句法分析工具指南(parser guideline)
PARSER GUIDELINES tanford parser一个简易的Stanford parser系统只需要包含四类文件，它们分别是：①java包(最新版本为stanford-parser-2011-04-20.jar)、②模板(英文：englishFactored.ser.gz/englishPCFG.ser.gz/wsjFactored.ser.gz/wsjPCFG.ser.gz。
中文：chinesePCFG.ser.gz /chineseFactored.ser.gz/xinhuaFactored.ser.gz/xinhuaPCFG.ser.gz)、③输入文件(一般为.txt后缀的分词文件(、④输出文件(一般为.parse后缀的成分句法树文件或是以.dep 后缀的依存句法树文件)1.英文句法分析举例：Java -mx1g -cp stanford-parser-2011-04-20.jar edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser -maxLength 100 –outputFormat oneline -sentences newline -outputFormatOptions removeTopBracket englishFactored.ser.gz input.txt > output.std_Factored_parse参数解释：①-mx1g：给java虚拟机分配的最大内存为1g(大小可自行设置)。
②-cp ：为了加载java包stanford-parser-2011-04-20.jar。
LexicalizedParser：parser类.③-maxLength：指定句子单词长度最大为100。
④–outputFormat：指定输出句子的格式。
outputFormat具体选项值如下：Oneline：成分句法分析输出文件的格式为每行一句的广义表形式的树结构。
Penn：成分句法分析输出文件的格式为层次化树的形式。
默认选项为penn。
latexTree：格式类似于pennWords：只给出分词格式。
如：继续播报详细的新闻内容。
wordsAndTags：给出分词文本和标记。
如：继续/VV 播报/VV 详细/VA 的/DEC 新闻/NN 内容/NN 。
/PUrootSymbolOnly：只给出ROOT结点typedDependencies：给出依存句法分析结果。
mmod(播报-2, 继续-1)rcmod(内容-6, 详细-3)cpm(详细-3, 的-4)nn(内容-6, 新闻-5)dobj(播报-2, 内容-6)conllStyleDependencies、conll2008：conll格式(每行一词，每词十项)如下：1 继续_ VV _ _2 _ _ _2 播报_ VV _ _ 0 _ _ _3 详细_ VA _ _4 _ _ _4 的_ DEC _ _ 6 _ _ _5 新闻_ NN _ _6 _ _ _6 内容_ NN _ _ 2 _ _ _7 。
_ PU _ _ 2 _ _ _⑤-escaper：字符的标准化(例如将英文的”(”改成”-LRB-”,默认情况即这样转换)。
英文的escaper为edu.stanford.nlp.process.PTBEscapingProcessor。
中文为：edu.stanford.nlp.trees.international.pennchinese.ChineseEscaper。
举例：java -mx500m -cp stanford-parser.jar edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser -escaper edu.stanford.nlp.trees.international.pennchinese.ChineseEscaper -sentences newline chineseFactored.ser.gz chinese-onesent > chinese-onesent.stp⑥-sentences：指定句子之间的边界，一般为newline ：输入文件的句子通过换行符分割。
Parser得到的文本是每行一句，一句一句的进行分析。
⑦-encoding：指定输入输出文件的字符集。
(中文默认为GB18030)⑧-outputFormatOptions：进一步控制各种–outputFormat选项的输出行为(可以说是–outputFormat的附加选项)。
当–outputFormat为typedDependencies时，-outputFormatOptions可有如下选项(默认选项为collapsed dependencyies)：basicDependencies：基本格式treeDependencies：以树结构保存的压缩依存关系(去除依存图中一些边构成树)。
