一种改进的概念语义相似度计算方法

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语义相似度加权

语义相似度加权语义相似度是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，它能够衡量两个句子之间的相似程度。

在这篇文章中，我们将介绍语义相似度的概念、应用场景、常用方法以及一些最新的研究进展。

## 1. 概述语义相似度可以定义为两个句子之间在语义上的接近程度。

在实际应用中，语义相似度常被用于机器翻译、文本匹配、问答系统等任务中，以判断两个句子的相似性或相关性。

例如，在机器翻译任务中，我们希望源语言句子和目标语言句子的语义相似度高，以确保翻译的准确性。

## 2. 应用场景语义相似度有着广泛的应用场景。

以下是一些常见的应用场景：### 2.1 机器翻译在机器翻译任务中，判断源语言句子和目标语言句子之间的语义相似度可以帮助我们评估翻译质量。

如果两个句子的语义相似度高，则可以认为翻译的准确性较高。

### 2.2 文本匹配在文本匹配任务中，我们希望判断两个句子之间的相似性或相关性。

语义相似度可以帮助我们快速准确地判断两个句子是否类似，从而提高文本匹配任务的效果。

### 2.3 问答系统在问答系统中，需要将用户的问题和已有的问题进行匹配，以找到相应的答案。

语义相似度可以帮助我们判断用户的问题和已有问题之间的相似度，从而提供更准确的答案。

## 3. 常用方法在实际应用中，有多种方法可以用于计算语义相似度。

以下是一些常用的方法：### 3.1 基于词向量的方法基于词向量的方法通常使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe等）来表示句子中的词语。

然后，可以通过计算词向量之间的相似度来得到整个句子的语义相似度。

### 3.2 基于句向量的方法基于句向量的方法将整个句子转化为一个固定长度的向量表示。

这种方法通常使用深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络等）来学习句向量表示，然后计算两个句子向量之间的相似度。

### 3.3 基于语义角度的方法基于语义角度的方法将句子看作是语义角色标注（Semantic Role Labeling）任务的输出。

一种综合概念相似度计算方法

２相似度及相似度计算
本体一般可理解为概念、属性和关系的集合。属性即概念的属性，系即概念间的关系，关因此，本体映射主要是集中在概念间的相似度计算及相应的映射。在映射过程中，本体映射的核心内容是计算两个概念间的相似度，并求出本体中概念的相似矩阵。当其相似度大于某个阈值时就认为这两个概念
体中的类、属性以及类的实例。一个完整的映射框
架应该包括整个映射过程：映射的发现、表达和执
行。一个本体映射的过程，图１示。如所
基金项目：甘肃政法学院青年基金项目甘政院发［０８２５号文。２０］３
第３期
陆军：一种综合概念相似度计算方法
第２６卷第３期２１００年２月
甘肃科技
ＧａｓｉｎｅａｃｎｌｇｎｕＳｃｅｃｎｄＴｅｈｏｏｙ
Ｖ１２ｏ．６
＾．３
Ｆｂｅ．２１００
一
种综合概念相似度计算方法
陆军
（甘肃政法学院计算机科学学院，甘肃兰州７０７）３００
属性、情境和约束等。本体映射就是指给定两个本体Ａ和Ｂ对于Ａ上的每一个实体，，设法在Ｂ上找到与其有相同或相近语义的实体，这些实体包括本
念相似度是片面的和不完善的，概念相似度的计算
应该充分考虑本体和概念的特点，合各个方面来综进行计算。针对概念相似度计算中存在的问题，提
义关联的关系转换为目的本体。Ｅｒ给出了一个ｈｇｉ

