美术生一模总结500字
暑假始第我按捺住放假喜悦情早晨没等妈妈叫我早早起房间收拾干干净净爸爸妈妈我反举搞今太阳打西边呢我冲神秘笑说：今发更新鲜事呢作文 我暑假究竟呢——秘密 五级候我都养着些习惯我都六级饭张口、衣身手些习惯我都要通通改掉所呢我要利用暑假间爸爸妈妈做些事 吃完早饭爸爸妈妈都班我始我秘密行——做家务我着妈妈首先抹布洗干净蹲点点擦板没擦房间我已经热满汗、气喘吁吁想妈妈每都要做些家务今我终于体验妈妈辛苦我都想我脑海浮现句：坚持胜利我洗手间洗脸继续擦起六级作文《作文 我暑假》()◆享文◆工夫负约我终于板擦干净板变干净我累趴沙发起看着我亲手擦干净板乐极 休息我始我第二秘密行——拔草 自奶奶搬进新居些蚊太害睡觉我听见戈壁叔叔阿姨说楼草蚊窝决消灭我先家拿铲奶奶家楼虽眼前片草我眼前像敌我弯腰双手抓住草用力拔草听乖乖连根土钻却顽皮死死面像按家我拔几都拔用铲挖土挖松我使劲拔谁知用猛重重摔我站起身掸掸身土忍着痛接着拔直片草全部拔光我才站起顿两条腿点力气没想全楼都受蚊干扰非高兴 我看看表十点我始我第三项秘密行——帮妈妈煮饭 我米斗拿些米放盘着妈妈洗米手反复米水搓洗搓干净再米倒进电翻锅添足够水盖锅盖打电源准备煮饭约二十钟饭终于煮我高兴极 我用自汗水换全楼民安宁自爸爸妈妈减轻负担我高兴能服务惜现再做我要习等寒假我更加努力继续服务 〔作文 我暑假〕随文赠言：【积跬步至千；积流江海——荀况】 【页】 【页】 更22 作文 我暑假收藏起再看作文 我暑假所属栏目：〖六级作文 暑假作文,关于暑假作文 〗 作文 我暑假相关专题：英语作文 考研英语作文模板 保护物英语作文 关于旅游英语作文 初二英语作文 关于手机英语作文 英语作文万能模板 高考英语作文范文 自我评价,自我评价范文 实习评语 剧本,剧本范文 卖火柴孩读 卖火柴孩教案,卖火柴孩故事,卖火柴孩教案 请柬,请柬范文,请柬模板,请柬格式,请柬写 团课 安全教育体,安全教育体范文全 谢,谢作文,谢师 珍命,珍命作文,珍命热 油菜花作文,关于油菜花作文,描写油菜花句 我春,我春作文 英语习计划,英语习计划表,英语习计划书范文 习计划,习计划书,教师习计划 习计划,习计划书,习计划范文 脱口秀台词,脱口秀台词全,脱口秀台词集锦 螳螂捕蝉,螳螂捕蝉阅读答案,螳螂捕蝉文言文,螳螂捕蝉教案 三钟自我介绍,三钟自我介绍范文,3钟自我介绍 幽默自我介绍 演讲比赛策划书,演讲比赛主持词,演讲比赛案,演讲比赛 幼园教研记录,幼园教研计划,幼园教研工作总结 专科校排名,专科排名,全各省市专科校排名 毕业业推荐表,毕业业推荐表自我鉴定,毕业业推荐 望庐山瀑布,望庐山瀑布古诗,望庐山瀑布诗意赏析 望门山,望门山古诗,望门山李白,望门山诗意 孙权劝,孙权劝翻译,孙权劝教案,《孙权劝》教设计 我烦恼,我烦恼作文,我烦恼作文600字,500字 春画,关于春画,春画作文 秋景,秋景作文,描写秋景作文 描写春诗句,描写春古诗,描写春诗歌 描写春句,关于描写春句 描写春作文,描写春景色作文 议论文素材,议论文素材全,高议论文素材 作文素材,作文素材全 终工作总结-终工作总结范本,终工作总结 冬作文,冬作文,描写冬作文-冬 入党志愿书 入党志愿书,入党志愿书范文,入党志愿书模板,入党志愿书格式 收入证明,收入证明范本,收入证明模板,收入证明格式 职证明,职证明范本,职证明模板,职证明格式 震父与-读,练笔,教设计,教案,说课稿 快乐钥匙,我捡快乐钥匙 快乐,快乐作
关于美术生的暑假作文
那是暑假开始的第一天，我按捺不住放假的喜悦心情，早晨没等妈妈叫我，就早早地起来把房间收拾得干干净净的，爸爸妈妈被我的反常举动搞得还以为今天太阳打西边出来呢，我冲他们神秘地一笑，说：“今天还会发生更新鲜的事呢，作文 我的暑假生活。
”究竟是什么呢
——秘密
五年级的时候，我都养着一些不好的习惯。
我都是六年级的学生了，饭来张口、衣来身手，这些习惯我都要通通改掉。
所以呢，我要利用暑假的时间为爸爸妈妈做一些事。
吃完了早饭，爸爸妈妈都去上班了，我也开始了我的秘密行动——做家务。
我学着妈妈的样子，首先将抹布洗干净，蹲在地上，一点一点擦地板，还没擦上一个房间，我已经热得满头大汗、气喘吁吁了。
想到妈妈每天都要做这些家务，今天我终于体验到了妈妈的辛苦，我都不想动了，但是，在我的脑海里浮现出了一句话：坚持就是胜利
我去洗手间洗把脸，继续擦起来，小学六年级作文《作文 我的暑假生活》()。
◆分享好文◆工夫不负有心人，大约过了一个小时，我终于把地板擦干净了。
地板变干净了，我也累得趴在沙发上起不来了。
但是看着我亲手擦干净的地板，心里乐极了。
休息了一会儿，我又开始了我的第二个秘密行动——拔草。
自从奶奶搬进了新居以后，那些蚊子太多了，害得人睡不好觉。
我听见戈壁的叔叔阿姨说，楼下的草是蚊子的老窝，就决心消灭它。
我先从家里拿一个小铲子，就来到了奶奶家楼下。
虽然眼前的这片小草可爱，但是它们在我的眼前就像一个个敌人。
我弯下腰，双手抓住了草，用力拔。
有的草很听话，乖乖的连根从土里钻出来，可有的却很顽皮，死死的在里面不出来，好像在这里按了家。
我拔了几次都拔不出来，只好用小铲子去挖。
把土挖松以后，我有使劲去拔，谁知用里过猛，重重地摔在地上。
我站起身，掸掸身上的土，忍着痛接着拔。
直到把这片草全部拔光，我才站起来，顿时感到两条腿一点力气也没有。
可以想到全楼的人都不在受蚊子的干扰，心里非常高兴。
我看看表，十一点了，我有开始了我的第三项秘密行动——帮妈妈煮饭。
我从米斗里拿出一些米放在盘子里，然后学着妈妈洗米的样子，手反复将米在水里搓洗。
搓干净了，再将米倒进电翻锅，添了足够的水，盖上锅盖，打开电源准备煮饭。
大约过了二十多分钟，饭终于煮好了。
我高兴极了。
我用自己的汗水换来了全楼人民的生活安宁，为自己的爸爸妈妈减轻了负担。
我很高兴，能为他们服务，可惜现在，再也做不了了。
因为我还要学习，等到了以后的寒假，我会更加努力的继续为他们服务 〔作文 我的暑假生活〕随文赠言：【不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
