基于WordNet的语义分布词典建设

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基于WordNet的概念语义相似度研究

基于WordNet的概念语义相似度研究

性 、信息搜 寻和捡索 、自动推理和 自然语 言处理。基于该共 享知识本体 ,提出了一种计算两概念语义相似度 的方法。根据该 方法实现 了一个计算程序模块 ,并将计算结果同人类的主观判 断进行 了比较 ,验证 了该 方法的有 效性 。该研 究工作可以在 面
向 We 知识 检 索领 域 中得 到应 用 ,还 可 以 为本 体 的 相 关研 究 提 供 一 定 的理 论 基础 。 b的
其中,weg t是连接 C. 的最短路径 .第 条边 的权值 。 ih ̄ C: } =
如果不考虑其它任何因素的影响,也即最简单的情况下,每 条边对语义距离计算的贡献部是相同的,树中两 点的最短路径 距离就是连接它们的最短路径t边的条数。所以起初,我们可以
把 树中所行边的权值都赋f为 1 f = ,即 w ihf 。 【 eg t=I
第2 9卷 第 1 期 2
2 0 年 J 08 2
湖 南 科技 学 院 学 报
J r a fH urh Uni r iyofSce ea d Eng n ei g ou n lo r a ve st inc n i e rn
Vo .9 NO.2 12 1 De . o8 c2o
( 2 )
对于一颗树 r的深度 D phT ,本文定义它 为树 中概念的最 et ) (
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2 语 义距 离与语 义相似度 . 1
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同语义相似度一样 ,语义距离也是语言学中经常提到的一个
其中 ,c为树 T 中的任一概念 。按照本文 的定义 ,所有从概念 C
基 于 W rN t的概 念 语 义相似 度研 究 ode



徐德智

基于WordNet的情感词库构建研究

基于WordNet的情感词库构建研究

基于WordNet的情感词库构建研究情感词库是自然语言处理中的重要组成部分,通常用于文本情感分析、情感极性判断以及舆情分析。

WordNet是一种常用的语义网络,可以通过它来构建情感词库,本文主要介绍基于WordNet的情感词库构建研究。

一、WordNet简介WordNet是由普林斯顿大学的心理学家George Miller教授领导的一项项目,它是一种英语词汇数据库,用于自然语言处理和语义计算。

WordNet将英语单词分解为词义,每个词义都与一个或多个单词相关联。

这些词义之间以及单词之间都存在着语义关系,比如同义词、反义词、上位词、下位词等等。

二、情感词库介绍情感词库(Sentiment Lexicon)是包含情感极性和情感强度等信息的一组单词或短语列表。

情感词库可以帮助计算机自动分析文本的情感倾向,以此为根据来进行情感分类、情感极性判断、舆情分析等工作。

情感词库的构建通常需要基于人工标注和机器学习技术。

传统的构建方法在标注大量的文本后,利用MMI(最大相互信息)或PMI(点间互信息)等方法计算情感单词或短语准确率。

但是这种方法对人的时间和精力的要求太大,也不够灵活。

因此开始使用WordNet构建情感词库。

三、基于WordNet构建情感词库的方法基于WordNet的情感词库构建方法主要分为两种:查找词性和语义相似度。

1. 查找词性在WordNet中,每个单词在其定义中有多个释义和词性标记:名词(Noun)、动词(Verb)、形容词(Adjective)和副词(Adverb)。

在这种情况下,可以使用名词、动词、形容词和副词标记,选择有情感信息的单词。

然后借助WordNet上语义关系(如同义词、反义词、上位词、下位词等)来扩展情感词库。

例如,将“love”作为基本情感词,利用同义词“adore”,反义词“hate”,上位词“comfort”、下位词“hug”等扩展情感词表。

2.语义相似性利用WordNet关系结构中词之间的关系,计算两个单词之间的语义相似性,从而将与情感相关的单词添加到情感词库中。

WORDNET与HOWNET之比较

WORDNET与HOWNET之比较

WORDNET与HOWNET之比较作者:张笛来源:《青年文学家》2011年第13期摘要:本文在对Wordnet和Hownet进行简单介绍的基础上,从理论基础,设计原理与建设方法,目的与应用这三个大方面进行了比较。

