Full Code of Embedding/Chinese-Word-Vectors for AI

Repository: Embedding/Chinese-Word-Vectors
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gitextract_qu0vz329/

├── LICENSE
├── README.md
├── README_zh.md
├── evaluation/
│   ├── ana_eval_dense.py
│   └── ana_eval_sparse.py
└── testsets/
    ├── CA8/
    │   ├── dataset_statistics.xlsx
    │   ├── morphological.txt
    │   └── semantic.txt
    ├── CA_translated/
    │   └── ca_translated.txt
    └── README.md

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FILE CONTENTS
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FILE: LICENSE
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                                 Apache License
                           Version 2.0, January 2004
                        http://www.apache.org/licenses/

   TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION

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      and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document.

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      the copyright owner that is granting the License.

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      direction or management of such entity, whether by contract or
      otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the
      outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity.

      "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity
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      "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object
      form, that is based on (or derived from) the Work and for which the
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      Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but
      excluding communication that is conspicuously marked or otherwise
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      on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and
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      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,
      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable
      copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of,
      publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the
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      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,
      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable
      (except as stated in this section) patent license to make, have made,
      use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work,
      where such license applies only to those patent claims licensable
      by such Contributor that are necessarily infringed by their
      Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s)
      with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You
      institute patent litigation against any entity (including a
      cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work
      or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct
      or contributory patent infringement, then any patent licenses
      granted to You under this License for that Work shall terminate
      as of the date such litigation is filed.

   4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the
      Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without
      modifications, and in Source or Object form, provided that You
      meet the following conditions:

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          Derivative Works a copy of this License; and

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          stating that You changed the files; and

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          that You distribute, all copyright, patent, trademark, and
          attribution notices from the Source form of the Work,
          excluding those notices that do not pertain to any part of
          the Derivative Works; and

      (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its
          distribution, then any Derivative Works that You distribute must
          include a readable copy of the attribution notices contained
          within such NOTICE file, excluding those notices that do not
          pertain to any part of the Derivative Works, in at least one
          of the following places: within a NOTICE text file distributed
          as part of the Derivative Works; within the Source form or
          documentation, if provided along with the Derivative Works; or,
          within a display generated by the Derivative Works, if and
          wherever such third-party notices normally appear. The contents
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          do not modify the License. You may add Your own attribution
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      of any other Contributor, and only if You agree to indemnify,
      defend, and hold each Contributor harmless for any liability
      incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason
      of your accepting any such warranty or additional liability.

   END OF TERMS AND CONDITIONS

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      To apply the Apache License to your work, attach the following
      boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]"
      replaced with your own identifying information. (Don't include
      the brackets!)  The text should be enclosed in the appropriate
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      identification within third-party archives.

   Copyright [yyyy] [name of copyright owner]

   Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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   You may obtain a copy of the License at

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   Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
   distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
   WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
   See the License for the specific language governing permissions and
   limitations under the License.


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FILE: README.md
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# Chinese Word Vectors 中文词向量
[中文](https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/blob/master/README_zh.md)

This project provides 100+ Chinese Word Vectors (embeddings) trained with different **representations** (dense and sparse), **context features** (word, ngram, character, and more), and **corpora**. One can easily obtain pre-trained vectors with different properties and use them for downstream tasks. 

Moreover, we provide a Chinese analogical reasoning dataset **CA8** and an evaluation toolkit for users to evaluate the quality of their word vectors.

## Reference
Please cite the paper, if using these embeddings and CA8 dataset.

Shen Li, Zhe Zhao, Renfen Hu, Wensi Li, Tao Liu, Xiaoyong Du, <a href="http://aclweb.org/anthology/P18-2023"><em>Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations</em></a>, ACL 2018.

```
@InProceedings{P18-2023,
  author =  "Li, Shen
    and Zhao, Zhe
    and Hu, Renfen
    and Li, Wensi
    and Liu, Tao
    and Du, Xiaoyong",
  title =   "Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations",
  booktitle =   "Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)",
  year =  "2018",
  publisher =   "Association for Computational Linguistics",
  pages =   "138--143",
  location =  "Melbourne, Australia",
  url =   "http://aclweb.org/anthology/P18-2023"
}
```

&nbsp;

A detailed analysis of the relation between the intrinsic and extrinsic evaluations of Chinese word embeddings is shown in the paper:

Yuanyuan Qiu, Hongzheng Li, Shen Li, Yingdi Jiang, Renfen Hu, Lijiao Yang. <a href="http://www.cips-cl.org/static/anthology/CCL-2018/CCL-18-086.pdf"><em>Revisiting Correlations between Intrinsic and Extrinsic Evaluations of Word Embeddings</em></a>. Chinese Computational Linguistics and Natural Language Processing Based on Naturally Annotated Big Data. Springer, Cham, 2018. 209-221. (CCL & NLP-NABD 2018 Best Paper)

```
@incollection{qiu2018revisiting,
  title={Revisiting Correlations between Intrinsic and Extrinsic Evaluations of Word Embeddings},
  author={Qiu, Yuanyuan and Li, Hongzheng and Li, Shen and Jiang, Yingdi and Hu, Renfen and Yang, Lijiao},
  booktitle={Chinese Computational Linguistics and Natural Language Processing Based on Naturally Annotated Big Data},
  pages={209--221},
  year={2018},
  publisher={Springer}
}
```

## Format
The pre-trained vector files are in text format. Each line contains a word and its vector. Each value is separated by space. The first line records the meta information: the first number indicates the number of words in the file and the second indicates the dimension size. 

Besides dense word vectors (trained with SGNS), we also provide sparse vectors (trained with PPMI). They are in the same format with liblinear, where the number before " : " denotes dimension index and the number after the " : " denotes the value. 

## Pre-trained Chinese Word Vectors

### Basic Settings

<table align="center">
  <tr align="center">
    <td><b>Window Size</b></td>
    <td><b>Dynamic Window</b></td>
    <td><b>Sub-sampling</b></td>
    <td><b>Low-Frequency Word</b></td>
    <td><b>Iteration</b></td>
    <td><b>Negative Sampling<sup>*</sup></b></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>5</td>
    <td>Yes</td>
    <td>1e-5</td>
    <td>10</td>
    <td>5</td>
    <td>5</td>
  </tr>
</table>

<sup>\*</sup>Only for SGNS.

### Various Domains

Chinese Word Vectors trained with different representations, context features, and corpora.

<table align="center">
    <tr align="center">
        <td colspan="5"><b>Word2vec / Skip-Gram with Negative Sampling (SGNS)</b></td>
    </tr>
    <tr align="center">
        <td rowspan="2">Corpus</td>
        <td colspan="4">Context Features</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Word</td>
      <td>Word + Ngram</td>
      <td>Word + Character</td>
      <td>Word + Character + Ngram</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Baidu Encyclopedia 百度百科</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Rn7LtTH0n7SHyHPfjRHbkg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1XEmP_0FkQwOjipCjI2OPEw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1eeCS7uD3e_qVN8rPwmXhAw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1IiIbQGJ_AooTj5s8aZYcvA">300d</a> / PWD: 5555</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Wikipedia_zh 中文维基百科</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/11hSZJN-NWBEvryIED6Donw?pwd=qfgv">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1RWcPWQEiCrwna7xmhI8ARg?pwd=jp7e">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1DKvgg0RgtqwyDPs1IbS0TQ?pwd=s22w">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1OTfYo_sQamCYwJLdp3KHnw?pwd=k6p9">300d</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>People's Daily News 人民日报</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/19sqMz-JAhhxh3o6ecvQxQw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1upPkA8KJnxTZBfjuNDtaeQ">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1BvKk2QjbtQMch7EISppW2A">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/19Vso_k79FZb5OZCWQPAnFQ">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Sogou News 搜狗新闻</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1tUghuTno5yOvOx4LXA9-wg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/13yVrXeGYkxdGW3P6juiQmA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1pUqyn7mnPcUmzxT64gGpSw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1svFOwFBKnnlsqrF1t99Lnw">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Financial News 金融新闻</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1c8wmsqdrfUbQQ6j2Dx5NwQ?pwd=nakr">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1EXVpN8-vMr1-f2l4kZICLg?pwd=ki7t">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1EXVpN8-vMr1-f2l4kZICLg?pwd=ki7t">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/19JWtZL6U8P-XfE5LsTlftg?pwd=gbnb">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Zhihu_QA 知乎问答 </td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1VGOs0RH7DXE5vRrtw6boQA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1OQ6fQLCgqT43WTwh5fh_lg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1_xogqF9kJT6tmQHSAYrYeg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Fo27Lv_0nz8FXg-xbOz14Q">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Weibo 微博</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1zbuUJEEEpZRNHxZ7Gezzmw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/11PWBcvruXEDvKf2TiIXntg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/10bhJpaXMCUK02nHvRAttqA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1FHl_bQkYucvVk-j2KG4dxA">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Literature 文学作品</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1ciq8iXtcrHpu3ir_VhK0zg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Oa4CkPd8o2xd6LEAaa4gmg">300d</a> / PWD: z5b4</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1IG8IxNp2s7vVklz-vyZR9A">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1SEOKrJYS14HpqIaQT462kA">300d</a> / PWD: yenb</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Complete Library in Four Sections<br />四库全书<sup>*</sup></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1vPSeUsSiWYXEWAuokLR0qQ">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1sS9E7sclvS_UZcBgHN7xLQ">300d</a></td>
      <td>NAN</td>
      <td>NAN</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Mixed-large 综合<br>Baidu Netdisk / Google Drive</td>
      <td>
        <a href="https://pan.baidu.com/s/1luy-GlTdqqvJ3j-A4FcIOw">300d</a><br>
        <a href="https://drive.google.com/open?id=1Zh9ZCEu8_eSQ-qkYVQufQDNKPC4mtEKR">300d</a>
      </td>
      <td>
        <a href="https://pan.baidu.com/s/1oJol-GaRMk4-8Ejpzxo6Gw">300d</a><br>
        <a href="https://drive.google.com/open?id=1WUU9LnoAjs--1E_WqcghLJ-Pp8bb38oS">300d</a>
      </td>
      <td>
        <a href="https://pan.baidu.com/s/1DjIGENlhRbsVyHW-caRePg">300d</a><br>
        <a href="https://drive.google.com/open?id=1aVAK0Z2E5DkdIH6-JHbiWSL5dbAcz6c3">300d</a>
      </td>
      <td>
        <a href="https://pan.baidu.com/s/14JP1gD7hcmsWdSpTvA3vKA">300d</a><br>
        <a href="https://drive.google.com/open?id=1kSAl4_AOg3_6ayU7KRM0Nk66uGdSZdnk">300d</a>
      </td>
    </tr>
</table>

<table align="center">
    <tr align="center">
        <td colspan="5"><b>Positive Pointwise Mutual Information (PPMI)</b></td>
    </tr>
    <tr align="center">
        <td rowspan="2">Corpus</td>
        <td colspan="4">Context Features</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Word</td>
      <td>Word + Ngram</td>
      <td>Word + Character</td>
      <td>Word + Character + Ngram</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Baidu Encyclopedia 百度百科</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1_itcjrQawCwcURa7WZLPOA">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1cEZzN1S2senwWSyHOnL7YQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1KcfFdyO0-kE9S9CwzIisfw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1FXYM3CY161_4QMgiH8vasQ">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Wikipedia_zh 中文维基百科</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/172vD1NljxnbeubgXkuja4Q?pwd=k2hr">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1taIMttirPOw9Df51epIWBg?pwd=rmfh">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1-l9pdeUOwVzRVT4utvszfQ?pwd=ameb">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1VYI5GrKWR16gHvah38I3SQ?pwd=gzj8">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>People's Daily News 人民日报</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1NLr1K7aapU2sYBvzbVny5g">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1LJl3Br0ccGDHP0XX2k3pVw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1GQQXGMn1AHh-BlifT0JD2g">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Xm9Ec3O3rJ6ayrwVwonC7g">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Sogou News 搜狗新闻</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1ECA51CZLp9_JB_me7YZ9-Q">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1FO39ZYy1mStERf_b53Y_yQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1lLBFBk8nn3spFAvKY9IJ6A">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1f-dLQZlZo_-B5ZKcPIc6rw">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Financial News 金融新闻</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1yyJ7NZl-GabDJLbP-eYdCQ?pwd=9efk">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/17ZLOJpLXSQFxN0SZTITdIw?pwd=sjzy">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1rRGLUkA01kGceFDBOG9wlA?pwd=yve5">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1X-150CjeUPdQBq--Gr7w3A?pwd=qqc7">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Zhihu_QA 知乎问答 </td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1VaUP3YJC0IZKTbJ-1_8HZg">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1g39PKwT0kSmpneKOgXR5YQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1d8Bsuak0fyXxQOVUiNr-2w">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1D5fteBX0Vy4czEqpxXjlrQ">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Weibo 微博</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/15O2EbToOzjNSkzJwAOk_Ug">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/11Dqywn0hfMhysto7bZS1Dw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1wY-7mfV6nwDj_tru6W9h4Q">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1DMW-MgLApbQnWwDd-pT_qw">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Literature 文学作品</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1HTHhlr8zvzhTwed7dO0sDg">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1jAuGJBxKqgapt__urGsBOQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/173AJfCoAV0ZA8Z31tKBdTA">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1dFCxke_Su3lLsuwZr7co3A">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Complete Library in Four Sections<br />四库全书<sup>*</sup></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1NJ1Gc99oE0-GV0QxBqy-qw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1YGEgyXIbw0O4NtoM1ohjdA">Sparse</a></td>
      <td>NAN</td>
      <td>NAN</td>
    </tr>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Mixed-large 综合</td>
      <td>Sparse</td>
      <td>Sparse</td>
      <td>Sparse</td>
      <td>Sparse</td>
    </tr>
</table>

<sup>\*</sup>Character embeddings are provided, since most of Hanzi are words in the archaic Chinese.

### Various Co-occurrence Information

We release word vectors upon different co-occurrence statistics. Target and context vectors are often called input and output vectors in some related papers. 

In this part, one can obtain vectors of arbitrary linguistic units beyond word. For example, character vectors is in the context vectors of word-character.

All vectors are trained by SGNS on Baidu Encyclopedia.

<table align="center">
  <tr align="center">
    <td><b>Feature</b></td>
    <td><b>Co-occurrence Type</b></td>
    <td><b>Target Word Vectors</b></td>
    <td><b>Context Word Vectors</b></td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
  	<td rowspan="1">Word</td>
    <td>Word → Word</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Rn7LtTH0n7SHyHPfjRHbkg">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/18T6DRVmS_cZu5u64EbbESQ">300d</a></td>
  </tr>

  <tr align="center">
    <td rowspan="3">Ngram</td>
    <td>Word → Ngram (1-2)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1XEmP_0FkQwOjipCjI2OPEw">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/12asujjAaaqxNFYRNP-MThw">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>Word → Ngram (1-3)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1oUmbxsnSuXf2jU8Jxu7U8A">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1ylg6FfFHa0kXbiVz8bIL8g">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>Ngram (1-2) → Ngram (1-2)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Za7DIGVhE6dMsTmxHb-izg">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1oKI4Cs9eo7bg5mqfY1hdmg">300d</a></td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
    <td rowspan="3">Character</td>
    <td>Word → Character (1)</td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1c9yiosHKNIZwRlLzD_F1ig">300d</a></td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1KGZ_x8r-lq-AuElLCSVzvQ">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>Word → Character (1-2)</td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1eeCS7uD3e_qVN8rPwmXhAw">300d</a></td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1q0ItLzbn5Tfb3LhepRCeEA">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>Word → Character (1-4)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1WNWAnba56Rqjmx-FAN_7_g">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1hJKTAz6PwS7wmz9wQgmYeg">300d</a></td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
  	<td rowspan="1">Radical</td>
    <td>Radical</td>
    <td>300d</td>
 	  <td>300d</td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
    <td rowspan="2">Position</td>
    <td>Word → Word (left/right)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1JvjcrXFZPknT5H5Xw6KRVg">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1m6K9CnIIS8FrQZdDuF6hPQ">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>Word → Word (distance)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1c29BDu4R1hyUX-sgvlHJnA">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1sMZHIc-7eU6gRalHwtBHZw">300d</a></td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
    <td>Global</td>
    <td>Word → Text</td>
    <td>300d</td>
 	  <td>300d</td>
  </tr>
    
  <tr align="center">
    <td rowspan="2">Syntactic Feature</td>
    <td>Word → POS</td>
    <td>300d</td>
 	  <td>300d</td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>Word → Dependency</td>
    <td>300d</td>
 	  <td>300d</td>
  </tr>
</table>

## Representations
Existing word representation methods fall into one of the two classes, **dense** and **sparse** represnetations. SGNS model (a model in word2vec toolkit) and PPMI model are respectively typical methods of these two classes. SGNS model trains low-dimensional real (dense) vectors through a shallow neural network. It is also called neural embedding method. PPMI model is a sparse bag-of-feature representation weighted by positive-pointwise-mutual-information (PPMI) weighting scheme.

## Context Features
Three context features: **word**, **ngram**, and **character** are commonly used in the word embedding literature. Most word representation methods essentially exploit word-word co-occurrence statistics, namely using word as context feature **(word feature)**. Inspired by language modeling problem, we introduce ngram feature into the context. Both word-word and word-ngram co-occurrence statistics are used for training **(ngram feature)**. For Chinese, characters (Hanzi) often convey strong semantics. To this end, we consider using word-word and word-character co-occurrence statistics for learning word vectors. The length of character-level ngrams ranges from 1 to 4 **(character feature)**.

Besides word, ngram, and character, there are other features which have substantial influence on properties of word vectors. For example, using entire text as context feature could introduce more topic information into word vectors; using dependency parse as context feature could add syntactic constraint to word vectors. 17 co-occurrence types are considered in this project.