——荀况】 【上一页】 【下一页】 更多22 把作文 我的暑假生活收藏起来以后再看
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别样的精彩 600字（最好不要一下就找到的，稍微隐秘点的）
大学网移动服务别样的精彩作文600字别样的精彩作文600字作者\\\/编辑：佚名 作文600字[别样的精彩作文600字]星星在夜空中闪烁，忽明忽暗，似是在告诉我们，黯淡后是光明，别样的精彩作文600字。
夜晚的天空是灰暗的，唯有星与月带来几丝光明，冬天的树枝光秃秃的，在夜晚中看去，甚是渗人，寒风瑟瑟，星星的光芒似乎也被一下子吹灭了。
我独自走在回家的路上，心情无比的沉重，手中的成绩单在风中就像是一片灰暗的羽毛，要乘风而去，而我，也的确想让它就这样被风吹走，可心中有一个声音唐突的出现，告诉我：不能。
昏暗的灯光微微的亮着，我一步又一步的走向我奶奶，手中的成绩单被拿走，我的头很自然的低下，好像地上有钱似的，一直盯着地面。
“奶奶，我，作文600字《别样的精彩作文600字》()。
”还没说完，我的话就被打断了。
“怎么差啊，没事的，不要灰心，好好努力，我相信你会考好的。
”奶奶微微的一笑，拍了拍我的头，轻轻的鼓励到。
我不敢相信的抬起头，在昏暗的灯光下，奶奶的容颜似乎一下子苍老了许多，脸上布满了皱纹，微微一笑，在我眼中，就像绽放了的花朵，很是美丽。
心中的阴霾似乎被这笑容驱散了许多，夜空中好似被风吹灭的星星又重新亮了起来，我心中的希望像是被吹灭的蜡烛，又被人点燃了似的。
似乎在这一刻，天空不再黑暗，星光布满了整片天空，树枝上冒出了一点绿芽，绿绿的，煞是可爱。
我懂了，失败并可怕，可怕的是人心中的阴霾，但这阴霾也会散去，这散去的过程是一种别样的精彩，就像雨后的彩虹，绽放的花朵，闪烁的星星，无不是一种美，一种精彩。
星星忽明忽暗，在夜空下，悄然绽放的花朵，是一种别样的精彩初二:gggdddddddddd〔别样的精彩作文600字〕随文赠言：【友谊是我们哀伤时的缓和剂，激情的舒解剂，是我们的压力的流泄口，我们灾难时的庇护所，是我们犹疑时的商议者，是我们脑子的清新剂，我们思想的散发口，也是我们沉思的锻炼和改进。
——杰里米.泰勒，美国政治家】推荐阅读：更多更优秀的范文：点此进入>>把别样的精彩作文600字收藏起来以后再看
别样的精彩作文600字所属栏目：〖作文600字尚无数据〗“别样的精彩作文600字”相关专题：妈妈的爱作文感谢妈妈的作文失败是成功之母作文会计半年工作总结领导在婚礼上的贺词初三叙事作文600字感谢信格式贫困生的感谢信大学生自我评价,大学生自我评价范文实习生评语剧本,剧本范文卖火柴的小女孩读后感卖火柴的小女孩教案,卖火柴的小女孩故事,卖火柴的小女孩教案请柬,请柬范文,请柬模板,请柬格式,请柬怎么写团课心得安全教育心得体会,安全教育心得体会范文大全感谢有你,感谢有你作文,感谢有你老师珍爱生命,珍爱生命作文,珍爱生命热爱生活油菜花作文,关于油菜花的作文,描写油菜花的句子我心中的春天,我心中的春天作文英语学习计划,英语学习计划表,英语学习计划书范文个人学习计划,个人学习计划书,教师个人学习计划大学学习计划,大学学习计划书,大学生学习计划范文脱口秀台词,脱口秀台词大全,脱口秀台词集锦螳螂捕蝉,螳螂捕蝉阅读答案,螳螂捕蝉文言文,螳螂捕蝉教案三分钟自我介绍,三分钟自我介绍范文,3分钟自我介绍幽默的自我介绍演讲比赛策划书,演讲比赛主持词,演讲比赛活动方案,演讲比赛幼儿园教研活动记录,幼儿园教研计划,幼儿园教研工作总结专科学校排名,专科排名,全国各省市专科学校排名毕业生就业推荐表,毕业生就业推荐表自我鉴定,毕业生就业推荐望庐山瀑布,望庐山瀑布古诗,望庐山瀑布的诗意赏析望天门山,望天门山古诗,望天门山李白,望天门山的诗意孙权劝学,孙权劝学翻译,孙权劝学教案,《孙权劝学》教学设计我的烦恼,我的烦恼作文,我的烦恼作文600字,500字春天的画,关于春天的画,春天的画作文秋景,秋景作文,描写秋景的作文描写春天的诗句,描写春天的古诗,描写春天的诗歌描写春天的句子,关于描写春天的句子描写春天的作文,描写春天景色的作文议论文素材,议论文素材大全,高中议论文素材作文素材,作文素材大全年终工作总结-年终工作总结范本,个人年终工作总结冬天作文,冬天的作文,描写冬天的作文-冬天大学生入党志愿书入党志愿书,入党志愿书范文,入党志愿书模板,入党志愿书格式收入证明,收入证明范本,收入证明模板,收入证明格式在职证明,在职证明范本,在职证明模板,在职证明格式地震中的父与子-读后感,小练笔,教学设计,教案,说课稿快乐的钥匙,那天我捡到了快乐的钥匙快乐的一天,快乐的一天作文难忘的一天,难忘的一天作文相信自己,相信自己作文安全伴我行,安全伴我行作文收获作文,关于收获的作文消防作文,消防安全作文成长的快乐,成长的快乐作文幸福就在身边面对挫折,当我面对挫折的时候,面对挫折作文成长的足迹,成长的足迹作文成长的故事,成长的故事作文成长之路,我的成长之路作文关于友情的作文友情作文冬天来了,冬天来了作文济南的冬天,济南的冬天阅读,济南的冬天教案,济南的冬天说课稿家乡的桥,家乡的桥作文家乡的冬天,家乡的冬天作文家乡的春节,家乡的春节作文我爱秋天,我爱秋天作文秋天的树叶,秋天的树叶作文我的家庭作文我爱春天拥抱春天,拥抱春天作文中秋之夜,中秋之夜作文秋天的图画,秋天的图画作文更多专题〖别样的精彩作文600字〗链接地址：\\\/zuowendaquan\\\/zuowenliubaizi\\\/968676.html作文600字提供的别样的精彩作文600字由网友原创或转发，若别样的精彩作文600字侵犯了您的权益，请与本站联系，谢谢
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短语结构规则
1. 引言 从50年代的机器翻译和人工智能研究算起，NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）已有长达半个世纪的历史。
