和类内集中度的文本特征选择

基于类间分散度和类内集中度的文本特征选择随着机器学习和自然语言处理技术的发展，文本特征选择在文本分类和信息检索中扮演着至关重要的角色。

对于大规模的文本数据，如何高效地从中选择有助于分类和检索的特征是一个热门的研究方向。

本文将介绍一种基于类间分散度和类内集中度的文本特征选择方法。

1. 数据预处理在进行文本特征选择之前，需要对原始文本数据进行预处理。

预处理包括去除停用词、词干提取、词频统计等步骤。

处理后，每个文本都被表示为一个向量，向量的每个维度表示一个单词的出现次数或特征词的出现情况。

2. 计算类间分散度类间分散度表示不同类别之间的差异程度，它是衡量一个特征对于分类的重要性的指标。

计算类间分散度需要先对数据进行分类，然后对每个特征计算其在不同类别中的出现频率，并计算其方差或协方差矩阵。

通常采用F统计量或卡方检验等方法来衡量类间分散度。

较大的F 统计量或卡方值表示该特征在分类任务中具有更高的辨别能力。

3. 计算类内集中度类内集中度表示同一类别内部的相似程度，即同一类别中样本之间的相似程度。

计算类内集中度需要先对数据进行分类，然后对每个特征计算其在同一类别中的出现频率，并计算其方差或协方差矩阵。

同样，采用F统计量或卡方检验等方法来衡量类内集中度。

较小的F统计量或卡方值表示该特征在分类任务中具有更高的区分度和辨别能力。

4. 特征选择特征选择的目的是从原始特征中选取一部分对分类或检索任务有利的特征，减少计算复杂度和降低过拟合等问题。

通过类间分散度和类内集中度的计算，我们可以得到每个特征的F统计量或卡方值，根据一个阈值来筛选特征。

通常采用顶部n个或占比p的特征作为最终的特征集合。

同时，可以采用交叉验证或其他评价指标来评估特征选择方法的性能。

总之，基于类间分散度和类内集中度的文本特征选择方法是一种有效的特征选择方法，可以提高文本分类和信息检索的精度和效率。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的特征选择方法和参数。