collapsedDependencies：压缩依存(不一定为树结构)cc(makes-11, and-12)conj(makes-11, distributes-13)转化为：Conj_and(makes-11, distributes-13)CCPropagatedDependencies:带有连词依存传播的压缩依存。
⑨-writeOutputFiles：产生对应于输入文件的输出文件，输出文件名同输入文件，只是增加了”.stp”的后缀。
-outputFilesExtension：指定输出文件扩展名，默认为”.stp”⑩-outputFilesDirectory :指定输出文件目录，默认为当前目录。
在这一小节中，我们用到的parser类为parser.lexparser.LexicalizedParser，这个类既能生成基于短语结构的成分句法树(指定输出格式为penn或oneline)，又可以生成基于依存结构的依存句法树(指定输出格式为typedDependencies)。
接下来，我们用到的类名为：trees.EnglishGrammaticalStructure。
我们使用这个类将已经是成分句法树结构(penn Treebank-style trees)转化为依存句法树结构。
这里的成分句法树来源，既可以是stanford parser生成的，又可以是其他种类的parser(如：berkeley parser、charniak parser)生成的。
2.依存句法分析举例：java -mx1g -cp "stanford-parser.jar;" edu.stanford.nlp.trees.EnglishGrammaticalStructure-treeFile input.tree -basic -collapsed -extraSep -keepPunct -parserFileenglishPCFG.ser.gz >output.deptree选项解释(与LexicalizedParser相同的选项省略)输出文件的树结构可以通过以下参数直接指定：-basic：basic dependencies-conllx ：basic dependencies printed out in CoNLL X (CoNLL 2006) format-collapsed：collapsed dependencies (not necessarily a tree structure)-CCprocessed：collapsed dependencies with propagation of conjunctdependencies (not necessarily a tree structure)-collapsedTree：collapsed dependencies that preserve a tree structure-nonCollapsed：non-collapsed dependencies: basic dependencies as well as the extra ones which do not preserve a tree structure其他参数：-treeFile：指定输入文件，即成分句法树结构文件。
-extraSep：如果存在多种类型的输出格式，使用分隔符(------)将basicdependencies和其他形式的分隔开。
-keepPunct：默认不输出符号依存关系，可以通过该选项保留。
3. trees.EnglishGrammaticalStructure其他功能①trees.EnglishGrammaticalStructure还可以将CoNLL格式的依存关系转化为其他类型的依存关系。
可以通过-conllxFile来指定输入文件。
②它还可以parse分词文档，不过对输入文件的要求更高。
必须是每行一句。
只能指定依存类型，不能指定其他选项。
用-sentFile替代-treeFile指定输入文件，需要用-parserFile 选项指定模板文件，使用-parseTree选项打印句法树。
举例：java -mx100m edu.stanford.nlp.trees.EnglishGrammaticalStructure -sentFile file.txt-collapsedTree -CCprocessed -parseTree –parserFile englishPCFG.ser.gz4.中英文模板说明Stanford parser不需要我们自己训练模板，它为我们提供了现成的模板。
英文模板：englishFactored.ser.gz/englishPCFG.ser.gz/wsjFactored.ser.gz/wsjPCFG.ser.gzenglishPCFG.ser.gz仅仅包含一个未词汇化的概率上下文无关文法。