在这个进程中，学术界曾提出许多重要的理论和方法，取得了丰富的成果。
笔者认为，近二十年在这一领域中堪称里程碑式的贡献有如下三个：（1）复杂特征集和合一语法；（2）语言学研究中的词汇主义；（ 3）语料库方法和统计语言模型。
这三个成果将继续对语言学、计算语言学和NLP研究产生深远影响。
为了更好地理解这些成果的意义， 先介绍与此相关的两个事实。
2. 两个事实 2.1 事实之一——短语结构语法不能有效地描写自然语言 在自然语言处理中，为了识别一个输入句子的句法结构，首先要把句子中的词一个一个地切分出来，然后去查词典，给句子中的每个词指派一个合适的词性（part of speech）；之后再用句法规则把句子里包含的句法成分，如名词短语、动词短语、小句等，逐个地识别出来。
进而判断每个短语的句法功能，如主语、谓语、宾语等，及其语义角色，最终得到句子的意义表示，如逻辑语义表达式。
这就是一个句法分析的全过程。
本文要提到的第一个事实是：短语结构语法（Phrase Structure Grammar，简称PSG）不能有效地描写自然语言。
PSG在Chomsky语言学理论中占有重要地位，并且在自然语言的句法描写中担当举足轻重的角色。
但是它有一些根本性的弱点，主要表现为，它使用的是像词类和短语类那样的单一标记，因而不能有效地指明和解释自然语言中的结构歧义问题。
请看汉语中“V＋N”组合。
假如我们把“打击、委托、调查”等词指派为动词（V）；把“力度、方式、盗版、 甲方”等词视为名词（N），并同意“打击力度”、“委托方式”是名词短语（NP）， “打击盗版”、“委托甲方”是动词短语（VP），那么就会产生如下两条有歧义的句法规则： （1）NP→VN （2）VP→VN换句话讲，当计算机观察到文本中相邻出现的“V＋N”词类序列时，仍不能确定它们组成的究竟是NP还是VP。
我们把这样的歧义叫做“短语类型歧义”。
例如： ·该公司正在招聘〔销售V人员N〕NP。
·地球在不断〔改变V形状N〕VP。
下面再来看“N＋V”的组合，也同样会产生带有短语类型歧义的规则对，如： （3）NP→NV 例：市场调查；政治影响。
（4）S→NV 例：价格攀升；局势稳定。
其中标记S代表小句。
不仅如此，有时当机器观察到相邻出现的“N＋V”词类序列时，甚至不能判断它们是不是在同一个短语中。
也就是说，“N＋V”词类序列可能组成名词短语NP或小句S，也有可能根本就不在同一个短语里。
后面这种歧义称为“短语边界歧义”。
下面是两个相关的例句： ·中国的〔铁路N建设V〕NP发展很快。
·〔中国的铁路N〕NP建设V得很快。
前一个例句中，“铁路 建设”组成一个NP；而在后一个例句中，这两个相邻的词却分属于两个不同的短语。
这足以说明， 基于单一标记的PSG不能充分地描述自然语言中的句法歧义现象。
下面再看一些这样的例子。
（5）NP→V N1 de N2 （6）VP→V N1 de N2其中de代表结构助词“的”。
例如，“〔削 苹果〕VP的刀”是NP；而“削〔苹果 的 皮〕NP”则是VP。
这里既有短语类型歧义，又有短语边界歧义。
比如，“削V苹果N”这两个相邻的词，可能构成一个VP，也可能分处于两个相邻的短语中。
（7）NP→P N1 de N2 （8）PP→P N1 de N2规则中P和PP分别表示介词和介词短语。
例如，“〔对 上海〕PP 的印象”是NP；而“对〔上海的 学生〕NP”则是PP。
相邻词“对P上海N”可能组成一个PP，也可能分处于两个短语中。
（9）NP→NumP N1 de N2其中NumP表示数量短语。
规则（9）虽然表示的是一个NP， 但可分别代表两种结构意义： （9a）NumP〔N1 de N2〕NP 如：五个〔公司的职员〕NP （9b）〔NumP N1〕NP de N2 如：〔五个公司〕NP的职员 （10）NP→N1 N2 N3规则（10）表示的也是一个NP，但“N1＋N2”先结合，还是“N2＋N3”先结合，会出现两种不同的结构方式和意义，即： （10a）〔N1 N2〕NP N3 如：〔现代 汉语〕NP词典 （10b）N1〔N2 N3〕NP 如：新版〔汉语词典〕NP以上讨论的第一个事实说明： ·由于约束力不够，单一标记的PSG 规则不能充分消解短语类型和短语边界的歧义。
用数学的语言讲，PSG规则是必要的， 却不是充分的。
因此，机器仅仅根据规则右边的一个词类序列来判断它是不是一个短语，或者是什么短语，都有某种不确定性。
·采用复杂特征集和词汇主义方法来重建自然语言的语法系统，是近二十年来全球语言学界对此作出的最重要的努力。
2.2 事实之二——短语结构规则的覆盖有限 通过大规模语料的调查，人们发现一种语言的短语规则的分布符合齐夫率（Zipf's Law）。
Zipf是一个统计学家和语言学家。
他提出，如果对某个语言单位（不论是字母还是词）进行统计，把这个语言单位在一个语料库里出现的频度（frequency）记作F，而且根据频度的降序对每个单元指派一个整数的阶次（rank）R。
结果发现R和F 的乘积近似为一个常数。
即 F[*]R≈const（常数）或者说，被观察的语言单元的阶次R与其频度F成反比关系。
在词频的统计方面，齐夫律显示，不管被考察的语料仅仅是一本长篇小说，还是一个大规模的语料库，最常出现的100 个词的出现次数就会占到语料库总词次数（tokens）的近一半。
假如语料库的规模是100万词次， 那么其中频度最高的100个词的累计出现次数大概是50万词次。
如果整个语料库含有5万词型（types），那么其中的一半（也就是2.5 万条左右）在该语料库中只出现过一次。
即使把语料库的规模加大十倍，变成1000万词次，统计规律大体不变。
有趣的是，80年代Sampson对英语语料库中的PSG规则进行统计，发现它们的分布同样是扭曲的，大体表现为齐夫率（Aarts et al. 1990）。