## Corpus
We made great efforts to collect corpus across various domains. All text data are preprocessed by removing html and xml tags. Only the plain text are kept and [HanLP(v_1.5.3)](https://github.com/hankcs/HanLP) is used for word segmentation. In addition, traditional Chinese characters are converted into simplified characters with [Open Chinese Convert (OpenCC)](https://github.com/BYVoid/OpenCC). The detailed corpora information is listed as follows:

<table align="center">
	<tr align="center">
		<td><b>Corpus</b></td>
		<td><b>Size</b></td>
		<td><b>Tokens</b></td>
		<td><b>Vocabulary Size</b></td>
		<td><b>Description</b></td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Baidu Encyclopedia<br />百度百科</td>
		<td>4.1G</td>
		<td>745M</td>
		<td>5422K</td>
		<td>Chinese Encyclopedia data from<br />https://baike.baidu.com/</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Wikipedia_zh<br />中文维基百科</td>
		<td>1.3G</td>
		<td>223M</td>
		<td>2129K</td>
		<td>Chinese Wikipedia data from<br />https://dumps.wikimedia.org/</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>People's Daily News<br />人民日报</td>
		<td>3.9G</td>
		<td>668M</td>
		<td>1664K</td>
		<td>News data from People's Daily(1946-2017)<br />http://data.people.com.cn/</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Sogou News<br />搜狗新闻</td>
		<td>3.7G</td>
		<td>649M</td>
		<td>1226K</td>
		<td>News data provided by Sogou labs<br />http://www.sogou.com/labs/</td>
	</tr>
  <tr align="center">
    <td>Financial News<br />金融新闻</td>
    <td>6.2G</td>
    <td>1055M</td>
    <td>2785K</td>
    <td>Financial news collected from multiple news websites</td>
  </tr>
	<tr align="center">
		<td>Zhihu_QA<br />知乎问答</td>
		<td>2.1G</td>
		<td>384M</td>
		<td>1117K</td>
		<td>Chinese QA data from<br />https://www.zhihu.com/</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Weibo<br />微博</td>
		<td>0.73G</td>
		<td>136M</td>
		<td>850K</td>
		<td>Chinese microblog data provided by NLPIR Lab<br />http://www.nlpir.org/wordpress/download/weibo.7z</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Literature<br />文学作品</td>
		<td>0.93G</td>
		<td>177M</td>
		<td>702K</td>
		<td>8599 modern Chinese literature works</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Mixed-large<br />综合</td>
		<td>22.6G</td>
    <td>4037M</td>
    <td>10653K</td>
		<td>We build the large corpus by merging the above corpora.</td>
	</tr>
  <tr align="center">
    <td>Complete Library in Four Sections<br />四库全书</td>
    <td>1.5G</td>
    <td>714M</td>
    <td>21.8K</td>
    <td>The largest collection of texts in pre-modern China.</td>
  </tr>
</table>

All words are concerned, including low frequency words.

## Toolkits
All word vectors are trained by [ngram2vec](https://github.com/zhezhaoa/ngram2vec/) toolkit. Ngram2vec toolkit is a superset of [word2vec](https://github.com/svn2github/word2vec) and [fasttext](https://github.com/facebookresearch/fastText) toolkit, where arbitrary context features and models are supported.

## Chinese Word Analogy Benchmarks
The quality of word vectors is often evaluated by analogy question tasks. In this project, two benchmarks are exploited for evaluation. The first is CA-translated, where most analogy questions are directly translated from English benchmark. Although CA-translated has been widely used in many Chinese word embedding papers, it only contains questions of three semantic questions and covers 134 Chinese words. In contrast, CA8 is specifically designed for Chinese language. It contains 17813 analogy questions and covers comprehensive morphological and semantic relations. The CA-translated, CA8, and their detailed descriptions are provided in [**testsets**](https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/tree/master/testsets) folder.

## Evaluation Toolkit
We present an evaluation toolkit in [**evaluation**](https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/tree/master/evaluation) folder. 

Run the following codes to evaluate dense vectors.
```
$ python ana_eval_dense.py -v <vector.txt> -a CA8/morphological.txt
$ python ana_eval_dense.py -v <vector.txt> -a CA8/semantic.txt
```
Run the following codes to evaluate sparse vectors.
```
$ python ana_eval_sparse.py -v <vector.txt> -a CA8/morphological.txt
$ python ana_eval_sparse.py -v <vector.txt> -a CA8/semantic.txt
```


================================================
FILE: README_zh.md
================================================
# Chinese Word Vectors 中文词向量
[For English](https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/blob/master/README.md)

本项目提供超过100种中文词向量，其中包括不同的表示方式（稠密和稀疏）、不同的上下文特征（词、N元组、字等等）、以及不同的训练语料。获取预训练词向量非常方便，下载后即可用于下游任务。

此外，我们还提供了中文词类比任务数据集**CA8**和配套的评测工具，以便对中文词向量进行评估。

## 参考文献
如果使用了本项目的词向量和CA8数据集请进行如下引用：

Shen Li, Zhe Zhao, Renfen Hu, Wensi Li, Tao Liu, Xiaoyong Du, <a href="http://aclweb.org/anthology/P18-2023"><em>Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations</em></a>, ACL 2018.

```
@InProceedings{P18-2023,
  author =  "Li, Shen
    and Zhao, Zhe
    and Hu, Renfen
    and Li, Wensi
    and Liu, Tao
    and Du, Xiaoyong",
  title =   "Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations",
  booktitle =   "Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)",
  year =  "2018",
  publisher =   "Association for Computational Linguistics",
  pages =   "138--143",
  location =  "Melbourne, Australia",
  url =   "http://aclweb.org/anthology/P18-2023"
}
```

&nbsp;

我们对中文词向量的内部和外部评估任务做了一个非常详尽的分析和对比，参见：

Yuanyuan Qiu, Hongzheng Li, Shen Li, Yingdi Jiang, Renfen Hu, Lijiao Yang. <a href="http://www.cips-cl.org/static/anthology/CCL-2018/CCL-18-086.pdf"><em>Revisiting Correlations between Intrinsic and Extrinsic Evaluations of Word Embeddings</em></a>. Chinese Computational Linguistics and Natural Language Processing Based on Naturally Annotated Big Data. Springer, Cham, 2018. 209-221. (CCL & NLP-NABD 2018 Best Paper)

```
@incollection{qiu2018revisiting,
  title={Revisiting Correlations between Intrinsic and Extrinsic Evaluations of Word Embeddings},
  author={Qiu, Yuanyuan and Li, Hongzheng and Li, Shen and Jiang, Yingdi and Hu, Renfen and Yang, Lijiao},
  booktitle={Chinese Computational Linguistics and Natural Language Processing Based on Naturally Annotated Big Data},
  pages={209--221},
  year={2018},
  publisher={Springer}
}
```

## 格式
所有的预训练词向量文件均为文本格式。每一行都包括一个词和它对应的词向量。所有的值均用空格分开。每个文件的第一行记录了基本信息：第一个数值是文件中总词数，第二个数值是向量维度。

除了稠密的词向量（用SGNS方式训练的），我们也提供了稀疏的词向量（用PPMI方式训练的）。稀疏的词向量格式同liblinear中的一样，以“位置:数值”的方式存储。

## 预训练中文词向量

### 基本参数

<table align="center">
  <tr align="center">
    <td><b>窗口大小</b></td>
    <td><b>动态窗口</b></td>
    <td><b>子采样</b></td>
    <td><b>低频词阈值</b></td>
    <td><b>迭代次数</b></td>
    <td><b>负采样<sup>*</sup></b></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>5</td>
    <td>是</td>
    <td>1e-5</td>
    <td>10</td>
    <td>5</td>
    <td>5</td>
  </tr>
</table>

<sup>\*</sup>仅适用于SGNS.

### 不同领域

下列词向量基于不同的表示方式、不同的上下文特征以及不同领域的语料训练而成。

<table align="center">
    <tr align="center">
        <td colspan="5"><b>Word2vec / Skip-Gram with Negative Sampling (SGNS)</b></td>
    </tr>
    <tr align="center">
        <td rowspan="2">语料</td>
        <td colspan="4">上下文特征</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>词</td>
      <td>词 + N元组</td>
      <td>词 + 字</td>
      <td>词 + 字 + N元组</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Baidu Encyclopedia 百度百科</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Rn7LtTH0n7SHyHPfjRHbkg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1XEmP_0FkQwOjipCjI2OPEw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1eeCS7uD3e_qVN8rPwmXhAw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1IiIbQGJ_AooTj5s8aZYcvA">300d</a> / PWD: 5555</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Wikipedia_zh 中文维基百科</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1AmXYWVgkxrG4GokevPtNgA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1ZKePwxwsDdzNrfkc6WKdGQ">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1ZBVVD4mUSUuXOxlZ3V71ZA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/19wQrclyynOnco3JBvnI5pA">300d</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>People's Daily News 人民日报</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/19sqMz-JAhhxh3o6ecvQxQw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1upPkA8KJnxTZBfjuNDtaeQ">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1BvKk2QjbtQMch7EISppW2A">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/19Vso_k79FZb5OZCWQPAnFQ">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Sogou News 搜狗新闻</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1tUghuTno5yOvOx4LXA9-wg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/13yVrXeGYkxdGW3P6juiQmA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1pUqyn7mnPcUmzxT64gGpSw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1svFOwFBKnnlsqrF1t99Lnw">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Financial News 金融新闻</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1EhtsbDa3ekzZPODWNLHcXA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1FcPHv7S4vUgnL7WeWf4_PA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/13CAxY5ffRFuOcHZu8VmArw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1sqvrUtGBAZ7YWEsGz41DRQ">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Zhihu_QA 知乎问答 </td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1VGOs0RH7DXE5vRrtw6boQA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1OQ6fQLCgqT43WTwh5fh_lg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1_xogqF9kJT6tmQHSAYrYeg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Fo27Lv_0nz8FXg-xbOz14Q">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Weibo 微博</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1zbuUJEEEpZRNHxZ7Gezzmw">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/11PWBcvruXEDvKf2TiIXntg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/10bhJpaXMCUK02nHvRAttqA">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1FHl_bQkYucvVk-j2KG4dxA">300d</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Literature 文学作品</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1ciq8iXtcrHpu3ir_VhK0zg">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Oa4CkPd8o2xd6LEAaa4gmg">300d</a> / PWD: z5b4</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1IG8IxNp2s7vVklz-vyZR9A">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1SEOKrJYS14HpqIaQT462kA">300d</a> / PWD: yenb</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Complete Library in Four Sections<br />四库全书<sup>*</sup></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1vPSeUsSiWYXEWAuokLR0qQ">300d</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1sS9E7sclvS_UZcBgHN7xLQ">300d</a></td>
      <td>NAN</td>
      <td>NAN</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Mixed-large 综合<br>Baidu Netdisk / Google Drive</td>
      <td>
        <a href="https://pan.baidu.com/s/1luy-GlTdqqvJ3j-A4FcIOw">300d</a><br>
        <a href="https://drive.google.com/open?id=1Zh9ZCEu8_eSQ-qkYVQufQDNKPC4mtEKR">300d</a>
      </td>
      <td>
        <a href="https://pan.baidu.com/s/1oJol-GaRMk4-8Ejpzxo6Gw">300d</a><br>
        <a href="https://drive.google.com/open?id=1WUU9LnoAjs--1E_WqcghLJ-Pp8bb38oS">300d</a>
      </td>
      <td>
        <a href="https://pan.baidu.com/s/1DjIGENlhRbsVyHW-caRePg">300d</a><br>
        <a href="https://drive.google.com/open?id=1aVAK0Z2E5DkdIH6-JHbiWSL5dbAcz6c3">300d</a>
      </td>
      <td>
        <a href="https://pan.baidu.com/s/14JP1gD7hcmsWdSpTvA3vKA">300d</a><br>
        <a href="https://drive.google.com/open?id=1kSAl4_AOg3_6ayU7KRM0Nk66uGdSZdnk">300d</a>
      </td>
    </tr>
</table>

<table align="center">
    <tr align="center">
        <td colspan="5"><b>Positive Pointwise Mutual Information (PPMI)</b></td>
    </tr>
    <tr align="center">
        <td rowspan="2">语料</td>
        <td colspan="4">上下文特征</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>词</td>
      <td>词 + N元组</td>
      <td>词 + 字</td>
      <td>词 + 字 + N元组</td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Baidu Encyclopedia 百度百科</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1_itcjrQawCwcURa7WZLPOA">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1cEZzN1S2senwWSyHOnL7YQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1KcfFdyO0-kE9S9CwzIisfw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1FXYM3CY161_4QMgiH8vasQ">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Wikipedia_zh 中文维基百科</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1MGXRrc54nITPzQ7sfEUjMA">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1mtxZna8UJ7xBIxhBFntumQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1dDImpAx41V73Byl2julOGA">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1bsBQHXFpxMHGBexYof1_rw">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>People's Daily News 人民日报</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1NLr1K7aapU2sYBvzbVny5g">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1LJl3Br0ccGDHP0XX2k3pVw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1GQQXGMn1AHh-BlifT0JD2g">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Xm9Ec3O3rJ6ayrwVwonC7g">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Sogou News 搜狗新闻</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1ECA51CZLp9_JB_me7YZ9-Q">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1FO39ZYy1mStERf_b53Y_yQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1lLBFBk8nn3spFAvKY9IJ6A">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1f-dLQZlZo_-B5ZKcPIc6rw">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Financial News 金融新闻</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/10wtgdmrTsTrjpSDvI0KzOw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1b6zjvhOIqTdACSSbriisVw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1w24vCfgqcoJvPxsB5VrRvw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1b9BPiDRhiEZ-6ybTcovrqQ">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Zhihu_QA 知乎问答 </td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1VaUP3YJC0IZKTbJ-1_8HZg">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1g39PKwT0kSmpneKOgXR5YQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1d8Bsuak0fyXxQOVUiNr-2w">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1D5fteBX0Vy4czEqpxXjlrQ">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Weibo 微博</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/15O2EbToOzjNSkzJwAOk_Ug">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/11Dqywn0hfMhysto7bZS1Dw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1wY-7mfV6nwDj_tru6W9h4Q">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1DMW-MgLApbQnWwDd-pT_qw">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Literature 文学作品</td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1HTHhlr8zvzhTwed7dO0sDg">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1jAuGJBxKqgapt__urGsBOQ">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/173AJfCoAV0ZA8Z31tKBdTA">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1dFCxke_Su3lLsuwZr7co3A">Sparse</a></td>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Complete Library in Four Sections<br />四库全书<sup>*</sup></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1NJ1Gc99oE0-GV0QxBqy-qw">Sparse</a></td>
      <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1YGEgyXIbw0O4NtoM1ohjdA">Sparse</a></td>
      <td>NAN</td>
      <td>NAN</td>
    </tr>
    </tr>
    <tr  align="center">
      <td>Mixed-large 综合</td>
      <td>Sparse</td>
      <td>Sparse</td>
      <td>Sparse</td>
      <td>Sparse</td>
    </tr>
</table>

<sup>\*</sup>由于古汉语中绝大部份词均为单字词，因此只需字向量。

### 不同的上下文共现信息

我们提供了基于不同共现信息训练而成的词向量。下述提到的中心向量和上下文向量在类似的论文中也被称为输入和输出向量。

这个部分中的向量不仅仅是词向量，还有其它的语言单位对应的向量。比如，在上下文是“词-字”的条件下，上下文向量会包含字向量。

所有的向量均采用SGNS在百度百科语料上训练而成。

<table align="center">
  <tr align="center">
    <td><b>特征</b></td>
    <td><b>共现信息</b></td>
    <td><b>中心向量</b></td>
    <td><b>上下文向量</b></td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
  	<td rowspan="1">词</td>
    <td>词 → 词</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Rn7LtTH0n7SHyHPfjRHbkg">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/18T6DRVmS_cZu5u64EbbESQ">300d</a></td>
  </tr>

  <tr align="center">
    <td rowspan="3">N元组</td>
    <td>词 → N元组 (1-2)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1XEmP_0FkQwOjipCjI2OPEw">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/12asujjAaaqxNFYRNP-MThw">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>词 → N元组 (1-3)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1oUmbxsnSuXf2jU8Jxu7U8A">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1ylg6FfFHa0kXbiVz8bIL8g">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>N元组 (1-2) → N元组 (1-2)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1Za7DIGVhE6dMsTmxHb-izg">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1oKI4Cs9eo7bg5mqfY1hdmg">300d</a></td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
    <td rowspan="3">字</td>
    <td>词 → 字 (1)</td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1c9yiosHKNIZwRlLzD_F1ig">300d</a></td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1KGZ_x8r-lq-AuElLCSVzvQ">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>词 → 字 (1-2)</td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1eeCS7uD3e_qVN8rPwmXhAw">300d</a></td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1q0ItLzbn5Tfb3LhepRCeEA">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>词 → 字 (1-4)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1WNWAnba56Rqjmx-FAN_7_g">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1hJKTAz6PwS7wmz9wQgmYeg">300d</a></td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
  	<td rowspan="1">偏旁部首</td>
    <td>偏旁部首</td>
    <td>300d</td>
 	  <td>300d</td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
    <td rowspan="2">位置</td>
    <td>词 → 词 (左/右)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1JvjcrXFZPknT5H5Xw6KRVg">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1m6K9CnIIS8FrQZdDuF6hPQ">300d</a></td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>词 → 词 (距离)</td>
    <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1c29BDu4R1hyUX-sgvlHJnA">300d</a></td>
 	  <td><a href="https://pan.baidu.com/s/1sMZHIc-7eU6gRalHwtBHZw">300d</a></td>
  </tr>
  
  <tr align="center">
    <td>全局信息</td>
    <td>词 → 文章</td>
    <td>300d</td>
 	  <td>300d</td>
  </tr>
    
  <tr align="center">
    <td rowspan="2">语法特征</td>
    <td>词 → 词性</td>
    <td>300d</td>
 	  <td>300d</td>
  </tr>
  <tr align="center">
    <td>词 → 依存关系</td>
    <td>300d</td>
 	  <td>300d</td>
  </tr>
</table>

## 表示方式
目前有两种词向量的表示方式：**稠密**和**稀疏**的表示方式。SGNS模型（word2vec中提出的一种模型）和PPMI模型分别是二者的代表。SGNS是通过浅层神经网络训练而成的一种低维实向量来表示词语。它通常也被称之为神经词嵌入方法。PPMI模型是一种基于正值逐点互信息并且以稀疏方式表示的特征汇总模型。

## 上下文特征
在词向量领域通常有三种主要的上下文特征：**词**、**N元组**、**字**。大部分词表示方式本质上都是在利用词和词的共现统计信息，换句话说就是把词来当作上下文特征，即上文**词特征**中的向量。受到语言模型的启发，我们将N元组信息也引入了上下文特征中。不只是词和词的共现信息，词和N元组的共现信息也被用在了上文**N元组特征**向量的训练中。对于中文来说，汉字承载了较强的含义，因此我们利用了词和词的共现信息以及词和字的共现信息来训练了一些向量。在上文**字特征**中的向量包括了长度1至4的字级别N元组。

除了词、N元组和字以外。还有一些特征对词向量的性质有重要的影响。比如，把整篇文本作为特征引入训练中会使得词向量受到文章主题的影响；用依存分析的结果作为上下文特征来训练词向量会让词向量受到语法的影响。本项目共涉及17种不同的共现信息。

## 语料
我们花费了大量精力来收集了来自多个领域的语料。所有的文本数据均移除了html和xml标记，仅保留了纯文本。之后采用了[HanLP(v_1.5.3)](https://github.com/hankcs/HanLP)对文本进行了分词。此外，我们将繁体中文用[Open Chinese Convert (OpenCC)](https://github.com/BYVoid/OpenCC)转换为了简体中文。更详细的语料信息如下所示：

