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基于聚类分析的自然语言叙词表的自动构建pdf

发布时间:2019-06-27 05:49 来源:未知 编辑:admin

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  国家图书馆学刊 基于聚类分析的自然语言叙词表的自动构建 杜慧平何琳侯汉清 摘要叙词表为信息标引和检索提供恰当的词汇选择及概念语义关系。手工编制词表费事费 时,智力要求高,难以克服认知瓶颈。词表自动构建另辟蹊径,通过统计挖掘语料库中潜在的词汇 语义关联。构建方法主要有合并现有词表、用户生成词表、通过语法分析自动构建词表、通过同现 分析自动构建词表等。其中通过同现分析构建自然语言词表方法分为词汇收集、关联度计算、聚 类分析三个阶段,该方法具有良好的应用前景,对中文信息检索系统具有重要的借鉴意义。参考 文献19。 关键词叙词表自然语言信息检索 自动构建概念空间 叙词表收录某一学科领域经过精选的语词,并 的研究和试验,并摸索出一套词表自动构建技术。 揭示语词之间的概念语义关系,包括等同关系、等级 希望这些技术能给网络环境中的汉语叙词表的自 关系和相关关系,展现了概念语义网络。借助叙词 动构建带来一些启示。 表,检索者可以调整检索策略,实现扩检和缩检,从 而改进检索效果,实现概念检索乃至智能检索。自 1词表自动构建背景 然语言叙词表不同于普通叙词表,它可自动编制并 网络给人们带来了前所未有的海量信息,但是, 以词汇关联度组织词表概念语义网络,主要用于提 人们仍愁于难以获取所需的知识。目前,网络检索 高自然语言检索系统的检索效率,很少用于标引。 大多采用全文关键词检索方式,这种方法建库简单, 手工编制词表精当可靠,但是需要投入大量具 查找方便,但返回相关信息过多,其中只有很少一部 有较高智力水平的专业人员,成本高,构建速度慢, 分符合检索要求,其主要原因是误匹配问题(Mis— 且不易维护,是一项繁重的智力劳动。网络时代信 nlatch pmbl锄)。国外学者经统计得出,在5个不同 息增长迅速,更新快,新词不断涌现,单纯靠手工编 学科领域的实验中,两个人同时选择相同词汇来表 制词表是不现实的。自动构建叙词表则弥补了手工 达同一检索概念的概率不到20%u。。也就是说,在 编制词表的不足,同时能够基本保证词表的质量,具 检索系统中,如果信息用户采用的检索词与文献作 有良好的发展前景。国外在这方面已经进行了大量 (上接第43页)但是,规范控制工作在中国尚处于开始,这从某种意义上说明了国际化的重要性。笔 初期的探索阶段,有许多问题还没有搞清楚。在这 者希望我们能更加深入地研究国际标准和国际最 种情况下,我们更应该遵守国际标准,尊重国际惯 新动向,减少无效的劳动,在国际化的旗帜下,推动 例,不要自己自成体系另搞一套。同时,我们要充分 我国的标准工作向着统一化方向顺利发展。 认识到规范控制工作的艰难性、长期性和阶段性。 虚拟国际规范文档的工作已经取得初步成果, (顾彝研究馆员 国家图书馆图书采选编 在美国和德国的规范数据之间进行了匹配工作。按 目部主任) 照今后的设想,即将进行法国等国家的规范数据匹 (收稿日期:2007—04—27) 配工作。而中国名称规范数据的匹配工作将从香港 杜慧平等:基于聚类分析的自然语言叙词表的自动构建 45 者或标引员用词不一致,就会造成漏检或误检,影响 表和知识资源,目的在于建立一个智能自动化系统。 检索效果。解决这个问题需要把叙词表等控制机制 该系统能够理解生化语词和它们之间的相互关系, 引入信息检索系统。 帮助用户检索和组织机读信息资源。uMLS含有一 最初,叙词表完全靠手工编制,20世纪70年 代,计算机技术引人到词表编制过程,辅助完成文字 个信息资源地图,该超级叙词表包括来自30余部不 编辑处理、排序、打印以及词表维护等事务性操作。 同词典和叙词表的生物化学概念和词汇。语义网络 计算机辅助编表虽然节省了大量人力和时间,但叙 包含元叙词表中语词的类型(疾病,病毒等)和类型 词表的词间关系仍然靠编表专家人工识别,无法克 之间允许的关系。信息资源地图包含注释、出处、词 服知识获取瓶颈旧’:即对标引员或领域专家有创建 典和各种生化数据库的访问状况∞1。