从而找出两个系统的相似之处和差异,以期对自然语言处理有所帮助。

关键词:Wordnet;Hownet ;比较;语义作者简介:张笛,临沂大学外国语学院讲师,语言学。

近年来,随着计算机本身以及信息高速公路的飞速发展,人们开始更加重视语义的研究。

各国都致力于可用于自然语言处理的大规模语义词典或大规模知识库的建设。

例如:普林斯顿大学的英语Wordnet,微软的Mindnet,欧洲有基于Wordnet的Eurowordnet,日本的日语和英语的概念词典,韩国的Koreanwordnet,中国有以Wordnet为框架而研制的现代汉语概念词典——中文概念辞书(CCD)和董振东、董强的Hownet(知网)。

Wordnet是一个在线的英语词汇数据库(词汇参照系统),而Hownet是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。

现在两者都被放在网上,供人们使用,并且可以参与他们的完善、扩展和发展。

所以,本文拟把二者放在一起进行比较研究,找出两个系统的相似之处与差异,取长补短,以期为自然语言处理寻求一个较为完善的语义关系系统。

一、理论基础首先,二者都以一种“模式假设”(patterning hypothesis)为前提和理论基础。

其次,“理解性假设”(comprehensiveness hypothesis)也是二者的理论基础。

但二者的理论基础不同之处也很多。

Wordnet的一个较主要的理论基础是“可分离性假设”(separability hypothesis)即语言的词汇成分可以被离析出来并专门针对它加以研究。

Hownet的最重要的理论基础是它的哲学。

基于知网的词汇语义相似度计算1

基于知网的词汇语义相似度计算1

我们的工作主要包括: 1. 研究《知网》中知识描述语言的语法,了解其描述一个词义所用的多个义 原之间的关系,区分其在词语相似度计算中所起的作用;我们采用一种更
1 *
+
本项研究受国家重点基础研究计划(973)支持,项目编号是 G1998030507-4 和 G1998030510。 北京大学计算语言学研究所 & 中国科学院计算技术研究所 E-mail: liuqun@ Institute of Computational Linguistics, Peking University & Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Science 中国科学院计算技术研究所 E-mail: lisujian@ Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences
基于《知网》的词汇语义相似度计算1 Word Similarity Computing Based on How-net
刘群* ﹑李素建+
Qun LIU , Sujian LI
摘要
词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用,例如信息检索、信息抽取、文 本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。词义相似度计算的两种基本方 法是基于世界知识(Ontology)或某种分类体系(Taxonomy)的方法和基于统 计的上下文向量空间模型方法。这两种方法各有优缺点。 《知网》是一部比较详尽的语义知识词典,受到了人们普遍的重视。不过,由 于《知网》中对于一个词的语义采用的是一种多维的知识表示形式,这给词语 相似度的计算带来了麻烦。这一点与 WordNet 和《同义词词林》不同。在 WordNet 和《同义词词林》中,所有同类的语义项(WordNet 的 synset 或《同 义词词林》的词群)构成一个树状结构,要计算语义项之间的距离,只要计算 树状结构中相应结点的距离即可。而在《知网》中词汇语义相似度的计算存在 以下问题: 1. 2. 每一个词的语义描述由多个义原组成; 词语的语义描述中各个义原并不是平等的,它们之间有着复杂的关系,通 过一种专门的知识描述的词汇语义相似度计算

一个在线义类词库:词网WordNet

一个在线义类词库:词网WordNet

/paper_110583811_1/论文标题:中文信息处理专题研究:语义研究一个在线义类词库:词网WordNet论文作者陈群秀(论文关键词,论文来源语言文字应用,论文单位京,点击次数184,论文页数69~104页1998年1998月论文网/paper_110583811/ 计算机的自然语言理解和处理,依赖于计算语言学的研究成果。