<table align="center">
	<tr align="center">
		<td><b>语料</b></td>
		<td><b>大小</b></td>
		<td><b>词数量</b></td>
		<td><b>词汇量</b></td>
		<td><b>详情</b></td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Baidu Encyclopedia<br />百度百科</td>
		<td>4.1G</td>
		<td>745M</td>
		<td>5422K</td>
		<td>中文百科<br />https://baike.baidu.com/</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Wikipedia_zh<br />中文维基百科</td>
		<td>1.3G</td>
		<td>223M</td>
		<td>2129K</td>
		<td>中文维基百科<br />https://dumps.wikimedia.org/</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>People's Daily News<br />人民日报</td>
		<td>3.9G</td>
		<td>668M</td>
		<td>1664K</td>
		<td>人民日报新闻数据(1946-2017)<br />http://data.people.com.cn/</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Sogou News<br />搜狗新闻</td>
		<td>3.7G</td>
		<td>649M</td>
		<td>1226K</td>
		<td>Sogou labs的新闻数据<br />http://www.sogou.com/labs/</td>
	</tr>
  <tr align="center">
    <td>Financial News<br />金融新闻</td>
    <td>6.2G</td>
    <td>1055M</td>
    <td>2785K</td>
    <td>从多个网站收集到的金融新闻</td>
  </tr>
	<tr align="center">
		<td>Zhihu_QA<br />知乎问答</td>
		<td>2.1G</td>
		<td>384M</td>
		<td>1117K</td>
		<td>中文问答数据<br />https://www.zhihu.com/</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Weibo<br />微博</td>
		<td>0.73G</td>
		<td>136M</td>
		<td>850K</td>
		<td>NLPIR Lab提供的微博数据<br />http://www.nlpir.org/wordpress/download/weibo.7z</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Literature<br />文学作品</td>
		<td>0.93G</td>
		<td>177M</td>
		<td>702K</td>
		<td>8599篇现代文学作品</td>
	</tr>
	<tr align="center">
		<td>Mixed-large<br />综合</td>
		<td>22.6G</td>
    <td>4037M</td>
    <td>10653K</td>
		<td>上述所有数据的汇总</td>
	</tr>
  <tr align="center">
    <td>Complete Library in Four Sections<br />四库全书</td>
    <td>1.5G</td>
    <td>714M</td>
    <td>21.8K</td>
    <td>目前最大的古代文献汇总</td>
  </tr>
</table>

上述统计结果中，所有词都被计算在内，包括低频词。

## 训练工具
所有词向量均采用[ngram2vec](https://github.com/zhezhaoa/ngram2vec/)训练而成。Ngram2vec是[word2vec](https://github.com/svn2github/word2vec)和[fasttext](https://github.com/facebookresearch/fastText)的超集。它可以兼容各种上下文特征并且支持多种模型。

## 中文词类比评测
通常人们利用词类比任务来评测词向量的好坏。本项目中，包含有两个词类比任务。其一是CA-translated，即由英文词类比任务翻译得到的中文词类比任务集。虽然CA-translated被广泛应用于中文词向量相关的论文中，但是它仅仅只有语义相关任务没有语法相关的任务，并且其中词汇量仅有134。因此，我们提供了另一个中文词类比任务集CA8。CA8是特别为中文而设计的词类比任务集。它包括了17813个词类比问题，并且同时涵盖了语法和语义任务。对上述两个数据集更详细的介绍可以参见：[**testsets**](https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/tree/master/testsets)文件夹。

## 评测工具
我们提供了配套的评测工具，详见[**evaluation**](https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/tree/master/evaluation)文件夹。

评测稠密的向量，可以运行：
```
$ python ana_eval_dense.py -v <vector.txt> -a CA8/morphological.txt
$ python ana_eval_dense.py -v <vector.txt> -a CA8/semantic.txt
```
评测稀疏的向量，可以运行：
```
$ python ana_eval_sparse.py -v <vector.txt> -a CA8/morphological.txt
$ python ana_eval_sparse.py -v <vector.txt> -a CA8/semantic.txt
```


================================================
FILE: evaluation/ana_eval_dense.py
================================================
# We reuse a fraction of code in http://bitbucket.org/omerlevy/hyperwords.
# Using the numpy and similarity matrix largely speed up the evaluation process,
# compared with evaluation scripts in word2vec and GloVe

import numpy as np
import argparse
import random


def read_vectors(path, topn):  # read top n word vectors, i.e. top is 10000
    lines_num, dim = 0, 0
    vectors = {}
    iw = []
    wi = {}
    with open(path, encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        first_line = True
        for line in f:
            if first_line:
                first_line = False
                dim = int(line.rstrip().split()[1])
                continue
            lines_num += 1
            tokens = line.rstrip().split(' ')
            vectors[tokens[0]] = np.asarray([float(x) for x in tokens[1:]])
            iw.append(tokens[0])
            if topn != 0 and lines_num >= topn:
                break
    for i, w in enumerate(iw):
        wi[w] = i
    return vectors, iw, wi, dim


def read_analogy(path, iw):
    analogy = {}
    analogy_type = ""
    with open(path) as f:
        for line in f:
            oov = 0
            if line.strip().split()[0] == ':':
                analogy_type = line.strip().split()[1]
                analogy[analogy_type] = {}
                analogy[analogy_type]["questions"] = []
                analogy[analogy_type]["total"] = 0
                analogy[analogy_type]["seen"] = 0
                continue
            analogy_question = line.strip().split()
            for w in analogy_question[:3]:
                if w not in iw:
                    oov = 1
            if oov == 1:
                analogy[analogy_type]["total"] += 1
                continue
            analogy[analogy_type]["total"] += 1
            analogy[analogy_type]["seen"] += 1
            analogy[analogy_type]["questions"].append(analogy_question)

        for t in analogy:
            analogy[t]['iw'] = []
            analogy[t]['wi'] = {}
            for question in analogy[t]["questions"]:
                for w in question:
                    if w not in analogy[t]['iw']:
                        analogy[t]['iw'].append(w)
            for i, w in enumerate(analogy[t]['iw']):
                analogy[t]['wi'][w] = i
        return analogy


def normalize(matrix):
    norm = np.sqrt(np.sum(matrix * matrix, axis=1))
    matrix = matrix / norm[:, np.newaxis]
    return matrix


def guess(sims, analogy, analogy_type, iw, wi, word_a, word_b, word_c):
    sim_a = sims[analogy[analogy_type]["wi"][word_a]]
    sim_b = sims[analogy[analogy_type]["wi"][word_b]]
    sim_c = sims[analogy[analogy_type]["wi"][word_c]]

    add_sim = -sim_a+sim_b+sim_c
    add_sim[wi[word_a]] = 0
    add_sim[wi[word_b]] = 0
    add_sim[wi[word_c]] = 0
    guess_add = iw[np.nanargmax(add_sim)]

    mul_sim = sim_b * sim_c * np.reciprocal(sim_a+0.01)
    mul_sim[wi[word_a]] = 0
    mul_sim[wi[word_b]] = 0
    mul_sim[wi[word_c]] = 0
    guess_mul = iw[np.nanargmax(mul_sim)]
    return guess_add, guess_mul


def main():
    vectors_path = "embedding_sample/dense_small.txt"
    analogy_path = "CA8/morphological.txt"
    topn = 0
    results = {}  # Records the results
    myParser = argparse.ArgumentParser()
    myParser.add_argument('-v', '--vectors', type=str, help="Vectors path")
    myParser.add_argument('-a', '--analogy', type=str, help="Analogy benchmark path")
    myParser.add_argument('-t', '--topn', type=int, help="Read top n word vectors")
    args = myParser.parse_args()
    if args.vectors:
        vectors_path = args.vectors
    if args.analogy:
        analogy_path = args.analogy
    if args.topn:
        topn = args.topn

    vectors, iw, wi, dim = read_vectors(vectors_path, topn)  # Read top n word vectors. Read all vectors when topn is 0
    analogy = read_analogy(analogy_path, iw)  # Read analogy questions

    # Turn vectors into numpy format and normalize them
    matrix = np.zeros(shape=(len(iw), dim), dtype=np.float32)
    for i, word in enumerate(iw):
        matrix[i, :] = vectors[word]
    matrix = normalize(matrix)

    for analogy_type in analogy.keys():  # Calculate the accuracy for each relation type
        correct_add_num, correct_mul_num = 0, 0
        analogy_matrix = matrix[[wi[w] if w in wi else random.randint(0, len(wi)-1) for w in analogy[analogy_type]["iw"]]]
        sims = analogy_matrix.dot(matrix.T)
        sims = (sims + 1)/2  # Transform similarity scores to positive numbers (for mul evaluation)
        for question in analogy[analogy_type]["questions"]:  # Loop for each analogy question
            word_a, word_b, word_c, word_d = question
            guess_add, guess_mul = guess(sims, analogy, analogy_type, iw, wi, word_a, word_b, word_c)
            if guess_add == word_d:
                correct_add_num += 1
            if guess_mul == word_d:
                correct_mul_num += 1
        cov = float(analogy[analogy_type]["seen"]) / analogy[analogy_type]["total"]
        if analogy[analogy_type]["seen"] == 0:
            acc_add = 0
            acc_mul = 0
            print(analogy_type + " add/mul: " + str(round(0.0, 3)) + "/" + str(round(0.0, 3)))
        else:
            acc_add = float(correct_add_num) / analogy[analogy_type]["seen"]
            acc_mul = float(correct_mul_num) / analogy[analogy_type]["seen"]
            print(analogy_type + " add/mul: " + str(round(acc_add, 3)) + "/" + str(round(acc_mul, 3)))
        # Store the results
        results[analogy_type] = {}
        results[analogy_type]["coverage"] = [cov, analogy[analogy_type]["seen"], analogy[analogy_type]["total"]]
        results[analogy_type]["accuracy_add"] = [acc_add, correct_add_num, analogy[analogy_type]["seen"]]
        results[analogy_type]["accuracy_mul"] = [acc_mul, correct_mul_num, analogy[analogy_type]["seen"]]

    correct_add_num, correct_mul_num, seen = 0, 0, 0
    for analogy_type in results:
        correct_add_num += results[analogy_type]["accuracy_add"][1]
        correct_mul_num += results[analogy_type]["accuracy_mul"][1]
        seen += results[analogy_type]["coverage"][1]

    # print results
    if seen == 0:
        print("Total accuracy (add): " + str(round(0.0, 3)))
        print("Total accuracy (mul): " + str(round(0.0, 3)))
    else:
        print("Total accuracy (add): " + str(round(float(correct_add_num)/seen, 3)))
        print("Total accuracy (mul): " + str(round(float(correct_mul_num)/seen, 3)))


if __name__ == '__main__':
    main()


================================================
FILE: evaluation/ana_eval_sparse.py
================================================
# We reuse a fraction of code in http://bitbucket.org/omerlevy/hyperwords.
# Using the numpy and similarity matrix largely speed up the evaluation process,
# compared with evaluation scripts in word2vec and GloVe

import numpy as np
import argparse
import random
from scipy.sparse import dok_matrix, csr_matrix


def load_matrix(f_path):
    with open(f_path, errors='ignore') as f:
        row, col, data, iw = [], [], [], []
        first_line = True
        lines_num = 0
        for line in f:
            if first_line:
                first_line = False
                words_num = int(line.rstrip().split()[0])
                dim = int(line.rstrip().split()[1])
                continue
            line = line.rstrip().split(' ')
            word = line[0]
            iw.append(word)
            vector = line[1:]
            for v in vector:
                row.append(lines_num)
                col.append(int(v.split(":")[0]))
                data.append(float(v.split(":")[1]))
            lines_num += 1
        wi = {}
        for i in range(len(iw)):
            wi[iw[i]] = i
        row = np.array(row)
        col = np.array(col)
        data = np.array(data)
        matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(words_num, dim))
        return matrix, iw, wi


def load_vocabulary(path):
    with open(path) as f:
        vocab = [line.strip().split()[0] for line in f if len(line) > 0]
    return dict([(a, i) for i, a in enumerate(vocab)]), vocab


def read_analogy(path, iw):
    analogy = {}
    analogy_type = ""
    with open(path) as f:
        for line in f:
            oov = 0
            if line.strip().split()[0] == ':':
                analogy_type = line.strip().split()[1]
                analogy[analogy_type] = {}
                analogy[analogy_type]["questions"] = []
                analogy[analogy_type]["total"] = 0
                analogy[analogy_type]["seen"] = 0
                continue
            analogy_question = line.strip().split()
            for w in analogy_question[:3]:
                if w not in iw:
                    oov = 1
            if oov == 1:
                analogy[analogy_type]["total"] += 1
                continue
            analogy[analogy_type]["total"] += 1
            analogy[analogy_type]["seen"] += 1
            analogy[analogy_type]["questions"].append(analogy_question)

        for t in analogy:
            analogy[t]['iw'] = []
            analogy[t]['wi'] = {}
            for question in analogy[t]["questions"]:
                for w in question:
                    if w not in analogy[t]['iw']:
                        analogy[t]['iw'].append(w)
            for i, w in enumerate(analogy[t]['iw']):
                analogy[t]['wi'][w] = i
        return analogy


def normalize(matrix):
    matrix2 = matrix.copy()
    matrix2.data **= 2
    norm = np.reciprocal(np.sqrt(np.array(matrix2.sum(axis=1))[:, 0]))
    normalizer = dok_matrix((len(norm), len(norm)))
    normalizer.setdiag(norm)
    matrix = normalizer.tocsr().dot(matrix)
    return matrix


def guess(sims, analogy, analogy_type, iw, wi, word_a, word_b, word_c):
    sim_a = sims[analogy[analogy_type]["wi"][word_a]]
    sim_b = sims[analogy[analogy_type]["wi"][word_b]]
    sim_c = sims[analogy[analogy_type]["wi"][word_c]]

    add_sim = -sim_a+sim_b+sim_c
    add_sim[wi[word_a]] = 0
    add_sim[wi[word_b]] = 0
    add_sim[wi[word_c]] = 0
    guess_add = iw[np.nanargmax(add_sim)]

    mul_sim = sim_b * sim_c * np.reciprocal(sim_a+0.01)
    mul_sim[wi[word_a]] = 0
    mul_sim[wi[word_b]] = 0
    mul_sim[wi[word_c]] = 0
    guess_mul = iw[np.nanargmax(mul_sim)]
    return guess_add, guess_mul


def main():
    neg = 1
    vectors_path = "embedding_sample/sparse_small.txt"
    analogy_path = "CA8/morphological.txt"
    results = {}

    myParser = argparse.ArgumentParser()
    myParser.add_argument('-v', '--vectors', type=str, help="Vectors path")
    myParser.add_argument('-a', '--analogy', type=str, help="Analogy benchmark path")
    args = myParser.parse_args()
    if args.vectors:
        vectors_path = args.vectors
    if args.analogy:
        analogy_path = args.analogy

    matrix, iw, wi = load_matrix(vectors_path)  # Read matrix into the memory
    matrix = normalize(matrix)
    analogy = read_analogy(analogy_path, iw)
    for analogy_type in analogy.keys():  # Calculate the accuracy for each relation type
        correct_add_num, correct_mul_num = 0, 0
        analogy_matrix = matrix[[wi[w] if w in wi else random.randint(0, len(wi)-1) for w in analogy[analogy_type]["iw"]]]
        sims = analogy_matrix.dot(matrix.T)
        sims = np.array(sims.todense())
        for question in analogy[analogy_type]["questions"]:  # Loop for each analogy question
            word_a, word_b, word_c, word_d = question
            guess_add, guess_mul = guess(sims, analogy, analogy_type, iw, wi, word_a, word_b, word_c)
            if guess_add == word_d:
                correct_add_num += 1
            if guess_mul == word_d:
                correct_mul_num += 1
        cov = float(analogy[analogy_type]["seen"]) / analogy[analogy_type]["total"]
        if analogy[analogy_type]["seen"] == 0:
            acc_add = 0
            acc_mul = 0
            print (analogy_type + " add/mul: " + str(round(0.0, 3)) + "/" + str(round(0.0, 3)))
        else:
            acc_add = float(correct_add_num) / analogy[analogy_type]["seen"]
            acc_mul = float(correct_mul_num) / analogy[analogy_type]["seen"]
            print (analogy_type + " add/mul: " + str(round(acc_add, 3)) + "/" + str(round(acc_mul, 3)))
        # Store the results
        results[analogy_type] = {}
        results[analogy_type]["coverage"] = [cov, analogy[analogy_type]["seen"], analogy[analogy_type]["total"]]
        results[analogy_type]["accuracy_add"] = [acc_add, correct_add_num, analogy[analogy_type]["seen"]]
        results[analogy_type]["accuracy_mul"] = [acc_mul, correct_mul_num, analogy[analogy_type]["seen"]]

    correct_add_num, correct_mul_num, seen = 0, 0, 0
    for analogy_type in results:
        correct_add_num += results[analogy_type]["accuracy_add"][1]
        correct_mul_num += results[analogy_type]["accuracy_mul"][1]
        seen += results[analogy_type]["coverage"][1]

    # print results
    print("Total accuracy (add): " + str(round(float(correct_add_num)/seen, 3)))
    print("Total accuracy (mul): " + str(round(float(correct_mul_num)/seen, 3)))


if __name__ == '__main__':
    main()