文本特征提取算法

文本特征提取算法文本特征提取算法是自然语言处理领域的重要研究方向之一。

在文本处理过程中，为了将文本转化为可供机器学习或其他算法处理的特征表示，需要进行特征提取。

本文将介绍几种常用的文本特征提取算法，并分析它们的优缺点。

首先，常用的文本特征提取算法之一是词袋模型。

词袋模型将文本看作是由词汇表中的词组成的集合，忽略了词序和语法等信息。

它通过统计每个词在文本中出现的次数或频率来表示文本特征。

词袋模型简单且易于实现，但无法捕捉词语之间的关系，因此在处理语义信息时存在局限性。

其次，n-gram模型是一种常见的文本特征提取算法。

n-gram模型通过考虑相邻词之间的关系，将文本表示为n个连续词的序列。

常用的是2-gram和3-gram模型，即考虑相邻两个或三个词的组合。

n-gram模型可以在一定程度上捕捉词语之间的语义关联，但对于长文本和高维特征空间的数据处理效果较差。

此外，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是另一种常用的文本特征提取算法。

TF-IDF通过计算词频和逆文档频率来评估词语在文本中的重要性。

词频指的是某个词在文本中出现的次数，而逆文档频率则是所有文本中包含该词的文档数的倒数的对数。

TF-IDF可以较好地捕捉到词语的重要性和区分能力，常用于信息检索和文本分类等任务。

最后，基于词向量的文本特征提取算法也在近年来得到广泛应用。

词向量是将词语表示为实数向量的一种方法，可以通过训练神经网络模型或使用预训练的词向量模型来获取。

基于词向量的文本表示方法能够克服传统方法中的一些问题，如词语维度灾难和语义表示能力不足等。

综上所述，文本特征提取算法在自然语言处理中起着重要作用。

词袋模型、n-gram模型、TF-IDF和基于词向量的方法都有各自的特点和适用场景。

在实际应用中，根据具体任务和数据特点选择合适的算法是关键。

通过合理选择和结合多种特征提取算法，可以提取出更全面、准确的文本特征，为后续的文本处理和分析任务提供有力支持。

一种改进的文本分类特征选择算法

一种改进的文本分类特征选择算法
陈建华;王治和;蒋芸;许虎寅;樊东辉
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2011(28)12
【摘要】现有的一种特征选择算法DPM(Discriminating Power Measure)[1],是通过计算每个特征在某一类别和剩余其他类别中的文档频,比较了特征对一个类别和对其他类别的贡献,提取出具有强类别区分能力的特征词.在研究此特征选择算法的基础上,提出了一种改进的特征选择算法,该算法同时考虑了每个特征的类别频次在计算特征类别区分能力方面的重要性.经实验验证,改进后的特征选择算法能够获得较好的分类效果.
【总页数】4页(P180-183)
【关键词】特征选择;DPM;文档频;词频
【作者】陈建华;王治和;蒋芸;许虎寅;樊东辉
【作者单位】西北师范大学数学与信息科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于词频信息改进的IG特征选择算法在文本分类中的应用研究 [J], 牛玉霞;
2.一种免疫克隆特征选择算法在文本分类中的应用 [J], 陈绯;郑华
3.文本分类中信息增益特征选择算法的改进 [J], 郭颂;马飞
4.基于词频信息改进的IG特征选择算法在文本分类中的应用研究 [J], 牛玉霞
5.文本分类中卡方统计特征选择算法的改进 [J],
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文本分类特征权重改进算法

算法，利用集中度系数改进ＩＦ函数，利用分散度参数进行Ｄ加权，实验证明该方法简单、有效。
过滤、词义消歧、文档组织等信息技术领域的应用越来越广泛…。文本表示与文本分类算法的研究是文本分类领域中的
ＦｅｕｎｙＴ－）ｉｏｌｉｕｏｔｅｔｒｉｒｕｉｎｉｆｒｔｎａｎｎｎｉｅｃａｓＡｎｗｆａｕｅｗｅｇｔｇａｇｒｈｂｓｄｏｈｒｑｅｃ（ＦＩＤＦｓｂｉｏｓｔｈｅｍｄｓｉｔｎｏｍａｉｍｏｇａｄｉｓｄｌｓ．ｅｅｔｒｉｈｉｌｏｉｍａｅｎｔｅｖｔｂｏｏｎｔ
算法提高了６７％。．９
关键词：向量空间模型；文本分类；特征权重；特征分布
ＩｐｒｖｄＦｅｔｅＷｅｇｔｎｇＡｌｏｉｈｍｏｘｔＣａｅ０ｒｚｔ０ｍｏｅａｕｒｉｈｉｇｒｔｆｒＴｅｔｇｉａｉｎ
［ｂｔａｔＦＩＦａｎｆｅｔｒｉｈｉｇｓｈｍｅｅｔｒｐｃｄｌＭ）ｓｄｌｓｄａｄｍａｅｏｄｒｓｌｅｒａｍｆｅｔＡｓｒｃｉＴ —ＤｓｅｏｆａｕｅｗｅｇｔｃｅｓｎＶｃｏａｅｏｎｉＳＭｏｅＶＳｉｗｉｅｙｕｅｎｋｓｏｕｔｉｔｌｏｔｘ（ｇｅｓｎｈｅ
权重算法进行了改进。这些算法主要以特征选择函数替代Ｉ函数，或者直接进行参数加权，在一定程度上改善了文ＤＦ
据文档内容，将文档ｄ归到一个或多个类别ｃ的过程。随着，，
各种电子资源的快速增加，文本自动分类在自动文摘、文本