也就是说，一方面经常遇到的语法规则只有几十条左右，它们的出现频度极高；另一方面，规则库中大约一半左右的规则在语料库中只出现过一次。
随着语料库规模的扩大，新的规则仍不断呈现。
Chomsky 曾提出过这样的假设，认为对一种自然语言来说，其语法规则的数目是有限的，而据此生成的句子数目是无限的。
但语料库调查的结果不是这样。
这个发现至少说明，单纯依靠语言学家的语感来编写语法规则不可能胜任大规模真实文本处理的需求，我们必须寻找可以从语料库中直接获取大规模语言知识的新方法。
几十年来，NLP学界发表过大量灿烂成果，有词法学、语法学、 语义学的，有句法分析算法的，还有许多著名的自然语言应用系统。
而对该领域影响最大的、里程碑式的成果应数下面三个。
3. 三个里程碑 3.1 里程碑之一：复杂特征集 复杂特征集（complex feature set）又叫多重属性（multiple features）描写。
在语言学里，这种描写方法最早出现在语音学中，后来被Chomsky学派采用来扩展PSG的描写能力。
现在无论是在语言学界还是计算语言学界，几乎所有语法系统在词汇层的描写中均采用复杂特征集，并利用这些属性来强化句法规则的约束力。
一个复杂特征集F 包含任意多个特征名f[,i]和特征值v[,i]对。
其形式如： F＝｛…，fi＝vi，…｝，i＝1，…，n特征值v[,i]既可以是一个简单的数字或符号， 也可以是另外一个复杂特征集。
这种递归式的定义使复杂特征集获得了强大的表现能力。
如北京大学俞士汶等（1998）开发的《现代汉语语法信息词典详解》，对一个动词界定了约40项属性描写，对一个名词界定了约27项属性描写。
一条含有词汇和短语属性约束的句法规则具有如下的一般形式： 〈PSG规则〉：〈属性约束〉 ：〈属性传递〉一般来说，PSG 规则包括右部（条件：符号序列的匹配模式）和左部（动作：短语归并结果）。
词语的“属性约束”直接来自系统的词库，而短语的“属性约束”则是在自底向上的短语归并过程中从其构成成分的中心语（head）那里继承过来的。
在Chomsky的理论中这叫做X-bar 理论。
X-bar代表某个词类X所构成的、仍具有该词类属性的一个成分。
如果X＝N，就是一个具有名词特性的N-bar。
当一条PSG 规则的右部匹配成功，且“属性约束”部分得到满足，这条规则才能被执行。
此时，规则左部所命名的短语被生成，该短语的复杂特征集通过“属性传递”部分动态生成。
20世纪80年代末、90年代初学术界提出了一系列新的语法，如广义短语结构语法（GPSG）、中心语驱动的短语结构语法（HPSG）、词汇功能语法（LFG）等等。
这些形式语法其实都是在词汇和短语的复杂特征集描写背景下产生的。
合一（unification ）算法则是针对复杂特征集的运算而提出来的。
“合一”是实现属性匹配和赋值的一种算法，所以上述这些新语法又统称为“基于合一的语法”。
3.2 里程碑之二：词汇主义 在NLP领域中，第二个里程碑式的贡献叫词汇主义（lexicalism ）。
语言学家Hudson（1991）曾宣称词汇主义是当今语言学理论发展的头号倾向。
其出现原因也同前面所观察的两个事实有关。
词汇主义方法不仅提出了一种颗粒度更细的语言知识表示形式，而且体现了一种语言知识递增式开发和积累的新思路。
这里首先要解释一下这样一个矛盾。
一方面，语言学界一向认为，不划分词类就无法讲语法，如前面介绍的短语结构语法。
也就是说，语法“不可能”根据个别的词来写规则。
但是另一方面，人们近来又注意到，任何归类都会丢失个体的某些重要信息。
所以从前文提到的第一个事实出发，要想强化语法约束能力，词汇的描写应当深入到比词类更细微的词语本身上来。
换句话讲，语言学呼唤在词汇层采用颗粒度更小的描写单元。
从本质上来说，词汇主义倾向反映了语言描写的主体已经从句法层转移到词汇层；这也就是所谓的“小语法，大词库”的思想。
下面我们来看与词汇主义有关的一些工作。
3.2.1 词汇语法（Lexicon-grammar） 法国巴黎大学Gross教授在20世纪60 年代就创立了一个研究中心叫LADL，并提出词汇语法的概念（ ladl. jussieu. fr\\\/）。
·把12，000个主要动词分成50个子类。
·每个动词都有一个特定的论元集。
·每一类动词都有一个特定的矩阵，其中每个动词都用400 个不同句式来逐一描写（“＋”代表可进入该句式；“－”表示不能）。
·已开发英、法、德、西等欧洲语言的大规模描写。
·INTEX是一个适用于大规模语料分析的工具， 已先后被世界上五十多个研究中心采用。
3.2.2 框架语义学（Frame Semantics） Fillmore是格语法（Case Grammar）的创始人，他前几年主持了美国自然科学基金的一个名为框架语义学的项目（ icsi. berkeley. edu\\\/framenet）。
该项目从WordNet上选取了2000个动词，从中得到75个语义框架。
例如动词“categorize”的框架被定义为： 一个人（Cognizer）把某个对象（Item）视为某个类（Category）。
同原先的格框架相比， 原来一般化的动作主体被具体化为认知者Cognizer，动作客体被具体化为事物Item，并根据特定体动词的性质增加了一个作为分类结果的语义角色Category。
项目组还从英国国家语料库中挑出相关句子50，000个， 通过人工给每个句子标注了相应的语义角色。
例如： Kim categorized the book as fiction. （Cog） （Itm） （Cat） 3.2.3 WordNet WordNet是一个描写英语词汇层语义关系的词库，1990 年由普林斯顿大学Miller开发（cogsci. princeton. edu:80\\\/～wn\\\/），到现在已有很多个版本，全部公布在因特网上，供研究人员自由下载。
欧洲有一个Euro-WordNet，以类似的格式来表现各种欧洲语言的词汇层语义关系。