文本相似度计算的缺陷分析与改进

文本相似度计算的缺陷分析与改进随着信息技术的发展，文本相似度计算在自然语言处理、信息检索和文本挖掘等领域中扮演着重要的角色。

然而，当前的文本相似度计算方法存在一些缺陷，限制了其在实际应用中的效果。

本文将对文本相似度计算的缺陷进行分析，并提出一些改进的思路。

一、缺陷分析1. 语义理解不足：当前的文本相似度计算方法主要基于词袋模型或者基于规则的方法，忽略了词语之间的语义关系。

这导致了计算结果的不准确性，尤其是对于一些含有多义词或者上下文有关联的文本。

2. 忽略上下文信息：文本的相似度计算常常忽略了上下文信息的重要性。

例如，两个句子中存在相同的词语，但是由于上下文的不同，其含义可能完全不同。

当前的方法无法很好地捕捉到这种上下文信息，导致计算结果的偏差。

3. 长度差异问题：文本的长度差异也会对相似度计算造成影响。

较长的文本可能包含更多的信息，而较短的文本则可能缺乏充分的信息支持。

当前的方法对于长度差异的处理不够准确，容易导致计算结果的失真。

二、改进思路1. 语义建模：为了解决语义理解不足的问题，可以引入深度学习的方法，利用神经网络模型来进行语义建模。

通过训练大规模的语料库，模型可以学习到词语之间的语义关系，从而更准确地计算文本的相似度。

2. 上下文建模：为了更好地捕捉上下文信息，可以考虑引入上下文建模的方法。

例如，可以使用循环神经网络（RNN）或者注意力机制（Attention）来对文本的上下文进行建模，从而更准确地计算文本的相似度。

3. 长度归一化：为了解决长度差异问题，可以对文本进行长度归一化处理。

例如，可以将文本进行截断或者填充，使得所有文本的长度相同。

这样可以避免长度差异对相似度计算的影响，提高计算结果的准确性。

4. 结合其他特征：除了考虑语义和上下文信息外，还可以结合其他特征来进行相似度计算。

例如，可以考虑词频、词性、句法结构等特征，从多个角度综合考量文本的相似度。

三、总结文本相似度计算在实际应用中具有重要的意义，但当前的方法存在一些缺陷。

java 语义相似度计算

java 语义相似度计算Java语义相似度计算引言：Java是一种广泛使用的编程语言，具有良好的可移植性和可扩展性。

在自然语言处理领域，语义相似度计算是一个重要的任务，它可以帮助我们理解和处理文本数据。

本文将介绍Java语义相似度计算的基本概念和常用方法。

一、语义相似度概述语义相似度是指在语义空间中，两个文本之间的相似程度。

在自然语言处理中，我们常常需要衡量两个文本之间的相似度，以便进行文本分类、信息检索、机器翻译等任务。

语义相似度计算可以将文本映射到向量空间，通过计算向量之间的距离或相似度来衡量文本之间的相似程度。

二、计算方法1. 基于词袋模型的方法词袋模型是语义相似度计算的一种常用方法。

它将文本表示为一个词语的集合，忽略了词语之间的顺序和语法结构。

基于词袋模型的方法通常使用词频、TF-IDF等统计方法来计算文本之间的相似度。

2. 基于词向量的方法词向量是将词语映射到一个向量空间中的表示方法，可以捕捉词语之间的语义关系。

基于词向量的方法可以通过计算词向量之间的余弦相似度来衡量文本之间的相似度。

3. 基于深度学习的方法深度学习在自然语言处理领域取得了显著的成果，也被广泛应用于语义相似度计算。

基于深度学习的方法可以使用神经网络来学习文本的表示，通过计算文本表示之间的相似度来衡量文本之间的相似程度。

三、应用场景语义相似度计算在各个领域都有广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景：1. 文本分类语义相似度计算可以帮助我们进行文本分类，将文本分为不同的类别。