================================================
FILE: testsets/CA8/morphological.txt
================================================
: A
避 避一避 补 补一补
避 避一避 猜 猜一猜
避 避一避 尝 尝一尝
避 避一避 等 等一等
避 避一避 读 读一读
避 避一避 堆 堆一堆
避 避一避 改 改一改
避 避一避 挂 挂一挂
避 避一避 逛 逛一逛
避 避一避 换 换一换
避 避一避 聚 聚一聚
避 避一避 开 开一开
避 避一避 看 看一看
避 避一避 练 练一练
避 避一避 摸 摸一摸
避 避一避 念 念一念
避 避一避 捏 捏一捏
避 避一避 拍 拍一拍
避 避一避 敲 敲一敲
避 避一避 瞧 瞧一瞧
避 避一避 让 让一让
避 避一避 试 试一试
避 避一避 说 说一说
避 避一避 松 松一松
避 避一避 谈 谈一谈
避 避一避 推 推一推
避 避一避 望 望一望
避 避一避 问 问一问
避 避一避 想 想一想
避 避一避 笑 笑一笑
补 补一补 猜 猜一猜
补 补一补 尝 尝一尝
补 补一补 等 等一等
补 补一补 读 读一读
补 补一补 堆 堆一堆
补 补一补 改 改一改
补 补一补 挂 挂一挂
补 补一补 逛 逛一逛
补 补一补 换 换一换
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补 补一补 开 开一开
补 补一补 看 看一看
补 补一补 练 练一练
补 补一补 摸 摸一摸
补 补一补 念 念一念
补 补一补 捏 捏一捏
补 补一补 拍 拍一拍
补 补一补 敲 敲一敲
补 补一补 瞧 瞧一瞧
补 补一补 让 让一让
补 补一补 试 试一试
补 补一补 说 说一说
补 补一补 松 松一松
补 补一补 谈 谈一谈
补 补一补 推 推一推
补 补一补 望 望一望
补 补一补 问 问一问
补 补一补 想 想一想
补 补一补 笑 笑一笑
猜 猜一猜 尝 尝一尝
猜 猜一猜 等 等一等
猜 猜一猜 读 读一读
猜 猜一猜 堆 堆一堆
猜 猜一猜 改 改一改
猜 猜一猜 挂 挂一挂
猜 猜一猜 逛 逛一逛
猜 猜一猜 换 换一换
猜 猜一猜 聚 聚一聚
猜 猜一猜 开 开一开
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猜 猜一猜 练 练一练
猜 猜一猜 摸 摸一摸
猜 猜一猜 念 念一念
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猜 猜一猜 瞧 瞧一瞧
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尝 尝一尝 等 等一等
尝 尝一尝 读 读一读
尝 尝一尝 堆 堆一堆
尝 尝一尝 改 改一改
尝 尝一尝 挂 挂一挂
尝 尝一尝 逛 逛一逛
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尝 尝一尝 聚 聚一聚
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尝 尝一尝 松 松一松
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尝 尝一尝 推 推一推
尝 尝一尝 望 望一望
尝 尝一尝 问 问一问
尝 尝一尝 想 想一想
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等 等一等 读 读一读
等 等一等 堆 堆一堆
等 等一等 改 改一改
等 等一等 挂 挂一挂
等 等一等 逛 逛一逛
等 等一等 换 换一换
等 等一等 聚 聚一聚
等 等一等 开 开一开
等 等一等 看 看一看
等 等一等 练 练一练
等 等一等 摸 摸一摸
等 等一等 念 念一念
等 等一等 捏 捏一捏
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等 等一等 瞧 瞧一瞧
等 等一等 让 让一让
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等 等一等 说 说一说
等 等一等 松 松一松
等 等一等 谈 谈一谈
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等 等一等 望 望一望
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等 等一等 想 想一想
等 等一等 笑 笑一笑
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读 读一读 问 问一问
读 读一读 想 想一想
读 读一读 笑 笑一笑
堆 堆一堆 改 改一改
堆 堆一堆 挂 挂一挂
堆 堆一堆 逛 逛一逛
堆 堆一堆 换 换一换
堆 堆一堆 聚 聚一聚
堆 堆一堆 开 开一开
堆 堆一堆 看 看一看
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挂 挂一挂 换 换一换
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挂 挂一挂 开 开一开
挂 挂一挂 看 看一看
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挂 挂一挂 摸 摸一摸
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开 开一开 看 看一看
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开 开一开 拍 拍一拍
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开 开一开 问 问一问
开 开一开 想 想一想
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看 看一看 说 说一说
看 看一看 松 松一松
看 看一看 谈 谈一谈
看 看一看 推 推一推
看 看一看 望 望一望
看 看一看 问 问一问
看 看一看 想 想一想
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练 练一练 摸 摸一摸
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练 练一练 望 望一望
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摸 摸一摸 想 想一想
摸 摸一摸 笑 笑一笑
念 念一念 捏 捏一捏
念 念一念 拍 拍一拍
念 念一念 敲 敲一敲
念 念一念 瞧 瞧一瞧
念 念一念 让 让一让
念 念一念 试 试一试
念 念一念 说 说一说
念 念一念 松 松一松
念 念一念 谈 谈一谈
念 念一念 推 推一推
念 念一念 望 望一望
念 念一念 问 问一问
念 念一念 想 想一想
念 念一念 笑 笑一笑
捏 捏一捏 拍 拍一拍
捏 捏一捏 敲 敲一敲
捏 捏一捏 瞧 瞧一瞧
捏 捏一捏 让 让一让
捏 捏一捏 试 试一试
捏 捏一捏 说 说一说
捏 捏一捏 松 松一松
捏 捏一捏 谈 谈一谈
捏 捏一捏 推 推一推
捏 捏一捏 望 望一望
捏 捏一捏 问 问一问
捏 捏一捏 想 想一想
捏 捏一捏 笑 笑一笑
拍 拍一拍 敲 敲一敲
拍 拍一拍 瞧 瞧一瞧
拍 拍一拍 让 让一让
拍 拍一拍 试 试一试
拍 拍一拍 说 说一说
拍 拍一拍 松 松一松
拍 拍一拍 谈 谈一谈
拍 拍一拍 推 推一推
拍 拍一拍 望 望一望
拍 拍一拍 问 问一问
拍 拍一拍 想 想一想
拍 拍一拍 笑 笑一笑
敲 敲一敲 瞧 瞧一瞧
敲 敲一敲 让 让一让
敲 敲一敲 试 试一试
敲 敲一敲 说 说一说
敲 敲一敲 松 松一松
敲 敲一敲 谈 谈一谈
敲 敲一敲 推 推一推
敲 敲一敲 望 望一望
敲 敲一敲 问 问一问
敲 敲一敲 想 想一想
敲 敲一敲 笑 笑一笑
瞧 瞧一瞧 让 让一让
瞧 瞧一瞧 试 试一试
瞧 瞧一瞧 说 说一说
瞧 瞧一瞧 松 松一松
瞧 瞧一瞧 谈 谈一谈
瞧 瞧一瞧 推 推一推
瞧 瞧一瞧 望 望一望
瞧 瞧一瞧 问 问一问
瞧 瞧一瞧 想 想一想
瞧 瞧一瞧 笑 笑一笑
让 让一让 试 试一试
让 让一让 说 说一说
让 让一让 松 松一松
让 让一让 谈 谈一谈
让 让一让 推 推一推
让 让一让 望 望一望
让 让一让 问 问一问
让 让一让 想 想一想
让 让一让 笑 笑一笑
试 试一试 说 说一说
试 试一试 松 松一松
试 试一试 谈 谈一谈
试 试一试 推 推一推
试 试一试 望 望一望
试 试一试 问 问一问
试 试一试 想 想一想
试 试一试 笑 笑一笑
说 说一说 松 松一松
说 说一说 谈 谈一谈
说 说一说 推 推一推
说 说一说 望 望一望
说 说一说 问 问一问
说 说一说 想 想一想
说 说一说 笑 笑一笑
松 松一松 谈 谈一谈
松 松一松 推 推一推
松 松一松 望 望一望
松 松一松 问 问一问
松 松一松 想 想一想
松 松一松 笑 笑一笑
谈 谈一谈 推 推一推
谈 谈一谈 望 望一望
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推 推一推 望 望一望
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望 望一望 问 问一问
望 望一望 想 想一想
望 望一望 笑 笑一笑
问 问一问 想 想一想
问 问一问 笑 笑一笑
想 想一想 笑 笑一笑
说 说来说去 比 比来比去
说 说来说去 看 看来看去
说 说来说去 走 走来走去
说 说来说去 想 想来想去
说 说来说去 搞 搞来搞去
说 说来说去 讲 讲来讲去
说 说来说去 抓 抓来抓去
说 说来说去 写 写来写去
说 说来说去 打 打来打去
说 说来说去 吃 吃来吃去
说 说来说去 数 数来数去
说 说来说去 学 学来学去
说 说来说去 开 开来开去
说 说来说去 问 问来问去
说 说来说去 听 听来听去
说 说来说去 找 找来找去
说 说来说去 变 变来变去
说 说来说去 拉 拉来拉去
说 说来说去 谈 谈来谈去
说 说来说去 改 改来改去
说 说来说去 卖 卖来卖去
说 说来说去 读 读来读去
说 说来说去 画 画来画去
说 说来说去 跑 跑来跑去
说 说来说去 转 转来转去
说 说来说去 穿 穿来穿去
说 说来说去 倒 倒来倒去
说 说来说去 斗 斗来斗去
说 说来说去 唱 唱来唱去
说 说来说去 换 换来换去
说 说来说去 抢 抢来抢去
说 说来说去 算 算来算去
说 说来说去 忙 忙来忙去
说 说来说去 照 照来照去
比 比来比去 看 看来看去
比 比来比去 走 走来走去
比 比来比去 想 想来想去
比 比来比去 搞 搞来搞去
比 比来比去 讲 讲来讲去
比 比来比去 抓 抓来抓去
比 比来比去 写 写来写去
比 比来比去 打 打来打去
比 比来比去 吃 吃来吃去
比 比来比去 数 数来数去
比 比来比去 学 学来学去
比 比来比去 开 开来开去
比 比来比去 问 问来问去
比 比来比去 听 听来听去
比 比来比去 找 找来找去
比 比来比去 变 变来变去
比 比来比去 拉 拉来拉去
比 比来比去 谈 谈来谈去
比 比来比去 改 改来改去
比 比来比去 卖 卖来卖去
比 比来比去 读 读来读去
比 比来比去 画 画来画去
比 比来比去 跑 跑来跑去
比 比来比去 转 转来转去
比 比来比去 穿 穿来穿去
比 比来比去 倒 倒来倒去
比 比来比去 斗 斗来斗去
比 比来比去 唱 唱来唱去
比 比来比去 换 换来换去
比 比来比去 抢 抢来抢去
比 比来比去 算 算来算去
比 比来比去 忙 忙来忙去
比 比来比去 照 照来照去
看 看来看去 走 走来走去
看 看来看去 想 想来想去
看 看来看去 搞 搞来搞去
看 看来看去 讲 讲来讲去
看 看来看去 抓 抓来抓去
看 看来看去 写 写来写去
看 看来看去 打 打来打去
看 看来看去 吃 吃来吃去
看 看来看去 数 数来数去
看 看来看去 学 学来学去
看 看来看去 开 开来开去
看 看来看去 问 问来问去
看 看来看去 听 听来听去
看 看来看去 找 找来找去
看 看来看去 变 变来变去
看 看来看去 拉 拉来拉去
看 看来看去 谈 谈来谈去
看 看来看去 改 改来改去
看 看来看去 卖 卖来卖去
看 看来看去 读 读来读去
看 看来看去 画 画来画去
看 看来看去 跑 跑来跑去
看 看来看去 转 转来转去
看 看来看去 穿 穿来穿去
看 看来看去 倒 倒来倒去
看 看来看去 斗 斗来斗去
看 看来看去 唱 唱来唱去
看 看来看去 换 换来换去
看 看来看去 抢 抢来抢去
看 看来看去 算 算来算去
看 看来看去 忙 忙来忙去
看 看来看去 照 照来照去
走 走来走去 想 想来想去
走 走来走去 搞 搞来搞去
走 走来走去 讲 讲来讲去
走 走来走去 抓 抓来抓去
走 走来走去 写 写来写去
走 走来走去 打 打来打去
走 走来走去 吃 吃来吃去
走 走来走去 数 数来数去
走 走来走去 学 学来学去
走 走来走去 开 开来开去
走 走来走去 问 问来问去
走 走来走去 听 听来听去
走 走来走去 找 找来找去
走 走来走去 变 变来变去
走 走来走去 拉 拉来拉去
走 走来走去 谈 谈来谈去
走 走来走去 改 改来改去
走 走来走去 卖 卖来卖去
走 走来走去 读 读来读去
走 走来走去 画 画来画去
走 走来走去 跑 跑来跑去
走 走来走去 转 转来转去
走 走来走去 穿 穿来穿去
走 走来走去 倒 倒来倒去
走 走来走去 斗 斗来斗去
走 走来走去 唱 唱来唱去
走 走来走去 换 换来换去
走 走来走去 抢 抢来抢去
走 走来走去 算 算来算去
走 走来走去 忙 忙来忙去
走 走来走去 照 照来照去
想 想来想去 搞 搞来搞去
想 想来想去 讲 讲来讲去
想 想来想去 抓 抓来抓去
想 想来想去 写 写来写去
想 想来想去 打 打来打去
想 想来想去 吃 吃来吃去
想 想来想去 数 数来数去
想 想来想去 学 学来学去
想 想来想去 开 开来开去
想 想来想去 问 问来问去
想 想来想去 听 听来听去
想 想来想去 找 找来找去
想 想来想去 变 变来变去
想 想来想去 拉 拉来拉去
想 想来想去 谈 谈来谈去
想 想来想去 改 改来改去
想 想来想去 卖 卖来卖去
想 想来想去 读 读来读去
想 想来想去 画 画来画去
想 想来想去 跑 跑来跑去
想 想来想去 转 转来转去
想 想来想去 穿 穿来穿去
想 想来想去 倒 倒来倒去
想 想来想去 斗 斗来斗去
想 想来想去 唱 唱来唱去
想 想来想去 换 换来换去
想 想来想去 抢 抢来抢去
想 想来想去 算 算来算去
想 想来想去 忙 忙来忙去
想 想来想去 照 照来照去
搞 搞来搞去 讲 讲来讲去
搞 搞来搞去 抓 抓来抓去
搞 搞来搞去 写 写来写去
搞 搞来搞去 打 打来打去
搞 搞来搞去 吃 吃来吃去
搞 搞来搞去 数 数来数去
搞 搞来搞去 学 学来学去
搞 搞来搞去 开 开来开去
搞 搞来搞去 问 问来问去
搞 搞来搞去 听 听来听去
搞 搞来搞去 找 找来找去
搞 搞来搞去 变 变来变去
搞 搞来搞去 拉 拉来拉去
搞 搞来搞去 谈 谈来谈去
搞 搞来搞去 改 改来改去
搞 搞来搞去 卖 卖来卖去
搞 搞来搞去 读 读来读去
搞 搞来搞去 画 画来画去
搞 搞来搞去 跑 跑来跑去
搞 搞来搞去 转 转来转去
搞 搞来搞去 穿 穿来穿去
搞 搞来搞去 倒 倒来倒去
搞 搞来搞去 斗 斗来斗去
搞 搞来搞去 唱 唱来唱去
搞 搞来搞去 换 换来换去
搞 搞来搞去 抢 抢来抢去
搞 搞来搞去 算 算来算去
搞 搞来搞去 忙 忙来忙去
搞 搞来搞去 照 照来照去
讲 讲来讲去 抓 抓来抓去
讲 讲来讲去 写 写来写去
讲 讲来讲去 打 打来打去
讲 讲来讲去 吃 吃来吃去
讲 讲来讲去 数 数来数去
讲 讲来讲去 学 学来学去
讲 讲来讲去 开 开来开去
讲 讲来讲去 问 问来问去
讲 讲来讲去 听 听来听去
讲 讲来讲去 找 找来找去
讲 讲来讲去 变 变来变去
讲 讲来讲去 拉 拉来拉去
讲 讲来讲去 谈 谈来谈去
讲 讲来讲去 改 改来改去
讲 讲来讲去 卖 卖来卖去
讲 讲来讲去 读 读来读去
讲 讲来讲去 画 画来画去
讲 讲来讲去 跑 跑来跑去
讲 讲来讲去 转 转来转去
讲 讲来讲去 穿 穿来穿去
讲 讲来讲去 倒 倒来倒去
讲 讲来讲去 斗 斗来斗去
讲 讲来讲去 唱 唱来唱去
讲 讲来讲去 换 换来换去
讲 讲来讲去 抢 抢来抢去
讲 讲来讲去 算 算来算去
讲 讲来讲去 忙 忙来忙去
讲 讲来讲去 照 照来照去
抓 抓来抓去 写 写来写去
抓 抓来抓去 打 打来打去
抓 抓来抓去 吃 吃来吃去
抓 抓来抓去 数 数来数去
抓 抓来抓去 学 学来学去
抓 抓来抓去 开 开来开去
抓 抓来抓去 问 问来问去
抓 抓来抓去 听 听来听去
抓 抓来抓去 找 找来找去
抓 抓来抓去 变 变来变去
抓 抓来抓去 拉 拉来拉去
抓 抓来抓去 谈 谈来谈去
抓 抓来抓去 改 改来改去
抓 抓来抓去 卖 卖来卖去
抓 抓来抓去 读 读来读去
抓 抓来抓去 画 画来画去
抓 抓来抓去 跑 跑来跑去
抓 抓来抓去 转 转来转去
抓 抓来抓去 穿 穿来穿去
抓 抓来抓去 倒 倒来倒去
抓 抓来抓去 斗 斗来斗去
抓 抓来抓去 唱 唱来唱去
抓 抓来抓去 换 换来换去
抓 抓来抓去 抢 抢来抢去
抓 抓来抓去 算 算来算去
抓 抓来抓去 忙 忙来忙去
抓 抓来抓去 照 照来照去
写 写来写去 打 打来打去
写 写来写去 吃 吃来吃去
写 写来写去 数 数来数去
写 写来写去 学 学来学去
写 写来写去 开 开来开去
写 写来写去 问 问来问去
写 写来写去 听 听来听去
写 写来写去 找 找来找去
写 写来写去 变 变来变去
写 写来写去 拉 拉来拉去
写 写来写去 谈 谈来谈去
写 写来写去 改 改来改去
写 写来写去 卖 卖来卖去
写 写来写去 读 读来读去
写 写来写去 画 画来画去
写 写来写去 跑 跑来跑去
写 写来写去 转 转来转去
写 写来写去 穿 穿来穿去
写 写来写去 倒 倒来倒去
写 写来写去 斗 斗来斗去
写 写来写去 唱 唱来唱去
写 写来写去 换 换来换去
写 写来写去 抢 抢来抢去
写 写来写去 算 算来算去
写 写来写去 忙 忙来忙去
写 写来写去 照 照来照去
打 打来打去 吃 吃来吃去
打 打来打去 数 数来数去
打 打来打去 学 学来学去
打 打来打去 开 开来开去
打 打来打去 问 问来问去
打 打来打去 听 听来听去
打 打来打去 找 找来找去
打 打来打去 变 变来变去
打 打来打去 拉 拉来拉去
打 打来打去 谈 谈来谈去
打 打来打去 改 改来改去
打 打来打去 卖 卖来卖去