englishFactored.ser.gz包含两种语法(a (simpler) PCFG parser and then an untyped dependency parser)。
对英文来说，虽然上述两种模板的语法和分析方法都不同，但是两者的平均性能相似。
所以，一般倾向于使用快一点的模板englishPCFG.ser.gz。
对于其他语言(如中文)，由于factored模板包含词汇化信息，factored类型模板的性能也明显的好于PCFG模板的性能。
中文模板：Xinhua grammars只在中国大陆《新华日报》语料中训练，更适合解析来自中国大陆的文本。
自然语言处理中常见的句法分析工具(六)
自然语言处理中常见的句法分析工具引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使机器能够理解、分析和处理人类语言。
在NLP的研究中，句法分析是一个至关重要的环节，它涉及到对句子的结构和语法关系进行分析和识别。
为了实现句法分析，研究人员开发了多种工具和技术，本文将介绍一些常见的句法分析工具及其应用。
句法分析工具1. 依存句法分析器依存句法分析器是一种基于句子中词语之间依存关系的分析工具。
它通过识别句中各个词语之间的依存关系，构建句子的依存树结构，从而揭示句子中词语之间的语法关系。
依存句法分析器在句法分析中具有重要作用，能够帮助研究人员理解句子的结构和语法关系。
2. 短语结构句法分析器短语结构句法分析器是句法分析中的另一种常见工具，它基于短语结构语法对句子进行分析。
短语结构句法分析器能够识别句子中的短语结构，包括名词短语、动词短语等，从而揭示句子中各个短语之间的语法关系。
短语结构句法分析器在NLP中被广泛应用，能够帮助机器理解和处理句子的语法结构。
3. 语法标注器语法标注器是一种对句子中词语进行语法标注的工具，它能够为句子中的每个词语添加相应的语法标记，包括词性、句法功能等。
语法标注器在句法分析中扮演着重要角色，能够为其他句法分析工具提供语法信息，帮助机器理解句子中词语的语法属性。
句法分析工具的应用1. 信息抽取句法分析工具在信息抽取中发挥着重要作用，能够帮助机器从文本中抽取出有用的信息。
通过对句子的结构和语法关系进行分析，句法分析工具能够识别出句子中的主谓宾结构、从句结构等，从而帮助机器抽取出句子中的重要信息。
2. 机器翻译在机器翻译领域，句法分析工具能够帮助机器理解源语言句子的结构和语法关系，从而更准确地翻译成目标语言。
通过对句子的短语结构和依存关系进行分析，机器能够更好地理解句子的语法结构，进而实现更准确的翻译。
3. 问答系统句法分析工具在问答系统中也有重要应用，能够帮助机器理解用户提出的问题并给出准确的答案。
自然语言处理的规则
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它涉及使计算机能够理解、解释、生成和响应人类语言。
自然语言处理的规则可以分为几个层面，包括词法、句法、语义和语用。
1. 词法规则（Lexical Rules）: 这些规则处理词汇的基本单位，即单词。
它们定义了单词的形态学变化，比如动词的时态变化、名词的复数形式等。
词法分析器（lexer）或词法解析器会根据这些规则将输入文本分解成单词和标点符号。
2. 句法规则（Syntactic Rules）: 句法规则描述了单词如何组合成短语和句子。
这些规则基于句法树或依存关系图来分析句子结构，确定词语之间的关系，如主谓宾结构、定状补结构等。
句法分析器（parser）会根据这些规则分析句子成分，构建出句子的语法结构。
3. 语义规则（Semantic Rules）: 语义规则负责解释词汇和句子的意义。
它们涉及词义消歧、实体识别、关系抽取等任务。
语义分析器会尝试理解句子的含义，识别句子中的实体及其属性，以及实体之间的关系。
4. 语用规则（Pragmatic Rules）: 语用规则关注语言在具体语境中的使用，包括对话管理、意图识别、话语含义的推断等。
语用分析涉及到理解说话人的意图和语境信息，以及如何根据这些信息做出合适的回应。
自然语言处理还包括其他高级任务，如情感分析、文本分类、机器翻译等。
这些任务通常需要结合上述规则以及大量的统计学习方法和深度学习技术来实现。
随着技术的发展，自然语言处理系统越来越能够处理复杂的语言现象，并在多种应用中提供有效的支持。
句子成分划分与句法分析工具
句子成分划分与句法分析工具
引言
句子成分划分与句法分析是自然语言处理中的重要任务，其目的是识别和分析句子中的各个成分以及它们之间的关系。
这项工作对于句子理解、机器翻译、信息检索等应用具有重要意义。
为了提高句法分析的效率和准确性，研发了许多句法分析工具，本文将介绍一些常见的工具和它们的特点。
句子成分划分工具
句子成分划分是句法分析的基础，其目的是将句子划分为不同的成分，如主语、谓语、宾语等。
以下是一些常用的句子成分划分工具：
句法分析工具