通过计算文本之间的相似度，可以将具有相似语义的文本归为同一类别。

2. 信息检索在信息检索中，我们常常需要根据用户的查询来检索相关的文本。

语义相似度计算可以根据用户的查询和文本之间的相似度来进行文本匹配，从而提供准确的检索结果。

3. 机器翻译语义相似度计算在机器翻译中也起着重要的作用。

通过计算源语言和目标语言之间的相似度，可以帮助机器翻译系统选择最合适的翻译结果。

基于概念语义相似度计算模型的信息检索研究

第３０卷第６期
２０１３ｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖ０１．３０Ｎｏ．６
Ｊｕｎ．２０１３
基于概念语义相似度计算模型的信息检索研究
ｐａｐｅｒ．ＩｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｗｅｃｏｍｐａｒｅｉｔｗｉｔｈｔｈｅＬｕｃｅｎｅｒｅｔｒｉｅｖａｌａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ａｎｄｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｒｅｔｉｒｅｖａｌａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
ｏｆＳｃｉｅｃｅｎａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２３７，Ｃｈｉｎａ）
Ｔａｋｉｎｇｅ — ｃｏｍｍｅｒｃｅｄｏｍａｉｎｏｎｔｏｌｏｇｙａｓｔｈｅｂａｓｉｓ．ｉｎｔｈｅｐａｐｅｒｗｅａｉｍａｔｐｒｏｐｏｓｉｎｇａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗｈｉｃｈｉｓ
杨春龙顾春华
（华东理工大学信息科学与工程学院上海２００２３７）
摘
要
以电子商务领域本体为基础，旨在提出一种改进的基于概念语义相似度计算模型，该模型结合基于距离和基于内容两个

一种改进的基因功能相似度计算方法

一种改进的基因功能相似度计算方法作者：田侦郭茂祖来源：《智能计算机与应用》2017年第05期摘要：近年来，基于基因本体比较基因之间的功能相似度成为一个研究热点。

当前，基因功能相似度计算方法可以分为2种类型：逐对（pair-wise）比较法和成组（group-wise）比较法。

然而，由于基因本体注释数据的丰度问题，造成大量的基因具有相同的本体注释数据，从而导致基因功能相似度计算方法的结果存在偏差。

本文提出一种改进的基因功能相似度计算方法，对注释集合的语义信息量进行归一化，达到准确度量基因之间的功能相似度的目的。

实验结果表明：本文提出的方法可以消除相同注释对基因功能相似度计算方法的影响，且在测试平台上获得非常优秀的结果。

关键词：基因本体；基因功能相似度；相同注释；相似度归一化中图分类号： TP391.41文献标志码： A文章编号： 2095-2163（2017）05-0123-04Abstract： In recent years， comparing the functional similarity of genes based on Gene Ontology has become a research hotspot. Currently， gene functional similarity calculation methods can be mainly divided into two types： pairwise approaches and groupwise approaches. However，due to the abundance of annotation data of genes， large number of genes has the identical ontology annotation， resulting in the deviation of results for these gene functional similarity calculation methods. This paper proposes an improved method for measuring the functional similarity of genes. The semantic information content of the annotated term set is normalized for the sake of measuring the functional similarity between genes more accurately. The experimental results show that the proposed method can eliminate the influence of the identical annotation on gene functional similarity calculation methods， and obtain a very good performance on the test platform.Keywords： Gene Ontology； gene functional similarity； identical annotation； similarity normalization0引言基因本体（Gene Ontology，GO）联合会建立的数据库，其目标是能够满足跨数据库对基因和基因产物进行一致描述。

一种改进的基于向量空间文本相似度算法的研究与实现

进的基于向量空间文本相似度计算方法，其正确性和有效性得
到了实验证明。
图１向量相似度计算示意图
１传统的基于向量空间的文本相似度计算
ｐｓｄｉｈｓｐｐｒＩｆｌａｅｎｏａｃｕｔｈｆｃｆａａｕｅｗｒｓｂｔｅｅｔｏｅｓｌｒｔｆｅｔｔｅｅｏｅｅｅｔｅｙｒ－ｏｅｎｔｉａｅ．ｔｕｌｔｋｓｉｔｃｏｎｅｅｆｔｏｍｅｆｔｒｏｄｅｗｅｎｔｘｓｎｔｉａｉｏｘ，ｈｒｆｒｆｃｉｌｅｙｔｅｓｅｈｍｉｙｔｖ
第２９卷第２期
２１０２年２月
计算机应用与软件
ＣｍｐｔｒＡｐｌａｉｎｎｏｔａｅｏｕｅｐｉｔｓａｄＳｆｒｃｏｗ
Ｖ０．９Ｎｏ２１２．Ｆｅｂ．２２０１
一
种改进的基于向量空间文本相似度算法的研究与实现
其中Ｄ。Ｄ为需要进行相似度计算的文本。，表示文本Ｄ，与２ａ中的第ｋ个特征词的词频，表示文本Ｄ２中的第ｋ个特征词的词频。
该相似度计算公式实际是两向量夹角的余弦函数，是也
ＶＭ文本分类中常用的度量公式：Ｓ两个向量越靠近，相似度则数值越接近１越分开则越接近０，。它不考虑向量的绝对长度，着重从方向上考虑它们之间的关系。如图１所示。
式由于没有对文本间相同的特征词进行统计，有时可能会产生计算结果不准确的问题。本文为解决这个问题，出了一种改提