美国《艺术和 andArchitecture 叙词表或词典的认知要求。因此,词表编制是一项 建筑词表》(Art 知识密集型劳动,工作量大,历时长。另外国外一些 编制最初以LCsH的词汇为基础,通过整合多部领 tlle— 检索试验表明,通用叙词表(General-purposed域叙词表和词汇列表中的词汇并加以充实和完善 sa啪s)应用到特定领域的文献检索上,并不能明显 而成,并以类似于《医学主题词表》(MesH)的等级 改进检索效果旧1。因此,根据特定领域文献本身的 结构组织这些词汇,从而产生了一部分面等级 主题,有针对性地自动及时地构建领域词表的方法, 词表‘61。 是非常值得研究的课题。 这种方法的不足之处在于,现有词表一般反映 自动构建叙词表,采用统计方法或语言学方法, 较为通用的主题领域信息,移植到计算机检索系统 从语料库中自动提取概念并识别概念语义关系。相 时,并不能明显改善检索效率,需要经过大量增、删、 比以往词表编制方法,它向自动化编制词表的目标 改工作。另外这种方法需建立在现有词表基础上, 迈进了一步,基本能够识别词汇之间的语义关系,减 并不适用于词表缺乏的新兴学科领域。 轻编表专家的智力负担。 2.2用户生成词表¨儿副 国外专家学者开创了词表自动构建的先河, 用户检索时有意识地采用多种检索策略构造 Salton于1971年首先利用计算机自动构建叙词表, 检索式。用户生成词表的方法从检索策略中捕捉知 并应用于信息检索实验中Ho。此后,一批学者就叙 词表自动构建进行了大量研究,提出一些词表自动 的7观GEN系统,就是一个基于知识的具有推理和学 构建方法。实际上,就目前的技术水平,自动精确地 习功能的叙词表自动构造专家系统。它能够自动探 探测词汇之间的等同关系、等级关系和相关关系仍 测和分析词汇之间应用的布尔操作符类型和用户 有一定难度,所以少数学者对能否实现完全自动化 实施的提问扩展类型,再通过用户相关反馈解决模 编制叙词表仍持有怀疑。 糊性和不确定性。用户反馈也要识别具体词间关系 类型。TEGEN设计一系列规则来分析用户检索模 2词表自动构建方法 式,因此,这种方法主要利用专家系统方法。采用这 2.1合并现有词表 种方法构建词表需要大量用户交互,并在词表使用 即把两个或多个词表合并为一个词表,在合并 中不断积累和改进,所以,建表时间长,工作量大。 的过程中要保证子词表的完整性。该方法简单快 2.3通过语法分析自动构建词表 捷,适用于学科或相关领域发展较为成熟,已经存在 利用文献外部特征,例如句法分析等语言学知 比较权威的词表(如叙词表、词典、术语表等)的情 识,来识别语词之间暗含的各种语义关系。假设出 况。许多研究机构已经采用现有叙词表或词典辅助 现在相似的语法背景中的词汇具有相似性,可以归 联机信息检索系统。如美国国家医学图书馆的统一 入到相同的概念中。首先,采用一个概率图解析器 解剖文献,提取句法结构,如名词一名词、形容词一 医 统项目(uMLs),整合多部专业领域词 国家图书馆学刊 2007年第3期(总第6l期) 名词、动词一客体、主体一动词等。再经过词频计算 文献库。为穷尽收录本领域词汇,文献库在规模上 infonn砒ion列ue),如I要有保障。然后从文献集合的题名、文摘或正文中 每种关系的互信息值(Mutual (vi,sub,nj)表示名词nj作为动词vi的主体这种关抽取词汇,经过标准化处理、选词、词组构建等操作 系的互信息值。在这些关系的基础上,形成含有某 后得到词表应收录的词汇。收词过程中,识别出本 一句法关系的词汇三元组(w。,r,w:),最后根据公领域最重要的词汇十分重要。在手工编制词表时, 式计算出包含在不同三元组中的词汇之间的关联 词表专家依据该领域现有词典等资料并结合主观 度。国外有学者通过对日文语法关系研究,提出一 判断选词,而自动构建过程则可根据文献保障原则, 种基于语法关系的词表构建算法,并把通过这种方 采用统计方法实现自动选词: 法建立的叙词表称为“基于关系的叙词表”一1。 (1)通过词频选词。把词汇表中的词按词频分 这种方法从语言学角度出发挖掘概念关系。但 是目前语言学的发展没有太大突破,限制了这种方 经过讨论研究,认为中频词是优良的标引和检索词 法的使用和发展。 