打 打来打去 读 读来读去
打 打来打去 画 画来画去
打 打来打去 跑 跑来跑去
打 打来打去 转 转来转去
打 打来打去 穿 穿来穿去
打 打来打去 倒 倒来倒去
打 打来打去 斗 斗来斗去
打 打来打去 唱 唱来唱去
打 打来打去 换 换来换去
打 打来打去 抢 抢来抢去
打 打来打去 算 算来算去
打 打来打去 忙 忙来忙去
打 打来打去 照 照来照去
吃 吃来吃去 数 数来数去
吃 吃来吃去 学 学来学去
吃 吃来吃去 开 开来开去
吃 吃来吃去 问 问来问去
吃 吃来吃去 听 听来听去
吃 吃来吃去 找 找来找去
吃 吃来吃去 变 变来变去
吃 吃来吃去 拉 拉来拉去
吃 吃来吃去 谈 谈来谈去
吃 吃来吃去 改 改来改去
吃 吃来吃去 卖 卖来卖去
吃 吃来吃去 读 读来读去
吃 吃来吃去 画 画来画去
吃 吃来吃去 跑 跑来跑去
吃 吃来吃去 转 转来转去
吃 吃来吃去 穿 穿来穿去
吃 吃来吃去 倒 倒来倒去
吃 吃来吃去 斗 斗来斗去
吃 吃来吃去 唱 唱来唱去
吃 吃来吃去 换 换来换去
吃 吃来吃去 抢 抢来抢去
吃 吃来吃去 算 算来算去
吃 吃来吃去 忙 忙来忙去
吃 吃来吃去 照 照来照去
数 数来数去 学 学来学去
数 数来数去 开 开来开去
数 数来数去 问 问来问去
数 数来数去 听 听来听去
数 数来数去 找 找来找去
数 数来数去 变 变来变去
数 数来数去 拉 拉来拉去
数 数来数去 谈 谈来谈去
数 数来数去 改 改来改去
数 数来数去 卖 卖来卖去
数 数来数去 读 读来读去
数 数来数去 画 画来画去
数 数来数去 跑 跑来跑去
数 数来数去 转 转来转去
数 数来数去 穿 穿来穿去
数 数来数去 倒 倒来倒去
数 数来数去 斗 斗来斗去
数 数来数去 唱 唱来唱去
数 数来数去 换 换来换去
数 数来数去 抢 抢来抢去
数 数来数去 算 算来算去
数 数来数去 忙 忙来忙去
数 数来数去 照 照来照去
学 学来学去 开 开来开去
学 学来学去 问 问来问去
学 学来学去 听 听来听去
学 学来学去 找 找来找去
学 学来学去 变 变来变去
学 学来学去 拉 拉来拉去
学 学来学去 谈 谈来谈去
学 学来学去 改 改来改去
学 学来学去 卖 卖来卖去
学 学来学去 读 读来读去
学 学来学去 画 画来画去
学 学来学去 跑 跑来跑去
学 学来学去 转 转来转去
学 学来学去 穿 穿来穿去
学 学来学去 倒 倒来倒去
学 学来学去 斗 斗来斗去
学 学来学去 唱 唱来唱去
学 学来学去 换 换来换去
学 学来学去 抢 抢来抢去
学 学来学去 算 算来算去
学 学来学去 忙 忙来忙去
学 学来学去 照 照来照去
开 开来开去 问 问来问去
开 开来开去 听 听来听去
开 开来开去 找 找来找去
开 开来开去 变 变来变去
开 开来开去 拉 拉来拉去
开 开来开去 谈 谈来谈去
开 开来开去 改 改来改去
开 开来开去 卖 卖来卖去
开 开来开去 读 读来读去
开 开来开去 画 画来画去
开 开来开去 跑 跑来跑去
开 开来开去 转 转来转去
开 开来开去 穿 穿来穿去
开 开来开去 倒 倒来倒去
开 开来开去 斗 斗来斗去
开 开来开去 唱 唱来唱去
开 开来开去 换 换来换去
开 开来开去 抢 抢来抢去
开 开来开去 算 算来算去
开 开来开去 忙 忙来忙去
开 开来开去 照 照来照去
问 问来问去 听 听来听去
问 问来问去 找 找来找去
问 问来问去 变 变来变去
问 问来问去 拉 拉来拉去
问 问来问去 谈 谈来谈去
问 问来问去 改 改来改去
问 问来问去 卖 卖来卖去
问 问来问去 读 读来读去
问 问来问去 画 画来画去
问 问来问去 跑 跑来跑去
问 问来问去 转 转来转去
问 问来问去 穿 穿来穿去
问 问来问去 倒 倒来倒去
问 问来问去 斗 斗来斗去
问 问来问去 唱 唱来唱去
问 问来问去 换 换来换去
问 问来问去 抢 抢来抢去
问 问来问去 算 算来算去
问 问来问去 忙 忙来忙去
问 问来问去 照 照来照去
听 听来听去 找 找来找去
听 听来听去 变 变来变去
听 听来听去 拉 拉来拉去
听 听来听去 谈 谈来谈去
听 听来听去 改 改来改去
听 听来听去 卖 卖来卖去
听 听来听去 读 读来读去
听 听来听去 画 画来画去
听 听来听去 跑 跑来跑去
听 听来听去 转 转来转去
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听 听来听去 倒 倒来倒去
听 听来听去 斗 斗来斗去
听 听来听去 唱 唱来唱去
听 听来听去 换 换来换去
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听 听来听去 算 算来算去
听 听来听去 忙 忙来忙去
听 听来听去 照 照来照去
找 找来找去 变 变来变去
找 找来找去 拉 拉来拉去
找 找来找去 谈 谈来谈去
找 找来找去 改 改来改去
找 找来找去 卖 卖来卖去
找 找来找去 读 读来读去
找 找来找去 画 画来画去
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找 找来找去 唱 唱来唱去
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找 找来找去 算 算来算去
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变 变来变去 读 读来读去
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改 改来改去 卖 卖来卖去
改 改来改去 读 读来读去
改 改来改去 画 画来画去
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改 改来改去 转 转来转去
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改 改来改去 唱 唱来唱去
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改 改来改去 算 算来算去
改 改来改去 忙 忙来忙去
改 改来改去 照 照来照去
卖 卖来卖去 读 读来读去
卖 卖来卖去 画 画来画去
卖 卖来卖去 跑 跑来跑去
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读 读来读去 画 画来画去
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读 读来读去 算 算来算去
读 读来读去 忙 忙来忙去
读 读来读去 照 照来照去
画 画来画去 跑 跑来跑去
画 画来画去 转 转来转去
画 画来画去 穿 穿来穿去
画 画来画去 倒 倒来倒去
画 画来画去 斗 斗来斗去
画 画来画去 唱 唱来唱去
画 画来画去 换 换来换去
画 画来画去 抢 抢来抢去
画 画来画去 算 算来算去
画 画来画去 忙 忙来忙去
画 画来画去 照 照来照去
跑 跑来跑去 转 转来转去
跑 跑来跑去 穿 穿来穿去
跑 跑来跑去 倒 倒来倒去
跑 跑来跑去 斗 斗来斗去
跑 跑来跑去 唱 唱来唱去
跑 跑来跑去 换 换来换去
跑 跑来跑去 抢 抢来抢去
跑 跑来跑去 算 算来算去
跑 跑来跑去 忙 忙来忙去
跑 跑来跑去 照 照来照去
转 转来转去 穿 穿来穿去
转 转来转去 倒 倒来倒去
转 转来转去 斗 斗来斗去
转 转来转去 唱 唱来唱去
转 转来转去 换 换来换去
转 转来转去 抢 抢来抢去
转 转来转去 算 算来算去
转 转来转去 忙 忙来忙去
转 转来转去 照 照来照去
穿 穿来穿去 倒 倒来倒去
穿 穿来穿去 斗 斗来斗去
穿 穿来穿去 唱 唱来唱去
穿 穿来穿去 换 换来换去
穿 穿来穿去 抢 抢来抢去
穿 穿来穿去 算 算来算去
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倒 倒来倒去 斗 斗来斗去
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斗 斗来斗去 唱 唱来唱去
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斗 斗来斗去 照 照来照去
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唱 唱来唱去 忙 忙来忙去
唱 唱来唱去 照 照来照去
换 换来换去 抢 抢来抢去
换 换来换去 算 算来算去
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抢 抢来抢去 算 算来算去
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弯 弯弯 红 红红
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远 远远 紧 紧紧
远 远远 早 早早
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远 远远 快 快快
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狠 狠狠 慢 慢慢
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紧 紧紧 早 早早
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紧 紧紧 慢 慢慢
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早 早早 慢 慢慢
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比 比比 做 做做
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一 第一 二 第二
一 第一 三 第三
一 第一 四 第四
一 第一 五 第五
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一 第一 八 第八
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二 第二 三 第三
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一 周一 二 周二
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一 星期一 二 星期二
一 星期一 三 星期三
一 星期一 四 星期四
一 星期一 五 星期五
一 星期一 六 星期六
二 星期二 三 星期三
二 星期二 四 星期四
二 星期二 五 星期五
二 星期二 六 星期六
三 星期三 四 星期四
三 星期三 五 星期五
三 星期三 六 星期六
四 星期四 五 星期五
四 星期四 六 星期六
五 星期五 六 星期六
虎 老虎 鹰 老鹰
虎 老虎 鼠 老鼠
鹰 老鹰 鼠 老鼠
张 老张 王 老王
张 老张 李 老李
王 老王 李 老李
弟 小弟 妹 小妹
弟 小弟 哥 小哥
弟 小弟 姐 小姐
妹 小妹 哥 小哥
妹 小妹 姐 小姐
哥 小哥 姐 小姐
腿 小腿 臂 小臂
腿 小腿 手 小手
腿 小腿 脚 小脚
臂 小臂 手 小手
臂 小臂 脚 小脚
手 小手 脚 小脚
草 小草 花 小花
草 小草 船 小船
草 小草 岛 小岛
草 小草 窗 小窗
草 小草 床 小床
草 小草 山 小山
草 小草 河 小河
草 小草 溪 小溪
草 小草 雨 小雨
草 小草 雪 小雪
花 小花 船 小船
花 小花 岛 小岛
花 小花 窗 小窗
花 小花 床 小床
花 小花 山 小山
花 小花 河 小河
花 小花 溪 小溪
花 小花 雨 小雨
花 小花 雪 小雪
船 小船 岛 小岛
船 小船 窗 小窗
船 小船 床 小床
船 小船 山 小山
船 小船 河 小河
船 小船 溪 小溪
船 小船 雨 小雨
船 小船 雪 小雪
岛 小岛 窗 小窗
岛 小岛 床 小床
岛 小岛 山 小山
岛 小岛 河 小河
岛 小岛 溪 小溪
岛 小岛 雨 小雨
岛 小岛 雪 小雪
窗 小窗 床 小床
窗 小窗 山 小山
窗 小窗 河 小河
窗 小窗 溪 小溪
窗 小窗 雨 小雨
窗 小窗 雪 小雪
床 小床 山 小山
床 小床 河 小河
床 小床 溪 小溪
床 小床 雨 小雨
床 小床 雪 小雪
山 小山 河 小河
山 小山 溪 小溪
山 小山 雨 小雨
山 小山 雪 小雪
河 小河 溪 小溪
河 小河 雨 小雨
河 小河 雪 小雪
溪 小溪 雨 小雨
溪 小溪 雪 小雪
雨 小雨 雪 小雪
狗 小狗 猪 小猪
狗 小狗 鸡 小鸡
狗 小狗 马 小马
狗 小狗 羊 小羊
狗 小狗 猴 小猴
狗 小狗 鸟 小鸟
狗 小狗 熊 小熊
狗 小狗 猫 小猫
狗 小狗 鱼 小鱼
狗 小狗 虫 小虫
猪 小猪 鸡 小鸡
猪 小猪 马 小马
猪 小猪 羊 小羊
猪 小猪 猴 小猴
猪 小猪 鸟 小鸟
猪 小猪 熊 小熊
猪 小猪 猫 小猫
猪 小猪 鱼 小鱼
猪 小猪 虫 小虫
鸡 小鸡 马 小马
鸡 小鸡 羊 小羊
鸡 小鸡 猴 小猴
鸡 小鸡 鸟 小鸟
鸡 小鸡 熊 小熊
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鸡 小鸡 鱼 小鱼
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马 小马 羊 小羊
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吃 小吃 炒 小炒
百货 小百货 动物 小动物
百货 小百货 队长 小队长
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高产 超高产 现实 超现实
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高频 超高频 强度 超强度
高频 超高频 轻型 超轻型
高频 超高频 声波 超声波
高频 超高频 声速 超声速
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高速 超高速 高温 超高温
高速 超高速 高压 超高压
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巨型 超巨型 强度 超强度
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巨型 超巨型 水平 超水平
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巨型 超巨型 现实 超现实
巨型 超巨型 一流 超一流
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强度 超强度 轻型 超轻型
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强度 超强度 声速 超声速
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强度 超强度 水平 超水平
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强度 超强度 现实 超现实
强度 超强度 一流 超一流
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强度 超强度 自然 超自然
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轻型 超轻型 声波 超声波
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轻型 超轻型 水平 超水平
轻型 超轻型 稳定 超稳定
轻型 超轻型 现实 超现实
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声波 超声波 声速 超声速
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声波 超声波 水平 超水平
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一流 超一流 音速 超音速
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文本 超文本 导体 超导体
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导体 超导体 新星 超新星
导体 超导体 平面 超平面
新星 超新星 平面 超平面
大陆 次大陆 声波 次声波
常规 非常规 常态 非常态
常规 非常规 典型 非典型
常规 非常规 定向 非定向
常规 非常规 对称 非对称
常规 非常规 金属 非金属
常规 非常规 晶硅 非晶硅
常规 非常规 晶态 非晶态
常规 非常规 晶体 非晶体
常规 非常规 军事 非军事
常规 非常规 理性 非理性
常规 非常规 农业 非农业
常规 非常规 物质 非物质
常规 非常规 线性 非线性
常规 非常规 营利 非营利
常规 非常规 正常 非正常
常规 非常规 正规 非正规
常规 非常规 正式 非正式
常规 非常规 政府 非政府
常规 非常规 主流 非主流
常规 非常规 专业 非专业
常态 非常态 典型 非典型
常态 非常态 定向 非定向
常态 非常态 对称 非对称
常态 非常态 金属 非金属
常态 非常态 晶硅 非晶硅
常态 非常态 晶态 非晶态
常态 非常态 晶体 非晶体
常态 非常态 军事 非军事
常态 非常态 理性 非理性
常态 非常态 农业 非农业
常态 非常态 物质 非物质
常态 非常态 线性 非线性
常态 非常态 营利 非营利
常态 非常态 正常 非正常
常态 非常态 正规 非正规
常态 非常态 正式 非正式
常态 非常态 政府 非政府
常态 非常态 主流 非主流
常态 非常态 专业 非专业
典型 非典型 定向 非定向
典型 非典型 对称 非对称
典型 非典型 金属 非金属
典型 非典型 晶硅 非晶硅
典型 非典型 晶态 非晶态
典型 非典型 晶体 非晶体
典型 非典型 军事 非军事
典型 非典型 理性 非理性
典型 非典型 农业 非农业
典型 非典型 物质 非物质
典型 非典型 线性 非线性
典型 非典型 营利 非营利
典型 非典型 正常 非正常
典型 非典型 正规 非正规
典型 非典型 正式 非正式
典型 非典型 政府 非政府
典型 非典型 主流 非主流
典型 非典型 专业 非专业
定向 非定向 对称 非对称
定向 非定向 金属 非金属
定向 非定向 晶硅 非晶硅
定向 非定向 晶态 非晶态