文本分类中的特征选择方法研究

文本分类中的特征选择方法研究1. 引言在文本分类任务中，特征选择是一个关键的步骤。

通过选择最有信息量的特征，可以提高分类器的性能和效果。

特征选择方法的选择对于文本分类的准确性和效率有重要影响。

本章将介绍文本分类中的特征选择方法的研究进展。

2. 特征选择方法概述特征选择是从原始特征集中选择一部分最重要的特征，以达到降低计算复杂度和提高分类准确率的目的。

特征选择方法可以分为三类：过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。

2.1 过滤式方法过滤式方法是在特征选择和分类之前独立进行的。

它通过统计学或相关度等指标来评估特征的重要性，并根据得分进行排序和选择。

常用的过滤式方法包括信息增益、互信息和卡方检验等。

2.2 包裹式方法包裹式方法是在特征选择和分类之间进行的。

它将特征选择看作是一个优化问题，使用某种搜索算法在特征子集中寻找最佳特征组合。

包裹式方法通常需要使用分类器进行多次训练和评估，计算复杂度较高。

2.3 嵌入式方法嵌入式方法是将特征选择融入到分类器训练过程中的。

它通过在模型训练中选择最佳特征子集，以提高分类器的性能。

常见的嵌入式方法包括基于惩罚项的特征选择和决策树等。

3. 特征选择方法研究进展文本分类中的特征选择方法研究一直在持续进行中。

以下将介绍一些常用的特征选择方法及其应用实例。

3.1 信息增益信息增益是一种常用的过滤式特征选择方法。

它通过计算特征与类别之间的关联度，选择与类别相关性最高的特征。

信息增益方法在文本分类任务中通常能够取得较好的效果。

3.2 互信息互信息是一种度量特征与类别之间互相依赖程度的指标。

它可以通过计算特征和类别的联合概率分布和各自概率分布的乘积来获得。

互信息方法在文本分类任务中也有广泛应用。

3.3 卡方检验卡方检验是一种用于检验两个随机变量之间是否独立的统计方法。

在特征选择中，卡方检验可以用来评估特征与类别之间的相关度。

具有较高卡方值的特征被认为与类别关联性较高。

3.4 基于惩罚项的特征选择基于惩罚项的特征选择方法是嵌入式方法的一种。

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时ＴＦＬ结合特征项长度信息，ＦＳ提高了短语和词语在分类中的作用。ＳＭ分类实验结果表明：ＴＦ相比，ＦＳ更高的文本Ｖ与ＦＳＴＦＬ有
分类性能和剔除无关特征项的能力。
关键词
中图分类号
互信息特征选择文本分类特征权重支持向量机
Ｔ３１６Ｐ０．文献标识码Ａ
ＭＩＴ（，
＿ｌｇ０（
）
（）２
度的概念可以看出：若一个特征项在一个类中频度越高，而在其它类中的频度越低，则认为这个特征项更能反映出现该类的特
征。从表１中可以看出：出现的类别次数为６其中出现在类８，中的文档数为２，它５类别出现的文档数非常小；出现的７其个