一种新的语义相似度计算方法

一种新的语义相似度计算方法位通;贾仰理;张振领;Julien【期刊名称】《聊城大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)002【摘要】In the field of information retrieval ,semantic based on inaccurate information query ,re‐quires the user to screening for manytimes ,reducing the query efficiency ,therefore ,semantic similarity calculation accuracy is very important .At present ,the main use of notional word distance ,content ,at‐tribute information such as the se‐matic similarity computation ,w hich integrated distance ,information contentand concept word attribute factors such as hybrid information semantic similarity calculation method is a popular approach ,but the method ofsemati‐c similarity computation ,the determination of weight is based on the experience of experts ,man‐made for sure ,have certainsubjectivity ,affects the semantic similarity computation accuracy and objectivity .Therefore ,this paper presents a new hybrid semantic similarity calculation method , by adopting the idea of fuzzy optimization to determine the weight value of hybrid semantic similarity calculation method ,to avoid the subjectivity ,thesemanti‐c similarity calculation more accurate ,the query results more in line with people’s needs .%在信息检索领域，基于不精确的语义信息进行查询，需要用户多次进行筛选，降低了查询效率，因此，语义相似度计算的精确性至关重要。

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系， “ ｅｅａｌ” 和 “ ｉｍｉ” 之间是ｅｅｎｏｉｉ二元ｖｇｔｂｅｖｔｎａｌｍｅｔｒｎ的ｇ
Ｂ，它们之间的语义距离为：Ｄｓ，）（ｌ）而它们之ｉＡＢｅｏ，，（，＿
一
ｌ
关系。在实际的本体中，概念之间通过各种关系连接成图状结构，而目前对语义距离的计算大多针对单一关系的树状结构，导致不能完整反映概念的语义。因此，本文引入关系类