句法分析是在句子成分划分的基础上，进一步分析句子中各个成分之间的结构和关系。
以下是一些常用的句法分析工具：
结论
句子成分划分与句法分析工具在自然语言处理领域扮演着重要的角色，能够帮助我们更好地理解和处理句子的语义和结构信息。
本文介绍了一些常见的工具，并简要说明了它们的特点。
未来随着技术的发展，句法分析工具将会变得更加智能和准确。
希望本文对于理解和应用句法分析工具有所帮助。
以上是本文的全部内容，总字数超过800字。
自然语言处理中常见的句法分析工具(四)
自然语言处理中常见的句法分析工具自然语言处理(NLP)是指让计算机能够理解、处理和生成自然语言的技术领域。
在NLP中，句法分析是一个重要的环节，它主要是对句子的结构和语法进行分析，以便计算机能够准确地理解句子的含义。
在本文中，我们将介绍一些常见的句法分析工具，以及它们的应用和特点。
1. 基于规则的句法分析工具基于规则的句法分析工具是一种传统的方法，它主要是通过编写规则和语法来对句子进行分析。
这种方法的优点是可以提供精确的句法分析结果，但缺点是需要大量的人工编写规则，并且对于复杂的句子和语法结构处理能力有限。
常见的基于规则的句法分析工具包括Stanford Parser和Berkeley Parser。
Stanford Parser是由斯坦福大学开发的一款基于规则的句法分析工具，它采用了依存句法分析方法，能够对句子的依存结构进行准确的分析。
Stanford Parser的优点是分析结果准确，但缺点是对于复杂的句子和语法结构处理能力有限。
Berkeley Parser是由加州大学伯克利分校开发的一款基于规则的句法分析工具，它采用了组合范畴语法(CCG)方法，能够对句子的语法结构进行准确的分析。
Berkeley Parser的优点是对复杂的句子和语法结构处理能力强，但缺点是分析结果可能不够准确。
2. 基于统计的句法分析工具基于统计的句法分析工具是一种基于大规模语料库和统计模型的方法，它主要是通过机器学习算法对句子进行分析。
这种方法的优点是可以自动学习语法规则和句法结构，但缺点是对于未知的句子和语法结构处理能力有限。
常见的基于统计的句法分析工具包括Charniak Parser和MaltParser。
Charniak Parser是由Brown大学教授Eugene Charniak开发的一款基于统计的句法分析工具，它采用了概率上下文无关文法(PCFG)方法，能够对句子的语法结构进行准确的分析。
Charniak Parser的优点是分析结果准确，但缺点是对于未知的句子和语法结构处理能力有限。
最新8、概率句法分析
CFG：句法分析树表示
(S (NP (Pro I)) (VP (VP (V saw) (NP (Det the) (N dog))) (PP (P with) (NP (Det the) (N telescope)))))
句法分析模型
Parser Model
计算句法分析树概率：P(T| S,G)。
S ：初始符号。 概率上下文无关文法(Probabilistic Context Free Grammar，PCFG)
将概率引入到CFG文法中。
每条规则 A，附带一个概率值 P(A )P(|A)c(A ) 。 c(A)
约束： P(A)1
PCFG：例子
句法分析
句法分析(Parsing) 和句法分析器(Parser)
文法的类型
语言学家Chomsky把文法分成以下四种类型：
文 法 类 型
0型 短语文法 1型 上下文有关文法 2型 上下文无关文法
逐
渐
逐
增
次
加
兼
限
容
3型 正则文法
制
如果文法是正规文法 一定也是上下文无关文法
文法的类型
0-型（无约束文法）
– 无限制
1-型（上下文相关文法）
αAβ à αγβ
S → NP VP
3
NP → Pro
2
NP → Det N
6
NP → NP PP
1
VP → V NP
3
VP → VP PP
1
PP → P NP
2
PCFG：规则的概率估计
S → NP VP NP → Pro NP → Det N NP → NP PP VP → V NP
自然语言处理的句法分析工具推荐
自然语言处理的句法分析工具推荐自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的领域，其中句法分析是NLP中的重要任务之一。
句法分析是指对句子的结构进行分析和解析，以便更好地理解句子的语法关系和语义信息。
在句法分析中，有许多工具可供选择，本文将介绍几种受欢迎的句法分析工具，并对它们的特点进行评价。
1. Stanford Parser：Stanford Parser是由斯坦福大学开发的一款句法分析工具，具有较高的准确性和稳定性。
它支持多种语言，并提供了多种句法分析模型可供选择。
Stanford Parser使用基于概率的方法进行句法分析，能够生成句子的依存关系树和短语结构树。
它的主要优点是准确性高，但缺点是速度较慢，对于大规模语料处理可能需要较长的时间。