定向 非定向 晶体 非晶体
定向 非定向 军事 非军事
定向 非定向 理性 非理性
定向 非定向 农业 非农业
定向 非定向 物质 非物质
定向 非定向 线性 非线性
定向 非定向 营利 非营利
定向 非定向 正常 非正常
定向 非定向 正规 非正规
定向 非定向 正式 非正式
定向 非定向 政府 非政府
定向 非定向 主流 非主流
定向 非定向 专业 非专业
对称 非对称 金属 非金属
对称 非对称 晶硅 非晶硅
对称 非对称 晶态 非晶态
对称 非对称 晶体 非晶体
对称 非对称 军事 非军事
对称 非对称 理性 非理性
对称 非对称 农业 非农业
对称 非对称 物质 非物质
对称 非对称 线性 非线性
对称 非对称 营利 非营利
对称 非对称 正常 非正常
对称 非对称 正规 非正规
对称 非对称 正式 非正式
对称 非对称 政府 非政府
对称 非对称 主流 非主流
对称 非对称 专业 非专业
金属 非金属 晶硅 非晶硅
金属 非金属 晶态 非晶态
金属 非金属 晶体 非晶体
金属 非金属 军事 非军事
金属 非金属 理性 非理性
金属 非金属 农业 非农业
金属 非金属 物质 非物质
金属 非金属 线性 非线性
金属 非金属 营利 非营利
金属 非金属 正常 非正常
金属 非金属 正规 非正规
金属 非金属 正式 非正式
金属 非金属 政府 非政府
金属 非金属 主流 非主流
金属 非金属 专业 非专业
晶硅 非晶硅 晶态 非晶态
晶硅 非晶硅 晶体 非晶体
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晶硅 非晶硅 农业 非农业
晶硅 非晶硅 物质 非物质
晶硅 非晶硅 线性 非线性
晶硅 非晶硅 营利 非营利
晶硅 非晶硅 正常 非正常
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晶硅 非晶硅 主流 非主流
晶硅 非晶硅 专业 非专业
晶态 非晶态 晶体 非晶体
晶态 非晶态 军事 非军事
晶态 非晶态 理性 非理性
晶态 非晶态 农业 非农业
晶态 非晶态 物质 非物质
晶态 非晶态 线性 非线性
晶态 非晶态 营利 非营利
晶态 非晶态 正常 非正常
晶态 非晶态 正规 非正规
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晶态 非晶态 政府 非政府
晶态 非晶态 主流 非主流
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晶体 非晶体 军事 非军事
晶体 非晶体 理性 非理性
晶体 非晶体 农业 非农业
晶体 非晶体 物质 非物质
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晶体 非晶体 营利 非营利
晶体 非晶体 正常 非正常
晶体 非晶体 正规 非正规
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军事 非军事 理性 非理性
军事 非军事 农业 非农业
军事 非军事 物质 非物质
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军事 非军事 营利 非营利
军事 非军事 正常 非正常
军事 非军事 正规 非正规
军事 非军事 正式 非正式
军事 非军事 政府 非政府
军事 非军事 主流 非主流
军事 非军事 专业 非专业
理性 非理性 农业 非农业
理性 非理性 物质 非物质
理性 非理性 线性 非线性
理性 非理性 营利 非营利
理性 非理性 正常 非正常
理性 非理性 正规 非正规
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农业 非农业 物质 非物质
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农业 非农业 营利 非营利
农业 非农业 正常 非正常
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农业 非农业 政府 非政府
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物质 非物质 线性 非线性
物质 非物质 营利 非营利
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物质 非物质 主流 非主流
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线性 非线性 营利 非营利
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营利 非营利 政府 非政府
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正常 非正常 正规 非正规
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正常 非正常 主流 非主流
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正规 非正规 正式 非正式
正规 非正规 政府 非政府
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政府 非政府 专业 非专业
主流 非主流 专业 非专业
次 每次 户 每户
次 每次 集 每集
次 每次 季 每季
次 每次 家 每家
次 每次 件 每件
次 每次 斤 每斤
次 每次 秒 每秒
次 每次 分 每分
次 每次 年 每年
次 每次 月 每月
次 每次 期 每期
次 每次 人 每人
次 每次 日 每日
次 每次 天 每天
次 每次 周 每周
次 每次 组 每组
户 每户 集 每集
户 每户 季 每季
户 每户 家 每家
户 每户 件 每件
户 每户 斤 每斤
户 每户 秒 每秒
户 每户 分 每分
户 每户 年 每年
户 每户 月 每月
户 每户 期 每期
户 每户 人 每人
户 每户 日 每日
户 每户 天 每天
户 每户 周 每周
户 每户 组 每组
集 每集 季 每季
集 每集 家 每家
集 每集 件 每件
集 每集 斤 每斤
集 每集 秒 每秒
集 每集 分 每分
集 每集 年 每年
集 每集 月 每月
集 每集 期 每期
集 每集 人 每人
集 每集 日 每日
集 每集 天 每天
集 每集 周 每周
集 每集 组 每组
季 每季 家 每家
季 每季 件 每件
季 每季 斤 每斤
季 每季 秒 每秒
季 每季 分 每分
季 每季 年 每年
季 每季 月 每月
季 每季 期 每期
季 每季 人 每人
季 每季 日 每日
季 每季 天 每天
季 每季 周 每周
季 每季 组 每组
家 每家 件 每件
家 每家 斤 每斤
家 每家 秒 每秒
家 每家 分 每分
家 每家 年 每年
家 每家 月 每月
家 每家 期 每期
家 每家 人 每人
家 每家 日 每日
家 每家 天 每天
家 每家 周 每周
家 每家 组 每组
件 每件 斤 每斤
件 每件 秒 每秒
件 每件 分 每分
件 每件 年 每年
件 每件 月 每月
件 每件 期 每期
件 每件 人 每人
件 每件 日 每日
件 每件 天 每天
件 每件 周 每周
件 每件 组 每组
斤 每斤 秒 每秒
斤 每斤 分 每分
斤 每斤 年 每年
斤 每斤 月 每月
斤 每斤 期 每期
斤 每斤 人 每人
斤 每斤 日 每日
斤 每斤 天 每天
斤 每斤 周 每周
斤 每斤 组 每组
秒 每秒 分 每分
秒 每秒 年 每年
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秒 每秒 人 每人
秒 每秒 日 每日
秒 每秒 天 每天
秒 每秒 周 每周
秒 每秒 组 每组
分 每分 年 每年
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分 每分 人 每人
分 每分 日 每日
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分 每分 周 每周
分 每分 组 每组
年 每年 月 每月
年 每年 期 每期
年 每年 人 每人
年 每年 日 每日
年 每年 天 每天
年 每年 周 每周
年 每年 组 每组
月 每月 期 每期
月 每月 人 每人
月 每月 日 每日
月 每月 天 每天
月 每月 周 每周
月 每月 组 每组
期 每期 人 每人
期 每期 日 每日
期 每期 天 每天
期 每期 周 每周
期 每期 组 每组
人 每人 日 每日
人 每人 天 每天
人 每人 周 每周
人 每人 组 每组
日 每日 天 每天
日 每日 周 每周
日 每日 组 每组
天 每天 周 每周
天 每天 组 每组
周 每周 组 每组
当 每当 逢 每逢
尺寸 全尺寸 方位 全方位
尺寸 全尺寸 封闭 全封闭
尺寸 全尺寸 明星 全明星
尺寸 全尺寸 社会 全社会
尺寸 全尺寸 天然 全天然
尺寸 全尺寸 自动 全自动
方位 全方位 封闭 全封闭
方位 全方位 明星 全明星
方位 全方位 社会 全社会
方位 全方位 天然 全天然
方位 全方位 自动 全自动
封闭 全封闭 明星 全明星
封闭 全封闭 社会 全社会
封闭 全封闭 天然 全天然
封闭 全封闭 自动 全自动
明星 全明星 社会 全社会
明星 全明星 天然 全天然
明星 全明星 自动 全自动
社会 全社会 天然 全天然
社会 全社会 自动 全自动
天然 全天然 自动 全自动
君子 伪君子 科学 伪科学
君子 伪君子 命题 伪命题
君子 伪君子 政府 伪政府
君子 伪君子 政权 伪政权
科学 伪科学 命题 伪命题
科学 伪科学 政府 伪政府
科学 伪科学 政权 伪政权
命题 伪命题 政府 伪政府
命题 伪命题 政权 伪政权
政府 伪政府 政权 伪政权
寒带 亚寒带 健康 亚健康
寒带 亚寒带 硫酸 亚硫酸
寒带 亚寒带 热带 亚热带
寒带 亚寒带 文化 亚文化
寒带 亚寒带 硝胺 亚硝胺
寒带 亚寒带 硝基 亚硝基
寒带 亚寒带 硝酸 亚硝酸
健康 亚健康 硫酸 亚硫酸
健康 亚健康 热带 亚热带
健康 亚健康 文化 亚文化
健康 亚健康 硝胺 亚硝胺
健康 亚健康 硝基 亚硝基
健康 亚健康 硝酸 亚硝酸
硫酸 亚硫酸 热带 亚热带
硫酸 亚硫酸 文化 亚文化
硫酸 亚硫酸 硝胺 亚硝胺
硫酸 亚硫酸 硝基 亚硝基
硫酸 亚硫酸 硝酸 亚硝酸
热带 亚热带 文化 亚文化
热带 亚热带 硝胺 亚硝胺
热带 亚热带 硝基 亚硝基
热带 亚热带 硝酸 亚硝酸
文化 亚文化 硝胺 亚硝胺
文化 亚文化 硝基 亚硝基
文化 亚文化 硝酸 亚硝酸
硝胺 亚硝胺 硝基 亚硝基
硝胺 亚硝胺 硝酸 亚硝酸
硝基 亚硝基 硝酸 亚硝酸
白菜 洋白菜 垃圾 洋垃圾
白菜 洋白菜 品牌 洋品牌
白菜 洋白菜 娃娃 洋娃娃
白菜 洋白菜 人 洋人
白菜 洋白菜 酒 洋酒
垃圾 洋垃圾 品牌 洋品牌
垃圾 洋垃圾 娃娃 洋娃娃
垃圾 洋垃圾 人 洋人
垃圾 洋垃圾 酒 洋酒
品牌 洋品牌 娃娃 洋娃娃
品牌 洋品牌 人 洋人
品牌 洋品牌 酒 洋酒
娃娃 洋娃娃 人 洋人
娃娃 洋娃娃 酒 洋酒
人 洋人 酒 洋酒
任务 总任务 公司 总公司
任务 总任务 书记 总书记
任务 总任务 目标 总目标
任务 总任务 路线 总路线
任务 总任务 收入 总收入
任务 总任务 成绩 总成绩
任务 总任务 产量 总产量
任务 总任务 人口 总人口
任务 总任务 规模 总规模
任务 总任务 方针 总方针
任务 总任务 面积 总面积
任务 总任务 医院 总医院
任务 总任务 价值 总价值
任务 总任务 需求 总需求
任务 总任务 工会 总工会
任务 总任务 指挥 总指挥
任务 总任务 人数 总人数
任务 总任务 费用 总费用
任务 总任务 冠军 总冠军
任务 总任务 产值 总产值
任务 总任务 经理 总经理
任务 总任务 编辑 总编辑
任务 总任务 决赛 总决赛
任务 总任务 资产 总资产
任务 总任务 趋势 总趋势
任务 总任务 支出 总支出
任务 总任务 金额 总金额
任务 总任务 教练 总教练
任务 总任务 司令 总司令
任务 总任务 导演 总导演
任务 总任务 代理 总代理
任务 总任务 干事 总干事
任务 总任务 裁判 总裁判
任务 总任务 比分 总比分
公司 总公司 书记 总书记
公司 总公司 目标 总目标
公司 总公司 路线 总路线
公司 总公司 收入 总收入
公司 总公司 成绩 总成绩
公司 总公司 产量 总产量
公司 总公司 人口 总人口
公司 总公司 规模 总规模
公司 总公司 方针 总方针
公司 总公司 面积 总面积
公司 总公司 医院 总医院
公司 总公司 价值 总价值
公司 总公司 需求 总需求
公司 总公司 工会 总工会
公司 总公司 指挥 总指挥
公司 总公司 人数 总人数
公司 总公司 费用 总费用
公司 总公司 冠军 总冠军
公司 总公司 产值 总产值
公司 总公司 经理 总经理
公司 总公司 编辑 总编辑
公司 总公司 决赛 总决赛
公司 总公司 资产 总资产
公司 总公司 趋势 总趋势
公司 总公司 支出 总支出
公司 总公司 金额 总金额
公司 总公司 教练 总教练
公司 总公司 司令 总司令
公司 总公司 导演 总导演
公司 总公司 代理 总代理
公司 总公司 干事 总干事
公司 总公司 裁判 总裁判
公司 总公司 比分 总比分
书记 总书记 目标 总目标
书记 总书记 路线 总路线
书记 总书记 收入 总收入
书记 总书记 成绩 总成绩
书记 总书记 产量 总产量
书记 总书记 人口 总人口
书记 总书记 规模 总规模
书记 总书记 方针 总方针
书记 总书记 面积 总面积
书记 总书记 医院 总医院
书记 总书记 价值 总价值
书记 总书记 需求 总需求
书记 总书记 工会 总工会
书记 总书记 指挥 总指挥
书记 总书记 人数 总人数
书记 总书记 费用 总费用
书记 总书记 冠军 总冠军
书记 总书记 产值 总产值
书记 总书记 经理 总经理
书记 总书记 编辑 总编辑
书记 总书记 决赛 总决赛
书记 总书记 资产 总资产
书记 总书记 趋势 总趋势
书记 总书记 支出 总支出
书记 总书记 金额 总金额
书记 总书记 教练 总教练
书记 总书记 司令 总司令
书记 总书记 导演 总导演
书记 总书记 代理 总代理
书记 总书记 干事 总干事
书记 总书记 裁判 总裁判
书记 总书记 比分 总比分
目标 总目标 路线 总路线
目标 总目标 收入 总收入
目标 总目标 成绩 总成绩
目标 总目标 产量 总产量
目标 总目标 人口 总人口
目标 总目标 规模 总规模
目标 总目标 方针 总方针
目标 总目标 面积 总面积
目标 总目标 医院 总医院
目标 总目标 价值 总价值
目标 总目标 需求 总需求
目标 总目标 工会 总工会
目标 总目标 指挥 总指挥
目标 总目标 人数 总人数
目标 总目标 费用 总费用
目标 总目标 冠军 总冠军
目标 总目标 产值 总产值
目标 总目标 经理 总经理
目标 总目标 编辑 总编辑
目标 总目标 决赛 总决赛
目标 总目标 资产 总资产
目标 总目标 趋势 总趋势
目标 总目标 支出 总支出
目标 总目标 金额 总金额
目标 总目标 教练 总教练
目标 总目标 司令 总司令
目标 总目标 导演 总导演
目标 总目标 代理 总代理
目标 总目标 干事 总干事
目标 总目标 裁判 总裁判
目标 总目标 比分 总比分
路线 总路线 收入 总收入
路线 总路线 成绩 总成绩
路线 总路线 产量 总产量
路线 总路线 人口 总人口
路线 总路线 规模 总规模
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路线 总路线 面积 总面积
路线 总路线 医院 总医院
路线 总路线 价值 总价值
路线 总路线 需求 总需求
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路线 总路线 指挥 总指挥
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路线 总路线 资产 总资产
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收入 总收入 成绩 总成绩
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收入 总收入 代理 总代理
收入 总收入 干事 总干事
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干事 总干事 裁判 总裁判
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裁判 总裁判 比分 总比分
作弊 反作弊 腐败 反腐败
作弊 反作弊 恐怖 反恐怖
作弊 反作弊 垄断 反垄断
作弊 反作弊 分裂 反分裂
作弊 反作弊 倾销 反倾销
作弊 反作弊 侦察 反侦察
腐败 反腐败 恐怖 反恐怖
腐败 反腐败 垄断 反垄断
腐败 反腐败 分裂 反分裂
腐败 反腐败 倾销 反倾销
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分裂 反分裂 倾销 反倾销
分裂 反分裂 侦察 反侦察
倾销 反倾销 侦察 反侦察
常规 反常规 社会 反社会
常规 反常规 作用 反作用
常规 反常规 方向 反方向
常规 反常规 物质 反物质
常规 反常规 封建 反封建
常规 反常规 科学 反科学
常规 反常规 中子 反中子
常规 反常规 粒子 反粒子
常规 反常规 民主 反民主
常规 反常规 革命 反革命
常规 反常规 政府 反政府
社会 反社会 作用 反作用
社会 反社会 方向 反方向
社会 反社会 物质 反物质
社会 反社会 封建 反封建
社会 反社会 科学 反科学
社会 反社会 中子 反中子
社会 反社会 粒子 反粒子
社会 反社会 民主 反民主
社会 反社会 革命 反革命
社会 反社会 政府 反政府
作用 反作用 方向 反方向
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作用 反作用 封建 反封建
作用 反作用 科学 反科学
作用 反作用 中子 反中子
作用 反作用 粒子 反粒子
作用 反作用 民主 反民主
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方向 反方向 物质 反物质
方向 反方向 封建 反封建
方向 反方向 科学 反科学
方向 反方向 中子 反中子
方向 反方向 粒子 反粒子
方向 反方向 民主 反民主
方向 反方向 革命 反革命
方向 反方向 政府 反政府
物质 反物质 封建 反封建
物质 反物质 科学 反科学
物质 反物质 中子 反中子
物质 反物质 粒子 反粒子
物质 反物质 民主 反民主