WordNet刻意描写的是词语之间的各种语义关系， 如同义关系（synonymy）、反义关系（antonymy）、上下义关系（hyponymy），部分一整体关系（part-of）等等。
这种词汇语义学又叫做关系语义学。
这一学派同传统的语义场理论和语义属性描写理论相比，其最大的优势在于第一次在一种语言的整个词汇表上实现了词汇层的语义描写。
这是其他学派从来没有做到的。
其它理论迄今仅仅停留在教科书或某些学术论文中，从来没有得到工程规模的应用。
下面是WordNet的概况： ·95，600条实词词型（动词、名词、形容词） ·被划分成70，100个同义词集（synsets） 3.2.4 知网（How-Net） 知网是董振东和董强（1997）设计的一个汉语语义知识网（http:\\\/\\\/ com）。
·自下而上地依据概念对汉语实词进行了穷尽的分类。
·15，000个动词被划分成810类。
·定义了300个名词类，100个形容词类。
·全部概念用400个语义元语来定义。
知网的特点是既有WordNet 所描写的同一类词之间的语义关系（如：同义、反义、上下义、部分－整体等），又描写了不同类词之间的论旨关系和语义角色。
3.2.5 MindNet MindNet是微软研究院NLP组设计的（ microsoft.com\\\/nlp\\\/）。
其设计思想是试图用三元组（triple ）作为全部知识的表示基元。
一个三元组由两个节点和一条连接边组成。
每个节点代表一个概念，连接这两个概念节点的边表示概念之间的语义依存关系。
全部三元组通过句法分析器自动获取。
具体来说，就是通过对两部英语词典（Longman Dictionary of Contemporary English和American Heritage Dictionary）及一部百科全书（Encarta）中的全部句子进行分析， 获得每个句子的逻辑语义表示（logical form，简称LF）。
而LF本来就是由三元组构成的，如（W1，V-Obj，W2）表示：W1是一个动词， W2是其宾语中的中心词，因此W2从属于W1，它们之间的关系是V-Obj。
比如（play，V-Obj，basketball）便是一个具体的三元组。
又如（W1，H-Mod，W2），W1代表一个偏正短语中的中心词（head word），W2 是其修饰语（modifier），因此W2从属于W1，它们之间的关系是H-Mod。
这种资源完全是自动做出来的，所得的三元组不可能没有错误。
但是那些出现频度很高的三元组一般来说是正确的。
MindNet 已经应用到语法检查、句法结构排歧、词义排歧、机器翻译等许多场合。
3.3 里程碑之三：统计语言模型 第三个贡献就是语料库方法，或者叫做统计语言模型。
如果用变量W 代表一个文本中顺序排列的n个词，即W＝w[,1]w[,2]…w[,n]， 则统计语言模型的任务是给出任意一个词序列W在文本中出现的概率P（W ）。
利用概率的乘积公式，P（W）可展开为： P（W）＝P（w[,1]）P（w[,2]│w[,1]）P（w[,3]│w[,1]w[,2]）...P（w[,n]│w[,1]w[,2]…w[,n-1]） （1）式中P（w[,1]）表示第一个词w[,1]的出现概率，P（w[,2]│w[,1]）表示在w[,1]出现的情况下第二个词w[,2]出现的条件概率，依此类推。
不难看出，为了预测词w[,n]的出现概率， 必须已知它前面所有词的出现概率。
从计算上来看，这太复杂了。
如果近似认为任意一个词w[,i] 的出现概率只同它紧邻的前一个词有关，那么计算就得以大大简化。
这就是所谓的二元模型（bigram），由（1）式得： P（W）≈P（w[,1]）Ⅱ[,i=2，…，n]P（w[,i]│w[,i-1]） （2）式中Ⅱ[,i=2，…，n]P（w[,i]│w[,i-1]）表示多个概率的连乘。
需要着重指出的是：这些概率参数都可以通过大规模语料库来估值。
比如二元概率 P（w[,i]│w[,i-1]）≈count（w[,i-1]w[,i]）／count（w[,i- 1]） （3）式中count（…）表示一个特定词序列在整个语料库中出现的累计次数。
若语料库的总词次数为N， 则任意词w[,i]在该语料库中的出现概率可估计如下： P（w[,1]）≈count（w[,i]）／N同理，如果近似认为任意词w[,i]的出现只同它紧邻的前两个词有关， 就得到一个三元模型（trigram）： P（W）≈P（w[,1]）P（w[,2]│w[,1]）Ⅱ[,i=3，…，n]P（w[,i]│w[,i-2]w[,-1]） （5） 统计语言模型的方法有点像天气预报。
用来估计概率参数的大规模语料库好比是一个地区历年积累起来的气象记录，而用三元模型来做天气预报，就像是根据前两天的天气情况来预测当天的天气。
天气预报当然不可能百分之百正确。
这也算是概率统计方法的一个特点。
3.3.1 语音识别 语音识别作为计算机汉字键盘输入的一种替代方式，越来越受到信息界人士的青睐。
所谓听写机就是这样的商品。
据报道，中国的移动电话用户已超过一亿，随着移动电话和个人数字助理（PDA）的普及， 尤其是当这些随身携带的器件都可以无线上网的时候，广大用户更迫切期望通过语音识别或手写板而不是小键盘来输入简短的文字信息。
其实，语音识别任务可视为计算以下条件概率的极大值问题： W[*]＝argmax[,W]P（W│speech signal） ＝argmax[,W]P（speech signal│W）P（W）／ P（speech signal） ＝argmax[,W]P（speech signal│W）P（W） （6）式中数学符号argmax[,w]表示对不同的候选词序列W计算条件概率P （W│speech signal）的值，从而使W[*] 成为其中条件概率值最大的那个词序列，这也就是计算机选定的识别结果。
换句话讲，通过式（6 ）的计算，计算机找到了最适合当前输入语音信号speech signal的词串W[ *]。