)与计算词汇学和计算句法学相比,计算语义学是计算语言学领域里一门比较年轻的学科。

相对而言,句法分析的理论和技术发展得比较成熟、完善,而语义分析的理论和技术起步比较晚,尚处于探索阶段,空白点较多而且难度最大。

目前,自然语言理解正处于一个关键时期,处在取得重大突破的前夜,而语义研究领域的进展和突破对全局的进展和突破有至关重要的作用。

语义包括词汇义、句义、篇章义等,其中最根本最重要的是词汇义的研究。

词汇义的研究和表示的方法有多种,很重要的一种是语义分类。

人读的义类词典几乎各国都有,机读的(即信息处理用的)义类词典在日本、美国等先进国家也都有研究或成果。

在国内外同类课题中,最著名的是普林斯顿大学Miller等人研制的英语词网数据库WordNet。

该词网旨在从心理语言学角度建立英语词汇基本语义关系的实际模型。

本文简要介绍这个在线的义类词库。

一词网WordNet的概况WordNet是一个在线词汇参照系统(在网上可机读的英语词库),是一个基于心理语言学原则的机器词典。

WordNet用大家熟悉的拼法来表示词形,用同义词集Synsets(在一定上下文中可以互换的同义词形的列表)来表示词义。

有两种关系:词汇的和语义的。

词汇关系存在于词形间,语义关系存在于词义间。

通常的人读词典或机读词典是按字母顺序组织词汇信息,将拼写相似的词放在一起,而让意思上相近的或相关的词随意地散置。

WordNet 则想为广大读者依概念而不是依字母顺序查找词典获取词汇语义知识提供帮助。

WordNet 目前包含大约95600个词条(51500个简单词和44100个复合词,它们被组织成约70100个词义或同义词集),描写了上下位、同义、反义、部分—整体等词汇语义关系。

基于CEF和WordNet的词汇拓展框架的构建

基于CEF和WordNet的词汇拓展框架的构建


Байду номын сангаас

刖 再
语音 、 法 、 汇 是构 成 语 言 的三 大要 素 , 汇是 语 音 和语 法 的载 体 , 语 词 词 词 汇掌 握 的数 量 和 质量 直接 决 定 言语 表 达 的丰 富性 、 得体 性 , 有 一 定 的词 汇 没 量 . 要提 高语 言能力 和交 际能力 无疑 于纸上谈 兵 。词 汇学 习是包 含 了语 音 、 想 语法 、 配关 系 、 境 问题 、 用 等信 息 的动态 学 习过 程 , 搭 语 语 而不 是静 止 的 、 立 孤 的词 汇项 的单 纯记 忆 。词汇 教学 一 直 以来 都 是外 语 教学 的重 头 戏 , 是 最难 也 见成 效 的一项 。人 们 已经认 识 到 , 复强 调 词汇 释义 的传 统 词 汇教学 不 能满 反 足人 们对 词 汇掌握 的实 际需 要 , 汇 的实际 运用 问题 绝 不是 单凭 一 张词 汇表 词 就 能解决 的 。 目前 最具 代表性 的词 汇拓 展策 略 , 不外 乎利用 词汇 的语义关 系 、 搭配 关 系 , 助 阅读 手段 、 际手段 等几种 。 文在此 介绍 一种集 上述几 种策 借 交 本 略 的优 点 为一 体 的词 汇 拓展 框 架—— 基 于 Wod e 语 义框 架并 结 合 C F交 rN t E 际话 题 的词汇 拓展框 架 . 解决 词汇教 学 中的实 际问题 。 来
件 的研 制 与 开 发 ” 题 。 专 作 者 简 介 : 元 梓 (9 8 ) 女 , 师 , 要从 事应 用 语 言 学及 数 据 库 语 言 学研 究 。 高 17 一 , 讲 主
10 5
方 面可 以使 学 习者 明确 地知 道在 此话 题 下通 常 出 现 和使 用哪 些词 汇 ; 另一 方 面 , 学 习某些 单 词 的 在 时候 。学 习者 可 以根 据 具体情 况 将其 归 为某 类话 题 .轻松 抓住 单 词使 用 的核 心 。主题 既要 有 代表 性. 又要 有概 括性 , 样 才能 确保 框架 的信 度 和效 这