汇,可以收录到词表中p。。 2.4通过同现分析自动构建词表 (2)通过区分值(Discrimin撕onValue,DV)选 该方法通过计算词汇同现频次或同现位置来 词。区分值测量一个词汇区分文献集合中的文献的 挖掘词汇之间的关联,生成的词表又叫同现率词 能力。词汇的区分值越高,它作为标引用词的价值 表¨…。基于同现分析技术自动构建词表是一种应 越高。其中区分值等于去掉词汇K后计算的平均 用最为普遍的词表自动构建方法,它采用统计方法 文献相似度减去带有词汇K的平均文献相似度的 without 等自然语言处理技术,主要通过知识挖掘和知识发 差。即DV(k)=(AverageSimilarity k)一 现等理论和方法,挖掘语料库中潜在的概念语义关 (AverageSimilarit),Withk)。区分能力强的词汇,由 联。其假设前提是,在某一主题领域的文献中语词 于它的存在明显降低平均文献相似度,其DV值为 同现的频率越高,这些语词的含义相关的可能性越 正值。相反,区分能力差的中性词汇,对平均相似度 大,对语词关联度矩阵进一步挖掘,可以生成各种类 几乎无影响。 型的聚类。此方法用覆盖学科领域的文献库作为词 (3)通过泊松分布选词。泊松分布模型用以模 表的来源,生成的词表是一种自然语言叙词表。 拟离散随机分布现象。对泊松分布模型研究的一个 通过这种方法构建的词表,有良好的文献保障。 重要结论是,不重要的词具有单值泊松分布,而重要 虽然识别的词汇语义关联并不十分精确,但常能够 词汇的分布则明显偏离泊松分布。后来这个结论作 探测到自由文本库中潜在的知识框架,这是人工所 为词表选词的依据,用以识别领域内的重要词汇。 不能及的。 由于英文行文的特点,很容易从文献中抽取单 词,但为了达到一定专指度,则需要构造词组,salton 3基于同现分析的词表自动构建关键技术 各种词表构建几乎均采用统计方法,其中基于 法p1。汉语无需重新构造词组,但存在汉语分词和 同现统计的又占多数。基于同现分析的词表的构建 未登陆词识别问题。需要说明的是,这样建立的词 汇表只是词汇(组)的简单罗列,并没有形成词间 过程主要分三个阶段:(1)词汇收集阶段;(2)关联 度计算阶段;(3)聚类分析阶段。三个阶段环环相 关系。 扣,前期工作直接影响后续操作的质量以至整个词 3.2对称关联度计算 表的性能。 词汇收集完毕,下一步工作即计算词汇之间的 3.1词汇收集 关联度。关联度计算也即同现分析过程,通过分析 词汇收集即从文献库中收集该领域最重要的 词汇之间的同现情况挖掘潜藏于文本库中的词汇 词汇(词组)到词汇表中。首先建立覆盖本领域的 语义关联知识,为进一步识别词汇语义关系作准备。 杜慧平等:基于聚类分析的自然语言叙词表的自动构建 47 词汇之间的关联度是一个介于0和1之间的数值。 跨领域的英文工程词表,取得了令人鼓舞的效果,并 关联值表达了词汇之间语义相似程度。当关联值为 通过实验证实,这种关联度计算方法较余弦公式能 O时,表示两词从未同时出现在上下文,因此判定它 得到更好的关联效果¨“。 们之间没有语义关联。如果两词汇之间的关联值趋 概念空间构建分为两个阶段:(1)标引阶段,首 向予l,则表明它们在文献集合中密切相关。 先从文献中抽取词汇和词组,建立词汇一文献倒排 对称关联度算法认为词汇j与词汇k之间的语 挡。(2)词汇同现分析阶段,计算词对关联度值。 F” 』 义关联是等同的,即sim(j,k)=sim(k,j)。最简单 s眺(”)=等等x勰计ji嘭删(是) 的方法是直接用两词汇在文献库中同现频次代表 o‘一1~i 词汇之间的关联度,或通过事件矩阵计算词汇关联 n 权重,由TF—IDF计算得出。 度,即s溉(fi,“)=三£;ft*(如果文献i中包含词汇 t;,则ti;=1,否则t;;=0)。这两种方法均只考虑词汇 中的权重。 同现因素,计算结果没有经过归一化处理,对于同现 各参数代表的含义如下: 频次高的词对,其关联度很高,不易于聚类分析处 吒表示词汇j在文献i中的词频; 理。较为先进并广为使用的关联算法有余弦函数、 皿表示词汇j在整个文献集合中出现的文 Dice相似性函数和Jaccard算法。它们均采用词汇 献数; 一文献矩阵,以包含词汇的文献作为词汇特征构成 wi表示词j的长度; 文献向量空间,根据关联算法计算词汇的关 n表示文献集合中文献量; 联度¨“。 