物质 反物质 革命 反革命
物质 反物质 政府 反政府
封建 反封建 科学 反科学
封建 反封建 中子 反中子
封建 反封建 粒子 反粒子
封建 反封建 民主 反民主
封建 反封建 革命 反革命
封建 反封建 政府 反政府
科学 反科学 中子 反中子
科学 反科学 粒子 反粒子
科学 反科学 民主 反民主
科学 反科学 革命 反革命
科学 反科学 政府 反政府
中子 反中子 粒子 反粒子
中子 反中子 民主 反民主
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中子 反中子 政府 反政府
粒子 反粒子 民主 反民主
粒子 反粒子 革命 反革命
粒子 反粒子 政府 反政府
民主 反民主 革命 反革命
民主 反民主 政府 反政府
革命 反革命 政府 反政府
队长 副队长 组长 副组长
队长 副队长 经理 副经理
队长 副队长 教授 副教授
队长 副队长 书记 副书记
队长 副队长 总理 副总理
队长 副队长 院长 副院长
队长 副队长 校长 副校长
队长 副队长 主任 副主任
队长 副队长 导演 副导演
队长 副队长 所长 副所长
队长 副队长 司令 副司令
队长 副队长 排长 副排长
队长 副队长 营长 副营长
队长 副队长 连长 副连长
队长 副队长 团长 副团长
队长 副队长 台长 副台长
队长 副队长 总裁 副总裁
组长 副组长 经理 副经理
组长 副组长 教授 副教授
组长 副组长 书记 副书记
组长 副组长 总理 副总理
组长 副组长 院长 副院长
组长 副组长 校长 副校长
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组长 副组长 所长 副所长
组长 副组长 司令 副司令
组长 副组长 排长 副排长
组长 副组长 营长 副营长
组长 副组长 连长 副连长
组长 副组长 团长 副团长
组长 副组长 台长 副台长
组长 副组长 总裁 副总裁
经理 副经理 教授 副教授
经理 副经理 书记 副书记
经理 副经理 总理 副总理
经理 副经理 院长 副院长
经理 副经理 校长 副校长
经理 副经理 主任 副主任
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经理 副经理 司令 副司令
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经理 副经理 营长 副营长
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经理 副经理 总裁 副总裁
教授 副教授 书记 副书记
教授 副教授 总理 副总理
教授 副教授 院长 副院长
教授 副教授 校长 副校长
教授 副教授 主任 副主任
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教授 副教授 所长 副所长
教授 副教授 司令 副司令
教授 副教授 排长 副排长
教授 副教授 营长 副营长
教授 副教授 连长 副连长
教授 副教授 团长 副团长
教授 副教授 台长 副台长
教授 副教授 总裁 副总裁
书记 副书记 总理 副总理
书记 副书记 院长 副院长
书记 副书记 校长 副校长
书记 副书记 主任 副主任
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书记 副书记 所长 副所长
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书记 副书记 营长 副营长
书记 副书记 连长 副连长
书记 副书记 团长 副团长
书记 副书记 台长 副台长
书记 副书记 总裁 副总裁
总理 副总理 院长 副院长
总理 副总理 校长 副校长
总理 副总理 主任 副主任
总理 副总理 导演 副导演
总理 副总理 所长 副所长
总理 副总理 司令 副司令
总理 副总理 排长 副排长
总理 副总理 营长 副营长
总理 副总理 连长 副连长
总理 副总理 团长 副团长
总理 副总理 台长 副台长
总理 副总理 总裁 副总裁
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院长 副院长 主任 副主任
院长 副院长 导演 副导演
院长 副院长 所长 副所长
院长 副院长 司令 副司令
院长 副院长 排长 副排长
院长 副院长 营长 副营长
院长 副院长 连长 副连长
院长 副院长 团长 副团长
院长 副院长 台长 副台长
院长 副院长 总裁 副总裁
校长 副校长 主任 副主任
校长 副校长 导演 副导演
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校长 副校长 司令 副司令
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校长 副校长 团长 副团长
校长 副校长 台长 副台长
校长 副校长 总裁 副总裁
主任 副主任 导演 副导演
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导演 副导演 司令 副司令
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所长 副所长 总裁 副总裁
司令 副司令 排长 副排长
司令 副司令 营长 副营长
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营长 副营长 连长 副连长
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团长 副团长 总裁 副总裁
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: AB
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慌张 慌里慌张 古怪 古里古怪
慌张 慌里慌张 邋遢 邋里邋遢
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安心 安安心心 平静 平平静静
安心 安安心心 忙碌 忙忙碌碌
安心 安安心心 轰烈 轰轰烈烈
安心 安安心心 端正 端端正正
安心 安安心心 平常 平平常常
安心 安安心心 风光 风风光光
安心 安安心心 高大 高高大大
安心 安安心心 老实 老老实实
安心 安安心心 神秘 神神秘秘
安心 安安心心 诚恳 诚诚恳恳
安心 安安心心 奇怪 奇奇怪怪
安心 安安心心 模糊 模模糊糊
安心 安安心心 圆满 圆圆满满
安心 安安心心 红火 红红火火
安心 安安心心 朴实 朴朴实实
安心 安安心心 和睦 和和睦睦
安心 安安心心 急忙 急急忙忙
安心 安安心心 开心 开开心心
整齐 整整齐齐 平静 平平静静
整齐 整整齐齐 忙碌 忙忙碌碌
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整齐 整整齐齐 端正 端端正正
整齐 整整齐齐 平常 平平常常
整齐 整整齐齐 风光 风风光光
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整齐 整整齐齐 老实 老老实实
整齐 整整齐齐 神秘 神神秘秘
整齐 整整齐齐 诚恳 诚诚恳恳
整齐 整整齐齐 奇怪 奇奇怪怪
整齐 整整齐齐 模糊 模模糊糊
整齐 整整齐齐 圆满 圆圆满满
整齐 整整齐齐 红火 红红火火
整齐 整整齐齐 朴实 朴朴实实
整齐 整整齐齐 和睦 和和睦睦
整齐 整整齐齐 急忙 急急忙忙
整齐 整整齐齐 开心 开开心心
平静 平平静静 忙碌 忙忙碌碌
平静 平平静静 轰烈 轰轰烈烈
平静 平平静静 端正 端端正正
平静 平平静静 平常 平平常常
平静 平平静静 风光 风风光光
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忙碌 忙忙碌碌 轰烈 轰轰烈烈
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轰烈 轰轰烈烈 端正 端端正正
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轰烈 轰轰烈烈 和睦 和和睦睦
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端正 端端正正 平常 平平常常
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端正 端端正正 朴实 朴朴实实
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端正 端端正正 急忙 急急忙忙
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规矩 规规矩矩 认真 认认真真
规矩 规规矩矩 真切 真真切切
规矩 规规矩矩 公正 公公正正
规矩 规规矩矩 详细 详详细细
规矩 规规矩矩 严实 严严实实
规矩 规规矩矩 仔细 仔仔细细
规矩 规规矩矩 本分 本本分分
规矩 规规矩矩 踏实 踏踏实实
规矩 规规矩矩 辛苦 辛辛苦苦
规矩 规规矩矩 勤恳 勤勤恳恳
规矩 规规矩矩 勉强 勉勉强强
规矩 规规矩矩 顺利 顺顺利利
规矩 规规矩矩 马虎 马马虎虎
规矩 规规矩矩 正当 正正当当
认真 认认真真 真切 真真切切
认真 认认真真 公正 公公正正
认真 认认真真 详细 详详细细
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认真 认认真真 本分 本本分分
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真切 真真切切 公正 公公正正
真切 真真切切 详细 详详细细
真切 真真切切 严实 严严实实
真切 真真切切 仔细 仔仔细细
真切 真真切切 本分 本本分分
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真切 真真切切 辛苦 辛辛苦苦
真切 真真切切 勤恳 勤勤恳恳
真切 真真切切 勉强 勉勉强强
真切 真真切切 顺利 顺顺利利
真切 真真切切 马虎 马马虎虎
真切 真真切切 正当 正正当当
公正 公公正正 详细 详详细细
公正 公公正正 严实 严严实实
公正 公公正正 仔细 仔仔细细
公正 公公正正 本分 本本分分
公正 公公正正 踏实 踏踏实实
公正 公公正正 辛苦 辛辛苦苦
公正 公公正正 勤恳 勤勤恳恳
公正 公公正正 勉强 勉勉强强
公正 公公正正 顺利 顺顺利利
公正 公公正正 马虎 马马虎虎
公正 公公正正 正当 正正当当
详细 详详细细 严实 严严实实
详细 详详细细 仔细 仔仔细细
详细 详详细细 本分 本本分分
详细 详详细细 踏实 踏踏实实
详细 详详细细 辛苦 辛辛苦苦
详细 详详细细 勤恳 勤勤恳恳
详细 详详细细 勉强 勉勉强强
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详细 详详细细 马虎 马马虎虎
详细 详详细细 正当 正正当当
严实 严严实实 仔细 仔仔细细
严实 严严实实 本分 本本分分
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仔细 仔仔细细 本分 本本分分
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仔细 仔仔细细 辛苦 辛辛苦苦
仔细 仔仔细细 勤恳 勤勤恳恳
仔细 仔仔细细 勉强 勉勉强强
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仔细 仔仔细细 马虎 马马虎虎
仔细 仔仔细细 正当 正正当当
本分 本本分分 踏实 踏踏实实
本分 本本分分 辛苦 辛辛苦苦
本分 本本分分 勤恳 勤勤恳恳
本分 本本分分 勉强 勉勉强强
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本分 本本分分 马虎 马马虎虎
本分 本本分分 正当 正正当当
踏实 踏踏实实 辛苦 辛辛苦苦
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勤恳 勤勤恳恳 马虎 马马虎虎
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顺利 顺顺利利 马虎 马马虎虎
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马虎 马马虎虎 正当 正正当当
真正 真真正正 确实 确确实实
真正 真真正正 切实 切切实实
真正 真真正正 多少 多多少少
真正 真真正正 反复 反反复复
真正 真真正正 干脆 干干脆脆
真正 真真正正 陆续 陆陆续续
真正 真真正正 随便 随随便便
真正 真真正正 完全 完完全全
真正 真真正正 隐约 隐隐约约
真正 真真正正 原本 原原本本
真正 真真正正 着实 着着实实
真正 真真正正 实在 实实在在
真正 真真正正 彻底 彻彻底底
真正 真真正正 正好 正正好好
真正 真真正正 永远 永永远远
真正 真真正正 的确 的的确确
确实 确确实实 切实 切切实实
确实 确确实实 多少 多多少少
确实 确确实实 反复 反反复复
确实 确确实实 干脆 干干脆脆
确实 确确实实 陆续 陆陆续续
确实 确确实实 随便 随随便便
确实 确确实实 完全 完完全全
确实 确确实实 隐约 隐隐约约
确实 确确实实 原本 原原本本
确实 确确实实 着实 着着实实
确实 确确实实 实在 实实在在
确实 确确实实 彻底 彻彻底底
确实 确确实实 正好 正正好好
确实 确确实实 永远 永永远远
确实 确确实实 的确 的的确确
切实 切切实实 多少 多多少少
切实 切切实实 反复 反反复复
切实 切切实实 干脆 干干脆脆
切实 切切实实 陆续 陆陆续续
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切实 切切实实 完全 完完全全
切实 切切实实 隐约 隐隐约约
切实 切切实实 原本 原原本本
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切实 切切实实 实在 实实在在
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切实 切切实实 永远 永永远远
切实 切切实实 的确 的的确确
多少 多多少少 反复 反反复复
多少 多多少少 干脆 干干脆脆
多少 多多少少 陆续 陆陆续续
多少 多多少少 随便 随随便便
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多少 多多少少 隐约 隐隐约约
多少 多多少少 原本 原原本本
多少 多多少少 着实 着着实实
多少 多多少少 实在 实实在在
多少 多多少少 彻底 彻彻底底
多少 多多少少 正好 正正好好
多少 多多少少 永远 永永远远
多少 多多少少 的确 的的确确
反复 反反复复 干脆 干干脆脆
反复 反反复复 陆续 陆陆续续
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反复 反反复复 完全 完完全全
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反复 反反复复 着实 着着实实
反复 反反复复 实在 实实在在
反复 反反复复 彻底 彻彻底底
反复 反反复复 正好 正正好好
反复 反反复复 永远 永永远远
反复 反反复复 的确 的的确确
干脆 干干脆脆 陆续 陆陆续续
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干脆 干干脆脆 原本 原原本本
干脆 干干脆脆 着实 着着实实
干脆 干干脆脆 实在 实实在在
干脆 干干脆脆 彻底 彻彻底底
干脆 干干脆脆 正好 正正好好
干脆 干干脆脆 永远 永永远远
干脆 干干脆脆 的确 的的确确
陆续 陆陆续续 随便 随随便便
陆续 陆陆续续 完全 完完全全
陆续 陆陆续续 隐约 隐隐约约
陆续 陆陆续续 原本 原原本本
陆续 陆陆续续 着实 着着实实
陆续 陆陆续续 实在 实实在在
陆续 陆陆续续 彻底 彻彻底底
陆续 陆陆续续 正好 正正好好
陆续 陆陆续续 永远 永永远远
陆续 陆陆续续 的确 的的确确
随便 随随便便 完全 完完全全
随便 随随便便 隐约 隐隐约约
随便 随随便便 原本 原原本本
随便 随随便便 着实 着着实实
随便 随随便便 实在 实实在在
随便 随随便便 彻底 彻彻底底
随便 随随便便 正好 正正好好
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随便 随随便便 的确 的的确确
完全 完完全全 隐约 隐隐约约
完全 完完全全 原本 原原本本
完全 完完全全 着实 着着实实
完全 完完全全 实在 实实在在
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完全 完完全全 的确 的的确确
隐约 隐隐约约 原本 原原本本
隐约 隐隐约约 着实 着着实实
隐约 隐隐约约 实在 实实在在
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隐约 隐隐约约 正好 正正好好
隐约 隐隐约约 永远 永永远远
隐约 隐隐约约 的确 的的确确
原本 原原本本 着实 着着实实
原本 原原本本 实在 实实在在
原本 原原本本 彻底 彻彻底底
原本 原原本本 正好 正正好好
原本 原原本本 永远 永永远远
原本 原原本本 的确 的的确确
着实 着着实实 实在 实实在在
着实 着着实实 彻底 彻彻底底
着实 着着实实 正好 正正好好
着实 着着实实 永远 永永远远
着实 着着实实 的确 的的确确
实在 实实在在 彻底 彻彻底底
实在 实实在在 正好 正正好好
实在 实实在在 永远 永永远远
实在 实实在在 的确 的的确确
彻底 彻彻底底 正好 正正好好
彻底 彻彻底底 永远 永永远远
彻底 彻彻底底 的确 的的确确
正好 正正好好 永远 永永远远
正好 正正好好 的确 的的确确
永远 永永远远 的确 的的确确
大小 大大小小 高低 高高低低
大小 大大小小 长短 长长短短
大小 大大小小 远近 远远近近
大小 大大小小 上下 上上下下
大小 大大小小 多少 多多少少
大小 大大小小 涨跌 涨涨跌跌
大小 大大小小 深浅 深深浅浅
大小 大大小小 断续 断断续续
大小 大大小小 真假 真真假假
大小 大大小小 红绿 红红绿绿
大小 大大小小 起伏 起起伏伏
大小 大大小小 起落 起起落落
大小 大大小小 虚实 虚虚实实
大小 大大小小 老少 老老少少
高低 高高低低 长短 长长短短