式（6）第二行是利用贝叶斯定律转写的结果，因为条件概率P （speech signal│W）比较容易估值。
公式的分母P（speech signal）对给定的语音信号是一个常数，不影响极大值的计算，故可以从公式中删除。
在第三行所示的结果中，P（W）就是前面所讲的统计语言模型，一般采用式（5）所示的三元模型；P（speech signal│W）叫做声学模型。
到此，读者可能已经明白，汉语拼音输入法中的拼音—汉字转换任务其实也是用同样方法实现的，而且两者所用的汉语语言模型（即二元或三元模型）是同一个模型。
目前市场上的听写机产品和微软拼音输入法（3.0 版）都是用词的三元模型实现的，几乎完全不用句法—语义分析手段。
因为据可比的评测结果，用三元模型实现的拼音－汉字转换系统，其出错率比其它产品减少约50％。
3.3.2 词性标注 一个词库中大约14％的词型具有不止一个词性。
而在一个语料库中，占总词次数约30％的词具有不止一个词性。
所以对一个文本中的每一个词进行词性标注，就是通过上下文的约束，实现词性歧义的消解。
历史上曾经先后出现过两个自动词性标注系统。
一个采用上下文相关的规则，叫做TAGGIT（1971），另一个应用词类的二元模型，叫做CLAWS （1987）（见Garside et al.1989）。
两个系统都分别对100 万词次的英语非受限文本实施了词性标注。
结果显示， 采用统计语言模型的CLAWS系统的标注正确率大大高于基于规则方法的TAGGIT系统。
请看下表的对比：系统名 TAGGIT(1971) CLAWS(1987)标记数 86 133方法 3000条CSG规则 隐马尔科夫模型标注精度 77% 96%测试语料 布朗 LOB 令C和W分别代表词类标记序列和词序列，则词性标注问题可视为计算以下条件概率的极大值： C[*]＝argmax[,C]P（C│W） ＝argmax[,C]P（W│C）P（C）／P（W） ≈argmax[,C]Ⅱ[,i=1，…，n]P（w[,i]│c[,i]）P（c[,i]│c[,i-1]） （7）式中P（C│W）是已知输入词序列W的情况下，出现词类标记序列C 的条件概率。
数学符号argmax[,C] 表示通过考察不同的候选词类标记序列C，来寻找使条件概率取最大值的那个词类标记序列C[*]。
后者应当就是对W的词性标注结果。
公式第二行是利用贝叶斯定律转写的结果，由于分母P（W）对给定的W是一个常数，不影响极大值的计算，可以从公式中删除。
接着对公式进行近似分析。
首先，引入独立性假设，认为任意一个词w[,i] 的出现概率近似只同当前词的词类标记c[,i]有关， 而与周围（上下文）的词类标记无关。
于是词汇概率可计算如下： P（W│C）≈Ⅱ[,i=1，…，n]P（w[,i]│c[,i]） （8）其次，采用二元假设，即近似认为任意一个词类标记c[,i] 的出现概率只同它紧邻的前一个词类标记c[,i-1]有关。
则 P（C）≈P（c[,1]）Ⅱ[,i=2，…，n]P（c[,i]│c[,i-1]） （9）P（c[,i]│c[,i-1]）是词类标记的转移概率， 也叫做基于词类的二元模型。
上述这两个概率参数都可以通过带词性标记的语料库来分别估计： P（w[,i]│c[,i]）≈count（w[,i]，c[,i]）／count（c[,i]） （10） P（c[,i]│c[,i-1]）≈count（c[,i-1]c[,i]）／count（c[,i-1]） （11） 据文献报道，采用统计语言模型方法，汉语和英语的词性标注正确率都可以达到96％左右（白拴虎1992）。
3.3.3 介词短语PP的依附歧义 在英语中，介词短语究竟依附于前面的名词还是前面的动词，是句法分析中一种常见的结构歧义问题。
下例表明怎样用语料库方法解决这个问题，以及这种方法究竟能达到多高的正确率。
例句：Pierre Vinken, 61 years old, joined the board as a nonexecutive director.令A＝1表示名词依附，A＝0为动词依附，则上述例句的PP依附问题可表为： （A＝0，V＝joined，N1＝board，P＝as，N2＝director）令V，N1，N2分别代表句中动词短语、宾语短语、介宾短语的中心词， 并在一个带有句法标注的语料库（又称树库）中统计如下四元组的概率P[,r]： P[,r]＝（A＝1│V＝v，N1＝n1，P＝p，N2＝n2） （10）对输入句子进行PP依附判断的算法如下： 若P[,r]＝（1│v，n1，p，n2）≥0.5， 则判定PP依附于n1， 否则判定PP依附于v。
Collins & Brooks（1995）实验使用的语料库是宾夕法尼亚大学标注的《华尔街日报》（WSJ）树库，其中包括：训练集20，801个四元组，测试集3，097个四元组。
他们对PP依附自动判定精度的上下限作了如下分析： 一律视为名词依附（即A≡1） 59.0％ 只考虑介词p的最常见依附 72.2％ 三位专家只根据四个中心词判断 88.2％ 三位专家根据全句判断 93.2％很明显，自动判断精确率的下限是72.2％，因为机器不会比只考虑句中介词p的最常见依附做得更差；上限是88.2％， 因为机器不可能比三位专家根据四个中心词作出的判断更高明。
论文报告，在被测试的3，097个四元组中，系统正确判断的四元组为2，606个，因此平均精确率为84.1％。
这与上面提到的上限值88.2％相比，应该说是相当不错的结果。
4. 结论 语言学家的努力，不论是用复杂特征集和合一语法，还是词汇主义方法，都是在原先所谓的理性主义框架下作出的重大贡献。
词汇主义方法特别值得推崇，因为它不仅提出了一种颗粒度更细的语言知识表示形式，而且体现了一种语言知识递增式开发和积累的新思路。
尤其值得重视的是在众多词汇资源的开发过程中，语料库和统计学方法发挥了很大的作用。
这也是经验主义方法和理性主义方法相互融合的可喜开端。