—种基于WordNet语义相似度的改进算法

—种基于WordNet语义相似度的改进算法


( 3 )
L 。 0/ W i d t h ) } ( 1 / 2 ) * W e i g h t ( p a r e n t ( c ) ) c 为中 间结 点
1 Wo r d Ne t 简介
Wo r d Ne t 是由P i r n c e t o n大学的心理学家 , 语言学 家和计 算机 工程师联合设计 的一种基于认 知语言学 的英语词典, 它不只把单词 以字母顺序排列 , 而且按照 单词 的意义组成一个“ 网络 ” 。 由于包含 了语义信息 , 所 以Wo r d Ne t 有别于通常意义上 的字典 。 Wo r d Ne t 描述对象包括复合词 、 短语动词 、 搭配次词 、 成语 、 单 词, 其中单词是最基本的单位。 描述对象被分为名词 、 动词 、 形容词 、 副词 , 它们各 自被组织成一个同义词的网络 , 即有层 次的树形结构 , 每个同义词集合都代表一个基本 的语义概念 , 并且这些集 合之 间也 有各种关系连接 。 在Wo r d Ne t 中以名词为例最基 础的语义 关系是 同 义关系。 S y n s e t 构成 了树形结构 中的每一个概念。 除了上面提到的同 义词关系Wo r d N e t 中还有 很多其他关系来表示不 同概念之 间的关 系, 例如上下位关系为如果 同义 词集合A的所有特征被包含在 同义 词集合B 的特征集合 中, 那么B 是A的下位概念 , A是B的上位概念 。 比如“ 水果” 和“ 苹果” , 苹果包含了水果的所有特征 , 但是水果不具备 苹果的独有特征 , 因此苹果 是水果 的子类是下位关系 , 而水果是苹 果的父类是上位关系 。
本分类等等。 本文在相关研究的基础上除 了考虑路径外考虑 了节点所在树 中的深度和宽度, 提 出一种基于wo r d Ne t 语义相似度的改进算法。

“现代汉语语义词典”的结构及应用

“现代汉语语义词典”的结构及应用

词条
属性字段
(一) 规模与结构
名 词
37522
15
“现代汉语语义词典”收录了 66539 个通用
时间词
567
15
领域内的实词 ,采用 Foxpro 810 实现 , 共有 12
处所词 方位词
185 204
15 15
个数据库 ,其中包含全部词语的总库 1 个 ,每类
代 词
236
15
词语各建一库 ,计 11 个 。每个库文件都详细刻
鱼类 、虫类 、爬行类”,而在另一个体系中分为“脊椎动物 、腔肠动物 、软体动物”。但这些分类体
系都是基于自然科学或常识而独立于语法的 。在实际语言分析中 ,如何将这些语义知识与语
法知识有机地结合起来是一件很困难的事情 。
与这些基于常识的各种语义分类相比 “, 现代汉语语义词典”中语义分类的突出特点就是
1. 名词 (Noun) 111 具体事物 (entity) 11111 生物 (organism) 1111111 人 (person) 111111111 个人 (individual) :职业 身份 关系 姓名 111111112 团体 (group) :机构 人群 1111112 动物 (animal) :兽 鸟 鱼 昆虫 爬行动物 1111113 植物 (plant) :树 草 花 庄稼 1111114 微生物 (microbe) :细菌 病毒 霉菌 11112 非生物 (object) 1111211 人工物 (artifact) :建筑物 衣物 食物 药物 创作物 计算机软件 钱财
意见 n
2
2
认知
2

人| 事件
objection
N
(二) 词语的语义分类 国内外对汉语语义分类体系的研究已有不少成果 ,但由于各家分类体系的目的及应用范
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