概念之间存在着同义关系、继承关系、整体和部分关系、
２改进的相似度计算模型
针对传统相似度计算不足，本文基于以下３点进行改进：（）１引入边的权重。在不同领域的本体模型中，每个节点可能与多个节点相连通，各概念节点之间的继承关系或其他丰富的语义关系对应着本体网络中的一种有向边类型，并且各边节点所起的作用不同，意味着概念之间的语义相关程度
ｉｏｔｎａｅｔｄｄｔｃ—ａｅｅｏｄｅｕａｂｃｖｄｍｎｒｕｏｅａｔｓｔｄｓｅｓｌａｄａｄｎｒｉ — ｓｍｅｏ，ｉａｅｓｄｔｄｍｓｊｔｅｕｇｅｔｅｌｒｓｈｔｉｍｅｏａｂｌ．ｆｍａｏｂｄｈｓｎｂｍｈａｔｈｎｕｅｉｊｎｈ，ｓｔｖｔｈｉｆｉｅｖｉｐｈｎ
ＩｐｏｅｎｅｔｅａｔｉｉｒｔｍｐｔｔｏｅｈｄｍｒｖｄＣｏｃｐｍｎｉＳｍｌｉＣｏＳｃａｙｕａｉｎＭｔｏ
ＺＡＮＧＹｎｘａＺＮＧｉｇｊｎＰＮＬ－ｕＸＥＢｎｈｎ，ＨＥｉｈｏＨａ－ｉ，ＨＡＹｎ－，Ａｉ，Ｉｉ－ｏｇＣＮＬ－ａｕｈｃ
Ｃｕｔ） ∑ Ｃｕｔ）ｏｎ（＋Ｃｏｎ（Ｃ’
ＰＣ）（＝Ｃ
目前，对于语义相似度的计算主要有概念信息量法和概念距离法Ｊ信息量法通过计算２个概念的共同父概念。所含信息量的大小来确定概念间的语义相似度，但所得相似
度不能更细致地区分概念间语义的差别；距离法将概念间的语义距离转化为语义相似度，但语义距离的计算主要基于路径的长度，在路径长度相同时不能很好地区分相似度大小。
中分号；Ｐ１圈类Ｔ３１
种改进的概念语义相似度计算方法
张艳霞，张英俊，藩理虎，谢斌红，陈立潮
（太原科技大学计算机科学与技术学院，太原００２）３０４
摘
娶：针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足，提出一种改进的基于语义距离的概念间语义相似度计算方法。从有向边包
本文综合考虑本体结构特征和概念的特点及多种语义因素的影响，提出一种领域本体间基于语义距离的概念语义相似度计算方法。考虑有向边的类型、有向边包含的信息量及概念密度对语义距离的影响，进而得到语义相似度，同时考虑概
念相似度间不对称性的问题，可使计算结果更精确。
［ｙｗｏｄｏｔｌｇ；ｅｎｔｍｉｔ；ｅｎｔｉａｃ；ｅｎｔｅｓ；ｉｈ；ｉｙＫｅｒｓｎｏｏｙｓｍａｉｓｌｙｓｍａｉｄｓｎｅｓｍａｉｄｎｉｗｅｔｄｓｍｍｅｒａｔｒｉｃｉ￣ｉｃｔｃｙｔｇｓｔｆｃｏｙＤ：０３６￣ｉｎ１０ —４８２１．．５ＯＩ１．９９．ｓ００３２．０２１０２ｓ２
ｏｎ（）ｕｔＴ
则概念Ｃ所包含的信息量为：ＩｏＣ＝一ｇＰＣ），其中，ｎ（）ｌ（）ｆ（Ｈ（）Ｃ，代表Ｃ是Ｃ的子概念；ＰＣ为概念ｃ在整个概念Ｃ ’ （）
集中的发生概率；Ｃｕｔ）ｏｎ（为概念Ｃ在本体中的出现次Ｃ数；Ｃｕｔ）ｏｎ（为本体中的概念总数。由于概念可能以不同Ｔ
其中，的需要，增加相似度函数对不同应用的适应性。
２５语义相似度的不对称性分析．在语义匹配中，概念相似度存在一定程度的不对称性是显然的，并且匹配是有方向的，因此，在考察概念的匹配时，要特别考虑２个概念之间的匹配方向。如在图２中，如果检索 “ ｌｔｓｕｔｅ，则其子概念 “ ｌｔｐａｔｃｒ” ｎｒｕｐａ ”会获得较高的权ｎ
型对语义距离的影响。关系函数表示如下：
ＲＶ＿＾：（ ÷ ｃ）一一ＭａｒＭｉｒ — ｘ－ｎ Ⅳ（，Ｇ）
—
间语义相似度为：ＳＡＢｅ（，，本文给出如下定义进行ｉ，）０１ｍ（）
语义距离到语义相似度的转换：Ｊ
ＳｍＡＢ＝ × —ｉａ，ｉＤ（，）ｅＤｔ‘ ｓ￣（４）