笔者相信，语料库方法和统计语言模型是当前自然语言处理技术的主流，它们的实用价值已在很多应用系统中得到证实。
统计语言模型的研究，尤其在结构化对象的统计建模方面，仍有广阔的发展空间。
【参考文献】: Aarts, Jan & Willen Meijs (eds.). 1990. Corpus Linguistics: Theory and Practice〔C〕. Amsterdam: Rodopi. Collins, M. and J. Brooks. 1995. Preposition phrase attachment through a backed-off model〔P〕. In Proceedings of the 3rd Workshop of Very Large Corpora. Cambridge, Mass. Garside, R., G. Leech and G. Sampson, (eds.). 1989. The Computational Analysis of English: A Corpus-Based Approach〔C〕. London: Longman. Hudson, R. A. 1991. English Word Grammar〔M〕. Cambridge, Mass.: Basil Blackwell. 白拴虎，1992，汉语词性自动标注系统研究〔MA〕。
清华大学计算机科学与技术系硕士学位论文。
董振东、董强，1997，知网〔J〕。
《语言文字应用》第3期。
俞士汶等，1998，《现代汉语语法信息词典详解》〔M〕。
北京：清华大学出版社。
英语作文:描写一个你最喜欢的才艺展示节目50-80词
Describe what's your favourite of artist show program I like singing the song,looks like Xin Guang Avanue.I think that it was very interests.Always give you some laughing,some comic dialogues,some the songs,some play dance.Singing the songs will practice your voice and make you have had the more stage style,experience.Pratise more you will get many claps and make almost person's happy.Long process later,you always will very happy and enjoy for that.描写什么是你最喜欢的才艺展示节目 我喜欢唱歌，像是星光大道。
我想它是非常有趣的。
总是给你一些笑声，一些相声，一些歌唱，一些跳舞。
唱歌将会帮助你练习你的声音并且能够拥有一些舞台的形式，经验。
练习更多将会使你得到更多的掌声并且能够使更多的人感到高兴。
长时间的过程以后，你总是将会非常的开心并且享受这段音乐之旅。
六一儿童节文艺汇演的开场白
一、 司仪主持人开场白，介绍到场领导，来宾 陆：各位来宾，各位老师，各位同学，秀城实验小学第七届艺术节闭幕式暨“六一”文艺汇演马上就要开始了。
南：噫
陆立源，我发现你今天好漂亮啊
陆：是啊，开心吗 南：哦
什么事那么开心啊
陆：我们秀城实验小学第七届艺术节胜利闭幕了，那么多同学参与了各项比赛并获了奖，而且啊，明天就是我们少年儿童自己的节日“六一”儿童节
南：恩，是值得高兴并庆祝的。
陆：夷
南宫老师，今天好象来了很多人啊
南：是啊，都是来为小朋友庆祝节日的客人啊。
陆：那赶快给大伙介绍一下吧。
南：好啊，他们是…… 南：今天到场的还有区委，区教育局，团区委， 的领导和嘉宾。
让我们 用热烈的掌声再次向他们的到来表示感谢
二、 奏国歌 陆：全体起立，奏国歌，少先队员敬礼
陆：礼毕，请钟校长致辞。
三、 校长致辞：同学们，我们的第七届艺术节胜利闭幕了，我们的六一节马上就要到了，你们高兴吗
（高兴）是啊，而且今天有那么多叔叔阿姨来和我们小朋友一起庆祝，更为我们的节日增添了欢乐的气氛。
我衷心祝愿同学们能在各种节日活动中得到快乐，在快乐中健康成长
四、 领导讲话：陆：下面请区委副书记罗献中叔叔讲话 五、 家长委员会代表发言 陆：我们秀城实验小学有一支特殊的优秀的队伍，那就是我们的学校家长委员会。
他们一直非常关心同学们的学习和成长，下面请家委会代表“嘉兴日报首席记者‘应丽斋’阿姨”发言。
六、 颁发科技节，艺术节团体奖 陆：我们的第七届科技节，艺术节已经圆满成功，下面请校长宣布团体总分一等奖的获得班级。
（校长宣布） 南：请罗献中叔叔，马玉华叔叔，李明阿姨为科技节一等奖的获得班级颁奖。
请获得班级派一名代表上台领奖。
南：下面请赵树梅阿姨，雷鸥叔叔，徐敏红阿姨为艺术节一等奖的获得班级颁奖。
请获得班级派一名代表上台领奖。
南：再次感谢为我们颁奖的各位领导。
陆：再次祝贺获奖的各个班级，再接再厉啊
南：我们的演出要正式开始了， 陆：请主持人上台，大家欢迎
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这艘飞船叫“神舟28号”。
它的外形像飞机，里面有好向个座位和无数个显示器，这些显示器是用来使唤的。
如果你想往右走，只要对它说：“往右走。
”那么它就会自己调头往右走。
这些座位夏天冰凉凉的，冬天暖烘烘的，真是舒服极了。
我穿着宇航服，宇航服是银白色的，这种宇航服冬暖夏凉，上太空的时候，还能提供氧气。
我乘着宇宙飞船“神舟28号”飞入了太空，飞船像闪电一样，很快地冲出了臭氧，一眨眼的工夫，便来到了太空的一个星球上。
出现在我眼前的是一幅美丽的景色： 一大片绿色的森林，金黄色草地，紫色的山坡，淡红的田野，还有哗哗流着的清可见底的小河…… 森林里有许多奇形怪异的动物。