) ) 表 ( 简单说明了词汇矩阵的设想: 假定表中的列代 表词形, 行代表词义, 矩阵中的表元素对应列上的词形可 以被用来表示相应表行上的词义 ( 在一个适当的上下文
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知识组织与知识管理 《 现代图书情报技术》 . /LLZ 年. 第 N 期 . . 总第 "QV 期 ################################################
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是普林斯顿大学建设的一个英语语义词典, .&/0"# 是它 附带的语义标注语料库
[I]
。本文就是以 !"#$%&’ 系统和
.&/0"# 语料库为基础自动构建英文语义分布词典。
*) !"#$%&’ 和 .&/0"# *3 () !"#$%&’ 的词汇矩阵思想
) !"#$%&’ 是普林斯顿大学认知科学实验室的 L3 M499&#
要, 计算语言学家把它应用于自然语言处理中涉及语义了广泛影响。 !"#$%&’
的核心思想是词汇矩阵。使用同义词集来代表词汇 概 念, 在词的形式和意义之间建立起映射关系, 形成词汇矩 阵。
) ) 表 () 词汇矩阵概念示意: O( 和 O* 为同义词;O* 是多义词 词义 O( O* M( M* M+ … M/ P ( /, 1) P ((, () P ((, *) P (*, *) P (+, +) 词) ) 形 O+ … … O1
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知识组织与知识管理 《 现代图书情报技术》 ) *,,F 年) 第 + 期 ) ) 总第 (IH 期 ################################################
基于 !"#$%&’ 的语义分布词典建设 $
张会平( ) 吕学强* ) 施水才* ) 李渝勤*
( ( 抚顺师范高等专科学校计算机系) 抚顺 ((+,,- ) * ( 北京信息科技大学中文信息处理研究中心) 北京 (,,(,( )
. . 表 /. 0&123*4 的概念语义关系及标记符号 名词概念 反义关系 6-4&-(+( 下位关系 7(8&-(+( 上位关系 7(8*1-(+( 部分关系 $*1&-(+( 整体关系 7&’&-(+( 属性 6441;JH4* 动词概念 !反义关系 6-4&-(+( 9 下位关系 :1&8&-(+( A 上位关系 7(8*1-(+( E蕴涵关系 !-4<;’+*-4 F 致使关系 G<H)* K 又见 6’)& ,** 形容词概念 !反义关系 6-4&-(+( 9 近义关系 ,;+;’<1 A 关系性形容词 B*’<4;&-<’ 62CD $又见 6’)& ,** I 属性 6441;JH4*
[N, -] 教授指导下开发的 , 是当前世界上影响最大的英语语 [F G ;] 义词典 。!"#$%&’ 的思想产生于 *, 世纪 F, 年代末,
(;HN 年开始进行大规模语言工程的实施。 !"#$%&’ 的最
) ) 收稿日期: *,,F G ,( G +( ) ) $ 本文系国家自然科学基金项目 “ !&? 数据挖掘技术研究” (项 目编号: -,*F*,HI ) 和北京市教育委员会科技发展计划重点项目 “ 面向 大规模真实文本的数据挖掘技术” ( 项目编号: JK*,,+(,FF*,(+ ) 的研 究成果之一。
.
. . 表 N. ,*+P&1 的构成 目录名 R1&S-" R1&S-/ R1&S-@ 标注文件数 "LN VN "OO 标注内容 所有开放类词汇 所有开放类词汇 动词
. . 每个语义标注文件中, 使用类似 ,W$X 的标记语言 进行标注。对全文进行段落和句子编号。对句子内的每 但只对名词、 动 一个单词、 标点根据 0&123*4 进行标注, 词、 形容词、 副词这四种开放类词汇进行语义标注, 其它 类词汇只进行词性标注。以下为 J1 Y <L" 文件中第 /M 段 的标注, 其中包括编号为 /Z 和 /V 的两个句子:
!"#$%&’(%)#* +,-.#%)( /)$%&)0’%)"# /)(%)"#.&1 2.$,3 "# 4"&35,%
67.#* 8’)9)#*( ) :; <’,=).#** ) +7) +7’)(.)* ) :) >’=)#*
! ( "#$%&’() *(%+)’$(,’,-&./&, 0(+1/(). "#22(3(, -&./&, !!4556 ,"/7,+) 8 ( "/7,(.( 9,:#)$+’7#, ;)#1(..7,3 <(.(+)1/ "(,’() ,