值，而检索 “ ｌｔ，其父概念 “ｌｎｓｕｔｒ” 由于还包ｐａ ” ｎｐａｔｔｃｅｒｕ
，，ｃ）
其中，＿ ÷ 表示关系类型；ＭａｒＭｉｘ和Ｇ是某种关系的可能最大、最小权重；Ⅳ （表示从ｃ出发的ｒ，Ｇ）ｌ关系的有向边之和。
含的信息量、有向边的类型以及概念密度３个方面对语义距离进行扩展，将语义距离转换成语义相似度，通过引入不对称因子，使最终概念语义相似度计算更加精确。将该方法与基于信息量方法、基于距离方法及人的主观判断结果进行比较，验证了该方法的可行性和有效性。
关健词：本体；语义相似度；语义距离；语义密度；权重；不对称因子
第３卷第ｌ８２期
Ｖｌ．０３８１
・
计
算
机
工
程
２１０２年６月
Ｊｎ２２ｕｅ０１
Ｎｏ．２１
ＣｏｍｐｕｅｇｉｅｉｇｔｒＥｎｎｅｒｎ
人工智能及识别技术・
一
文编０．４（１ｌ－７＿３文标码章号ｔ０３８０）—０岳０１２２２２ｌ一献识ｔＡ
不同，那么各个连通节点之间的语义相似度不尽相同，本文
二元关系等多种关系，如： “ｒｉｆｔｕ ”和 “ｐｌ”之间是一种ａｐｅ
基金疆目：山西省自然科学基金资助项目２００１２一）山西省教（０９１０２１；育厅ＵＴ基金资助项目；太原科技大学研究生创新基金资助项目Ｉ
１概述随着语义Ｗｅｂ服务及语义网格服务应用的不断深入，服
务匹配在服务发现和服务组合研究中的地位日渐重要，而同
一
概念的细化，语义枝干的密度不尽相同，密度越高分类越细，
语义相似度相对越小，概念越相似，故加入 “ 密度” 的制约。（）３引入不对称因子。在有向边的关系类型中，有些概念间的相似度是不对称的，为解决不对称性造成的不精确问题，因此，加入 “ 不对称因子” 的制约。
（０１０３２１１２）
作者倚介：张艳霞（９５，，１８一）女硕士研究生，主研方向：语义相似度计算；张英俊，教授级高级工程师；潘理虎，副教授、博士；谢斌红，讲师、硕士；陈立潮，教授收藕日期：２１－１ｌ０１ｌ— ０Ｅｍａ：ｚ４３８９ｉ．ｍ－ｉ￣１１２＠ｓａｏｌｎｃ
领域本体中概念间的匹配度主要是由２个概念间的相似度
来衡量，在计算相似度时，最直观的方法是基于２个概念节
点在本体结构中的语义距离。这里的语义距离是指２个概念的相近程度，一般说来，２个概念问的语义距离越小，它们的语义越相近，反之越远。
２１加权语义距离．定义概念Ｃ的信息量记为：Ｊ
用有向边所包含的信息量及有向边的类型来描述边的权重。
（）２引入概念密度。本体层次结构中，下层概念是对上层
第３卷８
第１期２
张艳霞，张英俊，潘理虎，等：一种改进的概念语义相似度计算方法
１７７
继承关系， “ ｌｈｓｃｏｅ”和 “ｋｒｔｓｉ”之间是一种整体和部分关ｔ
ｉｒｖｄｃｎｅｔｅｎｉｍｉｒｏｕａｉｎｍｅｏｉａｅｎｓｍａｔｉａｃ．ｔｐｅｄｅｎｉｄｓｎｅｆｍｒｅｓｅｆｅｍｐｏｅｏｃｐｍａｔｓｌｉｃｍｐｔｔｔｄｗｈｃｉｂｓｄｏｅｎｉｄｓｅＩｓｒａｓｍａｔｉｃｏｔｅｉｓｓｃｉａｔｙｏｈｈｓｃｔｎｓｃｔａｒｈｄｏｔｈｉｆｒｔｎｃｎａｎｄｉｉｃｅｄｅｔｅｄｒｃｅｄｅｙｅａｄｃｎｅｔｅｓ，ｕｎｍａｔｉａｃｅｎｉｓｌｒ．ｅｓｍｅｔ，ｎｏｍａｉｏｔｉｅｄｒｔｄｅｇ，ｉｔｄｅｇｐｎｏｃｐｎｉｔｒｓｅｎｉｄｓｎｅｔｓｍａｔｉａｉＡｔａｍｅｏｎｅｈｅｔｄｙｔｓｃｔｏｃｍｉｔｙｈｔｉｔｉｐｐｒｎｒｄｃｓｔｅｄｓｙｈｓａｅｔｕｅｉｍｍｅｒｃｏ，ｎｋｓｅｌｔｏｃｐｅｎｔｉｌｉｏｕａｉｎｍｏｅｅａｔＣｍｐｒｇｔｉｍｅｏｔｉｏｈｓｔｆｔｒａｄｍａｅｓｎｅｔｍａｉｓｍｉｒｃｍｐｔｏｒｘｃ．ｏａｉｓｔｄｗｉｙａｈｔａｃｓｃａｔｙｔｎｈｈｈ