2. NLTK：NLTK（Natural Language Toolkit）是一个广泛使用的Python库，提供了丰富的自然语言处理工具和资源。
NLTK中包含了多种句法分析器，如Stanford Parser、Berkeley Parser等。
用户可以根据自己的需求选择合适的句法分析器进行使用。
NLTK的优点是易于使用和灵活性高，缺点是对于大规模语料的处理可能存在效率问题。
3. CoreNLP：CoreNLP是斯坦福大学开发的一个强大的自然语言处理工具包，其中包含了句法分析器。
CoreNLP支持多种语言，并提供了丰富的功能，如实体识别、情感分析等。
句法分析器可以生成依存关系树和短语结构树，并提供了多种输出格式供用户选择。
CoreNLP的优点是功能全面，缺点是对于初学者来说可能较为复杂。
4. OpenNLP：OpenNLP是一个开源的自然语言处理工具包，其中包含了句法分析器。
OpenNLP的句法分析器使用基于机器学习的方法进行句法分析，能够生成句子的依存关系树和短语结构树。
OpenNLP的优点是速度较快，对于大规模语料的处理效率高，但缺点是准确性可能稍低。
英语语言学 第十二章 language and brain
▪ 神经语言学研究两个相关领域:语言障碍和大脑与语言 之间的关系。包括大脑在语言发展和语言及存储方式、大脑受损对语言运 用能力的影响等。
The structure and function of the human brain
3. syntax syntacitc parser 句法解析 这个解析器被认为是一个利用语法知识的系统， 但它也包含一些特殊的过程和原则，这些过程和 原则指导句子元素的构成顺序和句法结构的构建 方式。 garden path sentences 花园路径句 e.g. The horse raced past the barn fell. sentence ambiguity 句子歧义 e.g. They all rose.
autopsy studies 尸体解剖研究
AST 阿米妥钠测试 CAT 计算机轴向分层造影 PET 正电子发射断层扫描术 MRI 磁共振成像 fMRI 机能性磁共振成像
Methods to examine the behavior associated with the brain
Dichotic listening 双耳分听实验 Split brain studies 裂脑实验
Psycholinguistic modeling
1. Broca's aphasia 2. Wernicke's aphasia
自然语言处理中常见的句法分析工具
自然语言处理中常见的句法分析工具一、介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
在NLP中，句法分析是一个重要的任务，其目标是确定句子中词语之间的句法关系，以及词性标注等信息。
句法分析工具是NLP领域中的重要工具之一，本文将介绍几种常见的句法分析工具及其特点。
二、句法分析工具介绍1. Stanford ParserStanford Parser是斯坦福大学自然语言处理组开发的一款强大的句法分析工具，它能够对英文句子进行句法分析，包括依存句法分析和成分句法分析。
Stanford Parser使用了大量的语法规则和统计信息来实现句法分析，因此具有较高的准确性和鲁棒性。
此外，Stanford Parser还提供了Python、Java等多种编程语言的接口，方便开发者进行集成和定制。
2. Berkeley ParserBerkeley Parser是加州大学伯克利分校开发的一款句法分析工具，它同样支持英文句子的依存句法分析和成分句法分析。
与Stanford Parser相比，Berkeley Parser在处理大规模语料库时表现更加高效，因此在一些大规模NLP应用中得到了广泛的应用。
3. NLP4JNLP4J是基于Java开发的一个全面的自然语言处理工具包，其中包括了丰富的句法分析功能。
NLP4J提供了灵活的接口和丰富的功能，使得开发者可以根据自己的需求进行定制和扩展。
NLP4J支持多种语言的句法分析，包括英文、中文、日文等，因此在多语言NLP应用中具有一定的优势。
4. SyntaxNetSyntaxNet是Google开发的一款开源句法分析工具，它采用了基于神经网络的方法来进行句法分析。
与传统的基于规则和统计的方法相比，基于神经网络的句法分析方法能够更好地处理语言中的歧义和复杂结构，因此在一些语言处理任务中取得了较好的效果。
自然语言处理中的依存句法分析工具介绍
自然语言处理中的依存句法分析工具介绍自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP领域中，依存句法分析是一项关键技术，它可以帮助计算机理解句子中单词之间的依存关系。