们达到进一步的完善。
① 特征项只出现在一个类中，认为这个特征项非常有
价值。
② 如果出现在两个或多个类当中，在有些类中没有但出现，那么此特征项也有价值的。
③ 如果在所有类中都出现了，并且出现的频率比较均匀，那么这样的特征项对分类就几乎没有价值，应当过滤掉。
综上所之，特征项出现的类别越少，重应越大，以定性权可期：００—０２１８—３。浙江省自然科学基金（０７９。沈友０Ｘ１５３）
文，硕士生，主研领域：计算机网络。
第９期
沈友文等：一种改进的集中度和分散度文本特征选择算法
的关系可能会有以下情况：
软件分词后的中文词条是非常巨大的，用这些词条代表文档若
信息，将会带来非常庞大的特征空间和冗余的信息，这将大大降低文本分类的效率和正确率。因此，如何降低文本向量空间的
维数，无关信息对文本分类的干扰是研究重点。特征选减少择是较常用的特征降维方法，目的是选择一个特征子集其合，使得在此特征子集合通过分类算法能得到最优的性能。在以前研究的一些特征选择函数主要有文档频率（Ｆ，Ｄ）信息增益（）交叉熵（Ｅ，Ｉ，Ｇｃ）互信息（Ｉ等，些都有它们的不Ｍ）这足。最近几年，对它们的不足，多相关研究提出了类间针许相关性、类间相关度、中度、散度等度量单位，集分以使它
ＡｂｔａｔｓｒｃＦａｕｅｓｌｃｉｎａｇｒｔｍＦＳｈｓｉｈｒｏｎｓａｌｔｉ：ｉｉｉｃｌｆｒｔｅｃｎｅｔｔｎｔｃｕａｅｙｍｅ￥ｒｈｅｔｒｅｅｔｌｏｉｏｈＴＦａｔｓｏｔｍｉｇｉｌｂｔｔｓｄｆｕｔｏｈｏｃｎｒｉｏａｃｒｔｌａｕｅｔｅｓｃｔｅｉａｏ
Ｑ＝当ＤＣ）＝０时，＝。（Ｑ０（）６
当特征与某类别相互独立时，互信息值（）为０；ＭＩ当特征的出现只依赖一个类别时，特征与该类别的互信息值很大；当特征很少在该类别文本中出现时，它们之间的互信息值为负数，即
度上提高特征项的权值，但像这种低频繁特征项的权重仍
很高。了进一步提高反映类别特征的能力，为去除对特征项选取的干扰，本文从集中度的角度来优化这一问题。从集中
（）分散度２
互信息表示特征与类别之间的相关程度，其
公式可以表示为：
征项对分类精度不高的原因，提出一种改进集中度和分散度并
的计算方法。
１ＴＦＦＳ算法
在文献［］４中提出了基于词频、互信息、类别信息的综合特征选择算法（ＦＳ，ＴＦ）其提出了以下两个度量单位：
（）集中度１
假设共有 Ⅳ个类，特征项，与类之间某
在某个含有 Ⅳ类别的集合上特征的互信息值定义为：
（＝∑ｐＣ刎（Ｃ）（ｉ，））ｉ
（）３
类别数为３其３，个类别中出现的文档数都是很小。了提高为
的类相关度，文章引入Ｄ（）其表示为特征项属于某类的，文档数大于等于ｍ的类别个数，而相应的集中度公式表示为：
带来的效率低、周期长等诸多缺陷，而节约大量的人力和物从力。在文本分类时，文档通常被表示成空间向量模型（Ｓ … ＶＭ）的形式。在文档表示之前，必须对文档进行分词处理。当今比较成熟的分词软件有中科院的ｉｔａ、ｉＭＭＳｇ等，ｃｌＬｂｃｓｅ通过这些
本文主要研究ＴＦＦＳ算法，分析了利用该算法抽取的特