你看，那是一只长着三只眼睛，七条腿，两条尾巴的动物;还有这只五条腿长在腮边，有两个身子合在一起，有一条比什么都长的尾巴的动物……它们都无忧无虑的生活在这个没有污染的星球上。
山坡上，一个皮肤红红的，有三只金色眼睛，蓝色头发的孩子在采野花。
田野里，几个机器人正在干活。
我考察完了，把飞船落在蒙古大草原上，观看草原上的牛羊。
“叮铃铃……”一阵急促的铃声把我惊醒了，我才知道刚才的一切都是梦。
但是我相信，在未来的世界里，科学发达了，我一定能够去太空遨游。
篇二 嘟嘟嘟”，一辆豪华轿车从远处使来，停下来，从车上走下一位着穿华丽的****，那就是我——名扬千里的服装设计师， 想象作文大全 《想象作文二十年后的我》 今日是我的服装店开张剪彩的日子，店门口摆满了花篮，服装界的好朋友都来为我祝贺。
这时，从人群走来了我的好前辈，她握着我的手说：“阿婷呀，做得不错，这都是你多年来奋斗的成就啊!三个月后，全球组织一次服装设计大赛，老板决定派你去参加，你要有个准备呀!”听了老前辈的话，我激动不已，要知道，这么多年来，我再时装的园地里这么努力，现在终于等到了这个机遇。
我想，我一定不能让老板和我的朋友、亲人失望啊! 接下来的几十天里，我把自己关在办公室里，精心设计我的作品。
我画了一张又一张的设计图，可是，都不满意。
有一天，我走在街上，听到扫街的大婶说：“唉，现在的人真没公得心。
”听了这句话，不知为什么我的灵感来了。
对!就设计环保服装! 时间一天天地过去，我也一天比一天紧张。
比赛的日子终于来了，T型的舞台上，灯火辉煌。
模特儿们纷纷的出场了。
台下坐着不少来自世界各地的专家、记者、观众，面对着全世界，我可真得不能让我们的祖国人民失望呀! “看，95号”。
人们不约而同地欢呼起来，95号的模特儿正是穿着我设计的衣服，多么漂亮啊!此时，人们赞叹不已。
我的心跳得更厉害了。
激烈紧张的比赛终于完毕了。
评委员开始评分、排名次。
会场异常平静，我的心情，难以形容，因为我当时紧张到已经麻木了。
终于，主持人郑重地宣布：“金奖是——95号，中国，设计师是陈玉婷。
”顿时，场上响起了雷鸣般的掌声。
我在几千双目光的注视下，走上领奖台。
捧着奖杯和鲜花，对着数十架的摄像机，我笑了，因为，这是我一生中最难忘的一日! 〔想象作文二十年后的我〕随文赠言：【受惠的人，必须把那恩惠常藏心底，但是施恩的人则不可记住它。
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这艘飞船叫“神舟28号”。
它的外形像飞机，里面有好向个座位和无数个显示器，这些显示器是用来使唤的。
如果你想往右走，只要对它说：“往右走。
”那么它就会自己调头往右走。
这些座位夏天冰凉凉的，冬天暖烘烘的，真是舒服极了。
我穿着宇航服，宇航服是银白色的，这种宇航服冬暖夏凉，上太空的时候，还能提供氧气。
我乘着宇宙飞船“神舟28号”飞入了太空，飞船像闪电一样，很快地冲出了臭氧，一眨眼的工夫，便来到了太空的一个星球上。
出现在我眼前的是一幅美丽的景色： 一大片绿色的森林，金黄色草地，紫色的山坡，淡红的田野，还有哗哗流着的清可见底的小河…… 森林里有许多奇形怪异的动物。
你看，那是一只长着三只眼睛，七条腿，两条尾巴的动物;还有这只五条腿长在腮边，有两个身子合在一起，有一条比什么都长的尾巴的动物……它们都无忧无虑的生活在这个没有污染的星球上。
山坡上，一个皮肤红红的，有三只金色眼睛，蓝色头发的孩子在采野花。
田野里，几个机器人正在干活。
我考察完了，把飞船落在蒙古大草原上，观看草原上的牛羊。
“叮铃铃……”一阵急促的铃声把我惊醒了，我才知道刚才的一切都是梦。
但是我相信，在未来的世界里，科学发达了，我一定能够去太空遨游。
篇二 嘟嘟嘟”，一辆豪华轿车从远处使来，停下来，从车上走下一位着穿华丽的****，那就是我——名扬千里的服装设计师， 想象作文大全 《想象作文二十年后的我》 今日是我的服装店开张剪彩的日子，店门口摆满了花篮，服装界的好朋友都来为我祝贺。
这时，从人群走来了我的好前辈，她握着我的手说：“阿婷呀，做得不错，这都是你多年来奋斗的成就啊!三个月后，全球组织一次服装设计大赛，老板决定派你去参加，你要有个准备呀!”听了老前辈的话，我激动不已，要知道，这么多年来，我再时装的园地里这么努力，现在终于等到了这个机遇。
我想，我一定不能让老板和我的朋友、亲人失望啊! 接下来的几十天里，我把自己关在办公室里，精心设计我的作品。
我画了一张又一张的设计图，可是，都不满意。
有一天，我走在街上，听到扫街的大婶说：“唉，现在的人真没公得心。
”听了这句话，不知为什么我的灵感来了。
对!就设计环保服装! 时间一天天地过去，我也一天比一天紧张。
比赛的日子终于来了，T型的舞台上，灯火辉煌。
模特儿们纷纷的出场了。
台下坐着不少来自世界各地的专家、记者、观众，面对着全世界，我可真得不能让我们的祖国人民失望呀! “看，95号”。
人们不约而同地欢呼起来，95号的模特儿正是穿着我设计的衣服，多么漂亮啊!此时，人们赞叹不已。
我的心跳得更厉害了。
激烈紧张的比赛终于完毕了。
评委员开始评分、排名次。
会场异常平静，我的心情，难以形容，因为我当时紧张到已经麻木了。
终于，主持人郑重地宣布：“金奖是——95号，中国，设计师是陈玉婷。
”顿时，场上响起了雷鸣般的掌声。
我在几千双目光的注视下，走上领奖台。
捧着奖杯和鲜花，对着数十架的摄像机，我笑了，因为，这是我一生中最难忘的一日! 〔想象作文二十年后的我〕随文赠言：【受惠的人，必须把那恩惠常藏心底，但是施恩的人则不可记住它。
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求你们了有个问题
天哪。
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你打个电话问老师啊，怕什么。
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小学老师都很好的