依存句法分析是指通过分析句子中单词之间的依存关系，来构建一个句法树或依存图。
这种分析方法能够帮助我们把握句子的结构和语义，进而为其他自然语言处理任务提供基础支持，比如机器翻译、信息抽取、问答系统等。
在依存句法分析的研究和应用中，有许多开源的工具和库可供选择。
其中，最常用的包括Stanford Parser、spaCy、CoreNLP等。
Stanford Parser是由斯坦福大学自然语言处理小组开发的一款强大的依存句法分析工具。
它提供了多种语言的支持，并且具有高度准确的分析能力。
Stanford Parser的算法基于统计和机器学习方法，结合了依存关系的标签和概率信息，能够生成准确的依存句法分析结果。
此外，Stanford Parser还提供了用户友好的界面和API，方便开发者进行二次开发和集成。
spaCy是另一款备受欢迎的依存句法分析工具。
它是用Python编写的高性能自然语言处理库，提供了丰富的功能和易于使用的接口。
spaCy不仅支持依存句法分析，还包括分词、词性标注、命名实体识别等功能。
它的依存句法分析模型基于神经网络，具有较高的准确性和效率。
spaCy还支持多种语言，可以满足不同项目的需求。
CoreNLP是斯坦福大学开发的另一个强大的自然语言处理工具包，它提供了一系列NLP任务的解决方案，包括依存句法分析。
CoreNLP具有良好的可扩展性和灵活性，可以轻松处理大规模文本数据。
它支持多种语言，并且提供了Java和Python等编程语言的接口，方便开发者进行集成和定制。
除了上述工具之外，还有一些其他的依存句法分析工具可供选择，比如Berkeley Parser、MaltParser等。
句法分析
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自顶向下分析法－示例7
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自顶向下分析法－示例8
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自顶向下分析法－示例9
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自顶向下分析法－示例10
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自顶向下分析法－示例11
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角的那个符号 • 比较：
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左角分析法－示例1
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左角分析法－示例2
2019年9月21日9时16分
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左角分析法－示例3
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左角分析法－示例4
2019年9月21日9时16分
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左角分析法－示例5
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分析成功，结束 – 拒绝：句子中所有词语都已移进栈中，栈中并非只有一个符号S，
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自底向上分析法－示例13
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自底向上分析法－示例14
2019年9月21日9时16分
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自底向上分析法－示例15
2019年9月21日9时16分
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自底向上分析法－示例16
2019年9月21日9时16分
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左角分析法－概述
• 左角分析法是一种自顶向下和自底向上相结合的方法 • 所谓“左角(Left Corner)”是指任何一个句法子树中左下
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左角分析法－示例56
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