吒往表示词汇j和词汇k在文献i中的同现频 对称关联度算法简单易行,但识别的相关词汇 次,其值=IIlin(mj,tfik); 在文献库中往往具有很高词频,这些词汇对于改进 峨。表示词汇j和词汇k同现的文献数量; 最初检索式的检索能力并无太大裨益¨…。另外,有 学者提出,单纯把Sim(tj,tk)与Sim(t。,t;)等同起来 重调整方案,考虑到普通词问题,即在大量文献中出 欠缺合理性,因此一种不对称的词汇关联算法应运 现的词汇权重小,在词汇关联时得到较小的关联度。 而生。 相应的,词汇k到词汇j的关联计算公式为: 3.3概念空间方法 Y“』 美国亚利桑那大学的H.chen等学者综合同现 s溉(‰勺)=篱×聊龇i,蛾幻r(J) 厶i=l”m 词频、同现文献频率和词长等多种因素,提出了一种 概念空间方法,在自动标引和同现分析阶段需 较为完善的不对称关联算法,并称之为“概念空间 要做巨量文本统计分析,消耗大量系统资源,所以需 Space 方法”(ConceptAppmach)¨“。概念空间是词要性能优良的硬件设备作保障。另外,采用这种方 汇和词汇之间的权重关联组成的语义网络,代表了 法构建的词表在维护和更新时也存在一定困难,词 潜在于信息空间(如不同领域知识库中的文献)的 表应用一段时期后,为填补领域内新兴词汇,需要重 概念(词汇)和它们的关联,并能辅助基于概念的跨 新收集文献,重新构建概念空间,面临着大量重复计 领域信息检索。有效地构建概念空间需要领会六项 算。针对这些问题,也有一些学者提出相应的改进 基本原则:词汇对数增长原则,完整性原则,词汇专 关联度计算方法¨…。H.chen等学者在伊利诺数字 指性原则,非对称关联原则,相关性反馈原则、词汇 图书馆启动项目中采用并行计算方法,在硬件上给 重叠原则和发散激活原则¨“。运用该理论,H. 予保障,构建了工程概念空间,用于语义检索。 chen初步构建了生物领域中的英文蠕虫群叙词 上文列举的关联度计算方法均以整篇文章为 表¨“,后来,在Iuinois数字图书馆启动项目(DLI)同现窗口,以词汇在整篇文章中同现率为基准计算 的语义检索实验中也付诸实践,构建了基于概念的 词汇关联度,也有学者建议缩小同现窗口到段落甚 国家图书馆学刊 至句子,能够提高关联度计算标准,从而得到更为精 确的结果…1。 法激活概念语义网络,用于检索扩展和自动构造检 3.4聚类分析 索式。目前,只有少量研究用于标引‘181,原因在于, 根据词汇关联度,组织词汇形成等级体系,用以 经由统计方法构建词表对词间关系的把握较为粗 识别上下位关系。同一类聚中的词汇关联度值高于 糙,通过关联度计算和聚类粗略获取词汇等级关系 不同类聚中词汇的关联度,使聚成的簇具有高内聚 和相关关系,利于提高检全率,但检准率难以改善。 性,低耦合性。统计自然语言处理应用到的多种聚 实际上,自动精确地探测词汇之间的等同关系、等级 类算法中,层次聚类算法(Hierarcllicala甜omerative关系和相关关系仍富有挑战性。可以预见,人工智 能、专家系统等技术的发展对真正实现词表自动构 clustering)在词表构建中得到广泛应用。Salton在 其实验中就采用了等级聚类中的全连通聚类算法 建具有关键性意义。 link (completealg砥thm)。此外,ForsytIl和Rada基美国情报学家兰开斯特曾言,“不管计算机生 于词频设计了一种相对简易的词汇聚类算法1。 成的叙词表与人工编制的叙词表有多么大的差别, 其算法前提是:(1)高频词具有较为宽泛的含义,而 如果在全自动化的系统中它可以明显改善检索性 低频词含义较为狭窄;(2)如果具有不同词频的两 能,那么它就是值得采用的。”[193总之,目前最现实 个词汇p和q,其密度函数形状相同,则判断它们词 的词表构建方法仍然是机器构建辅以人工识别的 义相似。由此推导出高频词p是低频词q的上位 方法,虽然仍需要人工介入,但相对于手工编制机器 词。其算法如下: 辅助,这种方法仍具有无法比拟的优点。 步骤1:识别一组词频范围; 汉语叙词表自动构建研究起步较晚,在国外鲜 步骤2:根据步骤1词频范围把词汇归人到不 有人研究,国内关于这方面的实验研究也很少。