０引言
随着电子文档数量的飞速增加，进行分类管理显得越对其来越重要。如何使用计算机从海量的文本文档中，根据其内容信息，档根据预先设置的类别进行自动分类，将文避免人工分类
第２８卷第９期
２１０１年９月
计算机应用与软件
ＣｍｐｔｒＡｐｉａｉｎｎｏｔａｅｏｕｅｐｌｔｓａｄＳｆｒｃｏｗ
Ｖｏ．．１２８Ｎｏ９
ＯＳｐ．２１０１
一
种改进的集中度和分散度文本特征选择算法
ｗｇ（，）ｅｔ￣ｉＴｃｈ志（ × Ｉｉｔ）（ｔＭ（，）４ＡＴＣ）
其中为特征项出现的类别个数， Ⅳ为训练文档中包含的类别个数，（，ｉＭＩＣ）为与Ｃ类的互信息，为特征项瓦在ｃ玩
类中出现的词频。
＝
ｃ・
ｃ塞Ｉｐｏｃｓｃ川
ｌｃ５
其中Ｑ为特征项的类相关系数，为特征项出现的类别个数， Ⅳ为训练文档中包含的类别个数。
改进后的１ｗｉｈ（Ｉ＝００４０３１６４虽然很大程ｅｔＴ）ｌ．８２９６１２，ｇ
沈友文赵新建徐俊
（浙江工业大学计算机学院浙江杭州３０２）１０３
摘
要特征选择＂（ＦＳ存有一定的不足：￣ＴＦ）集中度难于正确衡量低频繁特征项的权值；分散度忽略了互信息为负数的特征项对文本分类的影响。提出一种改进的特征选择算法（Ｆｓ）ＴＦＬ对集中度、ＴＦＬ，ＦＳ分散度做了一定的改进，避免了ＴＦＦＳ的缺陷，同
ｗｉｈｆｌｗｅｕｎｒ，ｗｉｈｉｐｒｉｎｉｎｒｓｔｅｉａｔｏｅｔｒｎｔｘｌｓｉｃｔｎｗｏｅｍｕｕｆｒａｉｎａｅｎｇｔｅｅｇｔｏｏｆｑｅｔｅｍｓｈｌｔｅｄｓｅｓｏｏｅｈｍｐｃｆｔｅｍｓｏｔａｓａｉｈｓｔａｉｏｒｔｅｇｈｅｃｉｆｏｌｎｍｔｒｅａｉ．ｏｖＩｌ印ｅｈｕｈｒｒｐｓｄｆｄｆａｕｅｓｌｃｉｎａｇｒｔｍＦＳ．ＴＦＬｍａｅｅｔｉｍｐｏｅｎｓｏｏｃｎｒｔｎａｄｎｔｅＰｌｒｔｅａｔｏｓｐｏｏｅａｍｏｉｅｅｔｒｅｅｔｏｈＴＦＬｉｏｌｉＦＳｋｓｃｒｎｉｒｖｍｅｔｎｃｎｅｔａｉｎａｏｄｓｅｉｎ，ａｏｄｅｄｆｃｓｏ．Ｆ，ａｄｍｅｗｉｙｃｍｂｎｎｅｌｎｔｏｍａｉｎｏｅｔｒ，ｒｖｓｔｅｒｌｆｈｈａｅｄｉｐｒｏｓｖｉｓｔｅｅｔｆＩｓｎａｈｌｂｏｉｉｇｔｅｇｈｉｒｔｆｔ，ｍｓｉｏｅｈｏｅｏｅｐｒｓａｈＦｎｅｈｆｎｏｈｅｍｐｔｓｎｗｒｘｒｓｉｎｎｔｘｌｓｆａｏ．ＥｐｒｍｅｔｅｕｔｆＶＭｌｓｉｃｔｎｓｏａ：ｃｍｐｒｄｗｉＦＳａｇｒｈｏｄｅｐｅｓｏｓｉｅｔａｉｃｔｎｃｓｉｉｘｅｉｎａｒｓｌｏｌｓＳｃａｓｆａｉｈｗｔｔｏａｅｔＴＦｌｏｔｍ，ＴＦＬａｇｒｈｉｏｈｈｉＦＳｏｔｍｌｉｈｓｂｔｒｐｒｒａｃｎｔｘｌｓｃｔｎａｄＣｐｃｔｌｎｔｎｒｅｅａｔｔｒｓａｅｔｅｏｅｆｍｎｅｉｅｔａｉａｉｎａａｉｉｅｉａｉｇｉｌｖｎｅｃｓｆｏｙｎｍｉｒｍ．ＫｅｗｏｄｙｒｓＭｕｕｎｏａｉｎＦａｕｅｓｌｃｉｎＴｘｌｓｉｃｔｎＦａｕｅｗｅｇｔＳｐｏｅｔｒｍａｈｎｔａｉｆｒｔｅｔｒｅｅｔｅｔｃａｓａｉｅｔｒｉｈｕｐｒｖｃｏｃｉｅｌｍｏｏｉｆｏｔ
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