环境中) 。这样, 表元素 ! (", ") 就表示: 词形 #" 可以表 则该词形具 示词义 $" 。如果同一表列中有两个表元素, 有两个义项, 是个多义词 ( %&’()*+( ) ; 如果同一表行中有 两个表元素, 则对应的两个词形是同义的, 相应的两个词 。 是同义词 ( ,(-&-(+) . . 在表 " 中, 词义 $" 可以简单地用词形 ( #" , #/ , … #- ) … 来表示。 0&123*4 中就用这种 同 义 词 集 合 ( ,(-5 )*4) 作为标识词汇概念的定义。 0&123*4 构造的核心是 如何表示词汇概念节点, 以及在这些概念节点之间建立 起各种语义关系。 0&123*4 将英语词汇组织为一个同义 词集合, 每个集合标明一个词汇概念; 同时力图在概念间 建立不同的指针, 表达上下位、 同义反义等不同的语义关 系。这样就构成了一个比较完整的词汇语义网络系统。 . . 0&123*4 中的语义关系如表 / 所示。
K
. . . .
. . 0&123*4 的当前最高版本是 /D " , 于 /LLM 年 N 月发 行。国内的许多研究工作是以 0&123*4"D O 版为参考的, 这里也是如此。
. .
/D /. ,*+P&1 语义标注语料库
[Q] . . ,*+P&1 是 0&123*4 附带的一个语义标注语料库。
副词概念 !反义关系! 6-4&-(+( = 导出形式 > ?*1;@*2 #1&+ >
.
[ ^ SU I . . [ SU P+2 K 2&-* 8&) K _R ’*++< K U;’* S-)- K " ’*\)- K / : N/ : L/ : : I U;’*2 [ ^ SU I . . [ SU P+2 K 2&-* 8&) K 33 ’*++< K )H;4 S-)- K / ’*\)- K " : LQ : LL : : I )H;4 [ ^ SU I . . . . [ SU P+2 K ;T-&1* 8&) K ‘3 I U&1 [ ^ SU I [ SU P+2 K 2&-* 8&) K 33 ’*++< K 2;@&1P* S-)- K " ’*\)- K " : LQ : LL : : I 2;@&1P* [ ^ SU I . . [ SU P+2 K ;T-&1* 8&) K ‘3 I U1&+ [ ^ SU I [ SU P+2 K ;T-&1* 8&) K %B% a I b;) [ ^ SU I [ SU P+2 K 2&-* 8&) K 33 ’*++< K S;U* S-)- K " ’*\)- K " : "V : LL : : I S;U* [ ^ SU I . . [ 8H-P I , [ ^ 8H-P I [ SU P+2 K 2&-* 12U K 8*1)&- 8&) K 33% ’*++< K 8*1)&- S-)- K " ’*\)- K " : LN : LL : :8- K 8*1)&- I %*<1’]0;’’;<+)]7<14)U;*’2 [ ^ SU I . . . . . . [ 8H-P I , [ ^ 8H-P I [ SU P+2 K ;T-&1* 8&) K ‘3 I ;- [ ^ SU I [ SU P+2 K 2&-* 12U K T1&H8 8&) K 33% ’*++< K T1&H8 S-)- K " ’*\)LN : LL : :8- K T1&H8 I #H’4&-],H8*1;&1]G&H14 [ ^ SU I K ": . . [ SU P+2 K 2&-* 8&) K 33 ’*++< K U1;2<( S-)- K " ’*\)- K " : /V : LL : : I #1;2<( [ ^ SU I . . . . . . . . . . [ 8H-P I D [ ^ 8H-P I [ ^)I [ ) )-H+ K /V I [ SU P+2 K ;T-&1* 8&) K %B% a I 7;) [ ^ SU I [ SU P+2 K 2&-* 8&) K 33 ’*++< K 8*4;4;&- S-)- K " ’*\)- K " : "L : LL : : I 8*4;4;&- [ ^ SU I . . [ SU P+2 K 2&-* 8&) K _R ’*++< K Pb<1T* S-)- K O ’*\)- K / : N/ : LL : : I Pb<1T*2 [ ^ SU I . . [ SU P+2 K 2&-* 8&) K cc ’*++< K +*-4<’ S-)- K / ’*\)- K N : L" : LL : : I +*-4<’ [ ^ SU I
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