尽管 同的词级中,每个词频范围对应一个词级; 如此,结合汉语的特点,借鉴国外词表自动构建技术, 步骤3:最高词级定义为levelo,低频词级依次 实现汉语叙词表的自动构建仍然具有光明的前景。 定义为levell,level2… 参考文献 步骤4:在相临层次产生父一子连接。对level;1 ST. F唧船GW,L阻d叩erTK.,GomezLM,Dumais 中的每个词t,计算t与level;一。层中每个词之间的关 The in c岫munication. vocabularypmblemhuman-system 联度,t成为与之最相似的那个level;一,层词的子节 Comm.ACM,1987,30. 2 Chen T a 点。如果levelH层中有多个词符合该条件,那么认 H,SchatzB,M龇tinezJ,NgD.Genemting Thes肌ms 为每个词都是t的父节点,也就是说,一个词允许有 Domin一叩eci6c Aut哪ticaⅡy:AnE1periment 多个父节点。 0nnyB船e. ny94.htllll,2006,(6). 步骤5:在1evel;中的每个词都与level;一。中的词 3 YH. automalict}lesaum8 forChinese 7rseng genemtion 连接后,检查level¨中的词汇,识别出那些没有子 ofthe foriIlJ!bⅡIlati仰 docurnents.jo唧alAmericaIl∞ciety 节点的词,并把这些词传送到leveli层。 science∞d technolo舒,2002,53(13) 步骤6:执行步骤4到步骤5,自level。开始 4 SaltonG. inaut0Ⅱmticmesa删scon出uction experiments 循环。 IFIP f曲infoHnationretrieval.In of山e Con— PIDceedings 不同聚类算法存在很大差别,使用时应根据每 gmss,1971,7rA一2:43—49. 种算法的特点选取,以获取最优聚类效果。 5 PetersenT.The modelforthe of AAT:A restnlcturing 0fAcademic LCSH.Joumal 4小结 6 HoustonA B S L,ChenH,SchatzR,HubbardM, 国外在自动词表构建的原理和方法方面进行 SeweUR TD. theuseof R., Ng E1ploring conc。pt to irdhmation medical 了大量的研究,但是,许多基于词汇同现率构建的词 spacesimprove 杜慧平等:基于聚类分析的自然语言叙词表的自动构建 49 SupportSy8tems,2000,30:17l—186. ID0ts.Infb硼ationa11d processing 7 周荣莲.汉语叙词表语义场构造分析[J].图书情报工 (4) 15 Chen TD.A 作,2000(8) H,Schatz B,Ng paraUelcomputing印- 8 Gunt弛rV.automaticthe8aunlsconstnlctionmachine to forseman“c by proachcr谢ngen百ne耐ngconceptspaces retrievalse够ions.Ilhmation minois retriev8l:the initiative l啪ing岛m fmcessing& digitallibrary pmject. IEEE strallsactionson machineinteUi— MaIlagemem,1989,25(3):265—273. pattem锄alysis蛐d 9’rsurumam S.?An toau· H,HitakaT,Yoshida atte珈【pt gence,1996,18(8). tomatictIle鼢umsconstmction 16 C f南m锄ordinary Ng Y,Lee F,Kao Jap蛐ese J,Cheung B,cheungD,Emcient of山e11tIlIntemational for coIlstnlcti∞. langllagedictionary.Proceedings A蛳tIl潞 conceptspace PAKDD, Conferenceon 200l:90—101. Computational“nguistics,1986,86:445 —447. 17 Salton inautomatictIlesaumsconstnlction G.E印eriments YH. Autom啦ctlle钳unls forChine∞ forinfomationretrieval卸dhlfonnation 10‘rseng generation pmcessing.Am— oftlleAmericansocietvfhiIl_o册ation Hou趾d documents.Joumal sterd啪:Nortll PublishingCo,1972:115一123. science∞d 18 CrouchC inautomaticstatistical tec}lIlolo盯,2002,53(13) J,YaIlg B.E1periments 11 PeatH of J.WillettP.ne1imitationste删co—occuITencethesaurtIscon8tmction.Ill oftheFme蜘tII Proceedings data iIldocumentIetrieval AnnualimemationalACM/SIGIRconferenceonresearch f矗qIlery syster璐. elp锄sion 0ftIIeAmericanforI旆肋砒ion 肌d Jo啪al S0ciety infb珊ationretrieval:21—24. science, developmen“n 199l,42(5) 19 Lanc∞£erFw,侯汉清等译.情报检索词汇控制[M]. 12 Chen TD.A to H,Ng conceptspaceappmachaddre鹪ing 上海:同济大学出版社,1992:122一123. tlle iIlscient击ciIlfjmation vocablIlary retrieval: pmblem 0n出eworrn 0f 明6q)eriment eommunitysystem.Journal (杜慧平南京农业大学信息科技学院情报学 the for AmericaIl i舶mlation socieny science,1997,48 在读硕士,何琳南京农业大学人文学院农业科 (1) 技史信息组织专业在读博士,侯汉清教授南京农 13朱晓华.基于概念空问方法的信息检索技术研究[J]. 业大学信息管理系) 大学图书馆学报,2003(2) (收稿日期:2006一09一13) 14 MiUerU.’11le8蚍ms con刚zuction: andtheir problems (上接第28页)过渡时期,如何处理这两者的关系, 北京:北京图书馆出版社,2003 是不可回避的重要问题。尽管起步阶段在操作上有 4 李嘉琳.我国图书馆职业资格认证制度研究[J].晋国 不少困难,但推行图书馆职业资格认证制度已经是一 学刊,2006(1) 个必然的选择。在具体实施上,“一刀切”的方式太 5 蒋晓旭,郭雪梅.完善中国职业资格认证与管理制度的 思考[J].中国高教研究,2006(2) 过武断,不同地区的具体条件不尽相同,在这种情况 6 秦柯.档案职业资格制度初探[J].档案,2006(4) 下,要制定一个分类指导,分步实施的方案,让图书馆 7 人事部.关于印发《事业单位岗位设置管理试行办法》 职业资格认证制度在全局上站得住、推得开、行得通。 的通知.国人部发[2006]70号 参考文献 l 李修波.图书馆技术职称评聘工作得失谈[J].大学图 (王青云 国家图书馆全国图书馆文献缩微复 书情报学刊,2002(4) 制中心副主任) 2 王世伟.论中国图书馆职业资格证书制度的建立[J]. (收稿日期:2007—05—21) 图书情报工作,2003(1) 3 国家图书馆发展研究院.转型期图书馆工作研究[M].

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