高低 高高低低 远近 远远近近
高低 高高低低 上下 上上下下
高低 高高低低 多少 多多少少
高低 高高低低 涨跌 涨涨跌跌
高低 高高低低 深浅 深深浅浅
高低 高高低低 断续 断断续续
高低 高高低低 真假 真真假假
高低 高高低低 红绿 红红绿绿
高低 高高低低 起伏 起起伏伏
高低 高高低低 起落 起起落落
高低 高高低低 虚实 虚虚实实
高低 高高低低 老少 老老少少
长短 长长短短 远近 远远近近
长短 长长短短 上下 上上下下
长短 长长短短 多少 多多少少
长短 长长短短 涨跌 涨涨跌跌
长短 长长短短 深浅 深深浅浅
长短 长长短短 断续 断断续续
长短 长长短短 真假 真真假假
长短 长长短短 红绿 红红绿绿
长短 长长短短 起伏 起起伏伏
长短 长长短短 起落 起起落落
长短 长长短短 虚实 虚虚实实
长短 长长短短 老少 老老少少
远近 远远近近 上下 上上下下
远近 远远近近 多少 多多少少
远近 远远近近 涨跌 涨涨跌跌
远近 远远近近 深浅 深深浅浅
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远近 远远近近 真假 真真假假
远近 远远近近 红绿 红红绿绿
远近 远远近近 起伏 起起伏伏
远近 远远近近 起落 起起落落
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上下 上上下下 多少 多多少少
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上下 上上下下 真假 真真假假
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上下 上上下下 起伏 起起伏伏
上下 上上下下 起落 起起落落
上下 上上下下 虚实 虚虚实实
上下 上上下下 老少 老老少少
多少 多多少少 涨跌 涨涨跌跌
多少 多多少少 深浅 深深浅浅
多少 多多少少 断续 断断续续
多少 多多少少 真假 真真假假
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多少 多多少少 起伏 起起伏伏
多少 多多少少 起落 起起落落
多少 多多少少 虚实 虚虚实实
多少 多多少少 老少 老老少少
涨跌 涨涨跌跌 深浅 深深浅浅
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涨跌 涨涨跌跌 真假 真真假假
涨跌 涨涨跌跌 红绿 红红绿绿
涨跌 涨涨跌跌 起伏 起起伏伏
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涨跌 涨涨跌跌 老少 老老少少
深浅 深深浅浅 断续 断断续续
深浅 深深浅浅 真假 真真假假
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日夜 日日夜夜 日月 日日月月
日夜 日日夜夜 年月 年年月月
日夜 日日夜夜 年岁 年年岁岁
日夜 日日夜夜 时刻 时时刻刻
日夜 日日夜夜 分秒 分分秒秒
日夜 日日夜夜 朝暮 朝朝暮暮
日夜 日日夜夜 朝夕 朝朝夕夕
日月 日日月月 年月 年年月月
日月 日日月月 年岁 年年岁岁
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日月 日日月月 分秒 分分秒秒
日月 日日月月 朝暮 朝朝暮暮
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年月 年年月月 年岁 年年岁岁
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年月 年年月月 朝暮 朝朝暮暮
年月 年年月月 朝夕 朝朝夕夕
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年岁 年年岁岁 分秒 分分秒秒
年岁 年年岁岁 朝暮 朝朝暮暮
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时刻 时时刻刻 朝暮 朝朝暮暮
时刻 时时刻刻 朝夕 朝朝夕夕
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朝暮 朝朝暮暮 朝夕 朝朝夕夕
村户 村村户户 村落 村村落落
村户 村村户户 村寨 村村寨寨
村落 村村落落 村寨 村村寨寨
祖辈 祖祖辈辈 家户 家家户户
祖辈 祖祖辈辈 子孙 子子孙孙
祖辈 祖祖辈辈 世代 世世代代
家户 家家户户 子孙 子子孙孙
家户 家家户户 世代 世世代代
子孙 子子孙孙 世代 世世代代
方面 方方面面 里外 里里外外
方面 方方面面 点滴 点点滴滴
方面 方方面面 字句 字字句句
里外 里里外外 点滴 点点滴滴
里外 里里外外 字句 字字句句
点滴 点点滴滴 字句 字字句句
山水 山山水水 恩怨 恩恩怨怨
山水 山山水水 斑点 斑斑点点
山水 山山水水 瓶罐 瓶瓶罐罐
山水 山山水水 男女 男男女女
山水 山山水水 花草 花花草草
山水 山山水水 边角 边边角角
山水 山山水水 风雨 风风雨雨
山水 山山水水 风火 风风火火
山水 山山水水 旮旯 旮旮旯旯
山水 山山水水 是非 是是非非
山水 山山水水 疙瘩 疙疙瘩瘩
山水 山山水水 沟壑 沟沟壑壑
山水 山山水水 沟坎 沟沟坎坎
山水 山山水水 坑洼 坑坑洼洼
山水 山山水水 乒乓 乒乒乓乓
山水 山山水水 婆妈 婆婆妈妈
山水 山山水水 山岭 山山岭岭
山水 山山水水 丝缕 丝丝缕缕
山水 山山水水 坛罐 坛坛罐罐
恩怨 恩恩怨怨 斑点 斑斑点点
恩怨 恩恩怨怨 瓶罐 瓶瓶罐罐
恩怨 恩恩怨怨 男女 男男女女
恩怨 恩恩怨怨 花草 花花草草
恩怨 恩恩怨怨 边角 边边角角
恩怨 恩恩怨怨 风雨 风风雨雨
恩怨 恩恩怨怨 风火 风风火火
恩怨 恩恩怨怨 旮旯 旮旮旯旯
恩怨 恩恩怨怨 是非 是是非非
恩怨 恩恩怨怨 疙瘩 疙疙瘩瘩
恩怨 恩恩怨怨 沟壑 沟沟壑壑
恩怨 恩恩怨怨 沟坎 沟沟坎坎
恩怨 恩恩怨怨 坑洼 坑坑洼洼
恩怨 恩恩怨怨 乒乓 乒乒乓乓
恩怨 恩恩怨怨 婆妈 婆婆妈妈
恩怨 恩恩怨怨 山岭 山山岭岭
恩怨 恩恩怨怨 丝缕 丝丝缕缕
恩怨 恩恩怨怨 坛罐 坛坛罐罐
斑点 斑斑点点 瓶罐 瓶瓶罐罐
斑点 斑斑点点 男女 男男女女
斑点 斑斑点点 花草 花花草草
斑点 斑斑点点 边角 边边角角
斑点 斑斑点点 风雨 风风雨雨
斑点 斑斑点点 风火 风风火火
斑点 斑斑点点 旮旯 旮旮旯旯
斑点 斑斑点点 是非 是是非非
斑点 斑斑点点 疙瘩 疙疙瘩瘩
斑点 斑斑点点 沟壑 沟沟壑壑
斑点 斑斑点点 沟坎 沟沟坎坎
斑点 斑斑点点 坑洼 坑坑洼洼
斑点 斑斑点点 乒乓 乒乒乓乓
斑点 斑斑点点 婆妈 婆婆妈妈
斑点 斑斑点点 山岭 山山岭岭
斑点 斑斑点点 丝缕 丝丝缕缕
斑点 斑斑点点 坛罐 坛坛罐罐
瓶罐 瓶瓶罐罐 男女 男男女女
瓶罐 瓶瓶罐罐 花草 花花草草
瓶罐 瓶瓶罐罐 边角 边边角角
瓶罐 瓶瓶罐罐 风雨 风风雨雨
瓶罐 瓶瓶罐罐 风火 风风火火
瓶罐 瓶瓶罐罐 旮旯 旮旮旯旯
瓶罐 瓶瓶罐罐 是非 是是非非
瓶罐 瓶瓶罐罐 疙瘩 疙疙瘩瘩
瓶罐 瓶瓶罐罐 沟壑 沟沟壑壑
瓶罐 瓶瓶罐罐 沟坎 沟沟坎坎
瓶罐 瓶瓶罐罐 坑洼 坑坑洼洼
瓶罐 瓶瓶罐罐 乒乓 乒乒乓乓
瓶罐 瓶瓶罐罐 婆妈 婆婆妈妈
瓶罐 瓶瓶罐罐 山岭 山山岭岭
瓶罐 瓶瓶罐罐 丝缕 丝丝缕缕
瓶罐 瓶瓶罐罐 坛罐 坛坛罐罐
男女 男男女女 花草 花花草草
男女 男男女女 边角 边边角角
男女 男男女女 风雨 风风雨雨
男女 男男女女 风火 风风火火
男女 男男女女 旮旯 旮旮旯旯
男女 男男女女 是非 是是非非
男女 男男女女 疙瘩 疙疙瘩瘩
男女 男男女女 沟壑 沟沟壑壑
男女 男男女女 沟坎 沟沟坎坎
男女 男男女女 坑洼 坑坑洼洼
男女 男男女女 乒乓 乒乒乓乓
男女 男男女女 婆妈 婆婆妈妈
男女 男男女女 山岭 山山岭岭
男女 男男女女 丝缕 丝丝缕缕
男女 男男女女 坛罐 坛坛罐罐
花草 花花草草 边角 边边角角
花草 花花草草 风雨 风风雨雨
花草 花花草草 风火 风风火火
花草 花花草草 旮旯 旮旮旯旯
花草 花花草草 是非 是是非非
花草 花花草草 疙瘩 疙疙瘩瘩
花草 花花草草 沟壑 沟沟壑壑
花草 花花草草 沟坎 沟沟坎坎
花草 花花草草 坑洼 坑坑洼洼
花草 花花草草 乒乓 乒乒乓乓
花草 花花草草 婆妈 婆婆妈妈
花草 花花草草 山岭 山山岭岭
花草 花花草草 丝缕 丝丝缕缕
花草 花花草草 坛罐 坛坛罐罐
边角 边边角角 风雨 风风雨雨
边角 边边角角 风火 风风火火
边角 边边角角 旮旯 旮旮旯旯
边角 边边角角 是非 是是非非
边角 边边角角 疙瘩 疙疙瘩瘩
边角 边边角角 沟壑 沟沟壑壑
边角 边边角角 沟坎 沟沟坎坎
边角 边边角角 坑洼 坑坑洼洼
边角 边边角角 乒乓 乒乒乓乓
边角 边边角角 婆妈 婆婆妈妈
边角 边边角角 山岭 山山岭岭
边角 边边角角 丝缕 丝丝缕缕
边角 边边角角 坛罐 坛坛罐罐
风雨 风风雨雨 风火 风风火火
风雨 风风雨雨 旮旯 旮旮旯旯
风雨 风风雨雨 是非 是是非非
风雨 风风雨雨 疙瘩 疙疙瘩瘩
风雨 风风雨雨 沟壑 沟沟壑壑
风雨 风风雨雨 沟坎 沟沟坎坎
风雨 风风雨雨 坑洼 坑坑洼洼
风雨 风风雨雨 乒乓 乒乒乓乓
风雨 风风雨雨 婆妈 婆婆妈妈
风雨 风风雨雨 山岭 山山岭岭
风雨 风风雨雨 丝缕 丝丝缕缕
风雨 风风雨雨 坛罐 坛坛罐罐
风火 风风火火 旮旯 旮旮旯旯
风火 风风火火 是非 是是非非
风火 风风火火 疙瘩 疙疙瘩瘩
风火 风风火火 沟壑 沟沟壑壑
风火 风风火火 沟坎 沟沟坎坎
风火 风风火火 坑洼 坑坑洼洼
风火 风风火火 乒乓 乒乒乓乓
风火 风风火火 婆妈 婆婆妈妈
风火 风风火火 山岭 山山岭岭
风火 风风火火 丝缕 丝丝缕缕
风火 风风火火 坛罐 坛坛罐罐
旮旯 旮旮旯旯 是非 是是非非
旮旯 旮旮旯旯 疙瘩 疙疙瘩瘩
旮旯 旮旮旯旯 沟壑 沟沟壑壑
旮旯 旮旮旯旯 沟坎 沟沟坎坎
旮旯 旮旮旯旯 坑洼 坑坑洼洼
旮旯 旮旮旯旯 乒乓 乒乒乓乓
旮旯 旮旮旯旯 婆妈 婆婆妈妈
旮旯 旮旮旯旯 山岭 山山岭岭
旮旯 旮旮旯旯 丝缕 丝丝缕缕
旮旯 旮旮旯旯 坛罐 坛坛罐罐
是非 是是非非 疙瘩 疙疙瘩瘩
是非 是是非非 沟壑 沟沟壑壑
是非 是是非非 沟坎 沟沟坎坎
是非 是是非非 坑洼 坑坑洼洼
是非 是是非非 乒乓 乒乒乓乓
是非 是是非非 婆妈 婆婆妈妈
是非 是是非非 山岭 山山岭岭
是非 是是非非 丝缕 丝丝缕缕
是非 是是非非 坛罐 坛坛罐罐
疙瘩 疙疙瘩瘩 沟壑 沟沟壑壑
疙瘩 疙疙瘩瘩 沟坎 沟沟坎坎
疙瘩 疙疙瘩瘩 坑洼 坑坑洼洼
疙瘩 疙疙瘩瘩 乒乓 乒乒乓乓
疙瘩 疙疙瘩瘩 婆妈 婆婆妈妈
疙瘩 疙疙瘩瘩 山岭 山山岭岭
疙瘩 疙疙瘩瘩 丝缕 丝丝缕缕
疙瘩 疙疙瘩瘩 坛罐 坛坛罐罐
沟壑 沟沟壑壑 沟坎 沟沟坎坎
沟壑 沟沟壑壑 坑洼 坑坑洼洼
沟壑 沟沟壑壑 乒乓 乒乒乓乓
沟壑 沟沟壑壑 婆妈 婆婆妈妈
沟壑 沟沟壑壑 山岭 山山岭岭
沟壑 沟沟壑壑 丝缕 丝丝缕缕
沟壑 沟沟壑壑 坛罐 坛坛罐罐
沟坎 沟沟坎坎 坑洼 坑坑洼洼
沟坎 沟沟坎坎 乒乓 乒乒乓乓
沟坎 沟沟坎坎 婆妈 婆婆妈妈
沟坎 沟沟坎坎 山岭 山山岭岭
沟坎 沟沟坎坎 丝缕 丝丝缕缕
沟坎 沟沟坎坎 坛罐 坛坛罐罐
坑洼 坑坑洼洼 乒乓 乒乒乓乓
坑洼 坑坑洼洼 婆妈 婆婆妈妈
坑洼 坑坑洼洼 山岭 山山岭岭
坑洼 坑坑洼洼 丝缕 丝丝缕缕
坑洼 坑坑洼洼 坛罐 坛坛罐罐
乒乓 乒乒乓乓 婆妈 婆婆妈妈
乒乓 乒乒乓乓 山岭 山山岭岭
乒乓 乒乒乓乓 丝缕 丝丝缕缕
乒乓 乒乒乓乓 坛罐 坛坛罐罐
婆妈 婆婆妈妈 山岭 山山岭岭
婆妈 婆婆妈妈 丝缕 丝丝缕缕
婆妈 婆婆妈妈 坛罐 坛坛罐罐
山岭 山山岭岭 丝缕 丝丝缕缕
山岭 山山岭岭 坛罐 坛坛罐罐
丝缕 丝丝缕缕 坛罐 坛坛罐罐
重叠 重重叠叠 层叠 层层叠叠
嘀咕 嘀嘀咕咕 滴嗒 滴滴嗒嗒
嘀咕 嘀嘀咕咕 滴答 滴滴答答
嘀咕 嘀嘀咕咕 丁当 丁丁当当
嘀咕 嘀嘀咕咕 丁冬 丁丁冬冬
嘀咕 嘀嘀咕咕 叮当 叮叮当当
嘀咕 嘀嘀咕咕 叮噹 叮叮噹噹
嘀咕 嘀嘀咕咕 轰隆 轰轰隆隆
嘀咕 嘀嘀咕咕 哗啦 哗哗啦啦
嘀咕 嘀嘀咕咕 叽咕 叽叽咕咕
嘀咕 嘀嘀咕咕 叽喳 叽叽喳喳
嘀咕 嘀嘀咕咕 唧咕 唧唧咕咕
嘀咕 嘀嘀咕咕 唧喳 唧唧喳喳
嘀咕 嘀嘀咕咕 呜咽 呜呜咽咽
嘀咕 嘀嘀咕咕 淅沥 淅淅沥沥
嘀咕 嘀嘀咕咕 咿呀 咿咿呀呀
嘀咕 嘀嘀咕咕 吱喳 吱吱喳喳
滴嗒 滴滴嗒嗒 滴答 滴滴答答
滴嗒 滴滴嗒嗒 丁当 丁丁当当
滴嗒 滴滴嗒嗒 丁冬 丁丁冬冬
滴嗒 滴滴嗒嗒 叮当 叮叮当当
滴嗒 滴滴嗒嗒 叮噹 叮叮噹噹
滴嗒 滴滴嗒嗒 轰隆 轰轰隆隆
滴嗒 滴滴嗒嗒 哗啦 哗哗啦啦
滴嗒 滴滴嗒嗒 叽咕 叽叽咕咕
滴嗒 滴滴嗒嗒 叽喳 叽叽喳喳
滴嗒 滴滴嗒嗒 唧咕 唧唧咕咕
滴嗒 滴滴嗒嗒 唧喳 唧唧喳喳
滴嗒 滴滴嗒嗒 呜咽 呜呜咽咽
滴嗒 滴滴嗒嗒 淅沥 淅淅沥沥
滴嗒 滴滴嗒嗒 咿呀 咿咿呀呀
滴嗒 滴滴嗒嗒 吱喳 吱吱喳喳
滴答 滴滴答答 丁当 丁丁当当
滴答 滴滴答答 丁冬 丁丁冬冬
滴答 滴滴答答 叮当 叮叮当当
滴答 滴滴答答 叮噹 叮叮噹噹
滴答 滴滴答答 轰隆 轰轰隆隆
滴答 滴滴答答 哗啦 哗哗啦啦
滴答 滴滴答答 叽咕 叽叽咕咕
滴答 滴滴答答 叽喳 叽叽喳喳
滴答 滴滴答答 唧咕 唧唧咕咕
滴答 滴滴答答 唧喳 唧唧喳喳
滴答 滴滴答答 呜咽 呜呜咽咽
滴答 滴滴答答 淅沥 淅淅沥沥
滴答 滴滴答答 咿呀 咿咿呀呀
滴答 滴滴答答 吱喳 吱吱喳喳
丁当 丁丁当当 丁冬 丁丁冬冬
丁当 丁丁当当 叮当 叮叮当当
丁当 丁丁当当 叮噹 叮叮噹噹
丁当 丁丁当当 轰隆 轰轰隆隆
丁当 丁丁当当 哗啦 哗哗啦啦
丁当 丁丁当当 叽咕 叽叽咕咕
丁当 丁丁当当 叽喳 叽叽喳喳
丁当 丁丁当当 唧咕 唧唧咕咕
丁当 丁丁当当 唧喳 唧唧喳喳
丁当 丁丁当当 呜咽 呜呜咽咽
丁当 丁丁当当 淅沥 淅淅沥沥
丁当 丁丁当当 咿呀 咿咿呀呀
丁当 丁丁当当 吱喳 吱吱喳喳
丁冬 丁丁冬冬 叮当 叮叮当当
丁冬 丁丁冬冬 叮噹 叮叮噹噹
丁冬 丁丁冬冬 轰隆 轰轰隆隆
丁冬 丁丁冬冬 哗啦 哗哗啦啦
丁冬 丁丁冬冬 叽咕 叽叽咕咕
丁冬 丁丁冬冬 叽喳 叽叽喳喳
丁冬 丁丁冬冬 唧咕 唧唧咕咕
丁冬 丁丁冬冬 唧喳 唧唧喳喳
丁冬 丁丁冬冬 呜咽 呜呜咽咽
丁冬 丁丁冬冬 淅沥 淅淅沥沥
丁冬 丁丁冬冬 咿呀 咿咿呀呀
丁冬 丁丁冬冬 吱喳 吱吱喳喳
叮当 叮叮当当 叮噹 叮叮噹噹
叮当 叮叮当当 轰隆 轰轰隆隆
叮当 叮叮当当 哗啦 哗哗啦啦
叮当 叮叮当当 叽咕 叽叽咕咕
叮当 叮叮当当 叽喳 叽叽喳喳
叮当 叮叮当当 唧咕 唧唧咕咕
叮当 叮叮当当 唧喳 唧唧喳喳
叮当 叮叮当当 呜咽 呜呜咽咽
叮当 叮叮当当 淅沥 淅淅沥沥
叮当 叮叮当当 咿呀 咿咿呀呀
叮当 叮叮当当 吱喳 吱吱喳喳
叮噹 叮叮噹噹 轰隆 轰轰隆隆
叮噹 叮叮噹噹 哗啦 哗哗啦啦
叮噹 叮叮噹噹 叽咕 叽叽咕咕
叮噹 叮叮噹噹 叽喳 叽叽喳喳
叮噹 叮叮噹噹 唧咕 唧唧咕咕
叮噹 叮叮噹噹 唧喳 唧唧喳喳
叮噹 叮叮噹噹 呜咽 呜呜咽咽
叮噹 叮叮噹噹 淅沥 淅淅沥沥
叮噹 叮叮噹噹 咿呀 咿咿呀呀
叮噹 叮叮噹噹 吱喳 吱吱喳喳
轰隆 轰轰隆隆 哗啦 哗哗啦啦
轰隆 轰轰隆隆 叽咕 叽叽咕咕
轰隆 轰轰隆隆 叽喳 叽叽喳喳
轰隆 轰轰隆隆 唧咕 唧唧咕咕
轰隆 轰轰隆隆 唧喳 唧唧喳喳
轰隆 轰轰隆隆 呜咽 呜呜咽咽
轰隆 轰轰隆隆 淅沥 淅淅沥沥
轰隆 轰轰隆隆 咿呀 咿咿呀呀
轰隆 轰轰隆隆 吱喳 吱吱喳喳
哗啦 哗哗啦啦 叽咕 叽叽咕咕
哗啦 哗哗啦啦 叽喳 叽叽喳喳
哗啦 哗哗啦啦 唧咕 唧唧咕咕
哗啦 哗哗啦啦 唧喳 唧唧喳喳
哗啦 哗哗啦啦 呜咽 呜呜咽咽
哗啦 哗哗啦啦 淅沥 淅淅沥沥
哗啦 哗哗啦啦 咿呀 咿咿呀呀
哗啦 哗哗啦啦 吱喳 吱吱喳喳
叽咕 叽叽咕咕 叽喳 叽叽喳喳
叽咕 叽叽咕咕 唧咕 唧唧咕咕
叽咕 叽叽咕咕 唧喳 唧唧喳喳
叽咕 叽叽咕咕 呜咽 呜呜咽咽
叽咕 叽叽咕咕 淅沥 淅淅沥沥
叽咕 叽叽咕咕 咿呀 咿咿呀呀
叽咕 叽叽咕咕 吱喳 吱吱喳喳
叽喳 叽叽喳喳 唧咕 唧唧咕咕
叽喳 叽叽喳喳 唧喳 唧唧喳喳
叽喳 叽叽喳喳 呜咽 呜呜咽咽
叽喳 叽叽喳喳 淅沥 淅淅沥沥
叽喳 叽叽喳喳 咿呀 咿咿呀呀
叽喳 叽叽喳喳 吱喳 吱吱喳喳
唧咕 唧唧咕咕 唧喳 唧唧喳喳
唧咕 唧唧咕咕 呜咽 呜呜咽咽
唧咕 唧唧咕咕 淅沥 淅淅沥沥
唧咕 唧唧咕咕 咿呀 咿咿呀呀
唧咕 唧唧咕咕 吱喳 吱吱喳喳
唧喳 唧唧喳喳 呜咽 呜呜咽咽
唧喳 唧唧喳喳 淅沥 淅淅沥沥
唧喳 唧唧喳喳 咿呀 咿咿呀呀
唧喳 唧唧喳喳 吱喳 吱吱喳喳
呜咽 呜呜咽咽 淅沥 淅淅沥沥
呜咽 呜呜咽咽 咿呀 咿咿呀呀
呜咽 呜呜咽咽 吱喳 吱吱喳喳
淅沥 淅淅沥沥 咿呀 咿咿呀呀
淅沥 淅淅沥沥 吱喳 吱吱喳喳
咿呀 咿咿呀呀 吱喳 吱吱喳喳
摸索 摸摸索索 来往 来来往往
摸索 摸摸索索 飘扬 飘飘扬扬
摸索 摸摸索索 进出 进进出出
摸索 摸摸索索 修补 修修补补
摸索 摸摸索索 拼凑 拼拼凑凑
摸索 摸摸索索 吃喝 吃吃喝喝
摸索 摸摸索索 犹豫 犹犹豫豫
摸索 摸摸索索 指点 指指点点
摸索 摸摸索索 闪烁 闪闪烁烁
摸索 摸摸索索 颠簸 颠颠簸簸
摸索 摸摸索索 寻觅 寻寻觅觅
摸索 摸摸索索 摇晃 摇摇晃晃
摸索 摸摸索索 拖拉 拖拖拉拉
摸索 摸摸索索 缝补 缝缝补补
摸索 摸摸索索 摇曳 摇摇曳曳
摸索 摸摸索索 摇摆 摇摇摆摆
摸索 摸摸索索 敲打 敲敲打打
摸索 摸摸索索 遮掩 遮遮掩掩
摸索 摸摸索索 吞吐 吞吞吐吐
摸索 摸摸索索 起落 起起落落
摸索 摸摸索索 比划 比比划划
摸索 摸摸索索 飘荡 飘飘荡荡
摸索 摸摸索索 拉扯 拉拉扯扯
摸索 摸摸索索 抄写 抄抄写写
摸索 摸摸索索 吵闹 吵吵闹闹
摸索 摸摸索索 涂改 涂涂改改
摸索 摸摸索索 遮盖 遮遮盖盖
摸索 摸摸索索 勾搭 勾勾搭搭
摸索 摸摸索索 蹦跳 蹦蹦跳跳
摸索 摸摸索索 唠叨 唠唠叨叨
摸索 摸摸索索 躲闪 躲躲闪闪
摸索 摸摸索索 说笑 说说笑笑
摸索 摸摸索索 吵嚷 吵吵嚷嚷
摸索 摸摸索索 躲藏 躲躲藏藏
摸索 摸摸索索 哆嗦 哆哆嗦嗦
摸索 摸摸索索 打闹 打打闹闹
摸索 摸摸索索 畏缩 畏畏缩缩
摸索 摸摸索索 吹打 吹吹打打
摸索 摸摸索索 踉跄 踉踉跄跄
摸索 摸摸索索 飘洒 飘飘洒洒
摸索 摸摸索索 磕碰 磕磕碰碰
来往 来来往往 飘扬 飘飘扬扬
来往 来来往往 进出 进进出出
来往 来来往往 修补 修修补补
来往 来来往往 拼凑 拼拼凑凑
来往 来来往往 吃喝 吃吃喝喝
来往 来来往往 犹豫 犹犹豫豫
来往 来来往往 指点 指指点点
来往 来来往往 闪烁 闪闪烁烁
来往 来来往往 颠簸 颠颠簸簸
来往 来来往往 寻觅 寻寻觅觅
来往 来来往往 摇晃 摇摇晃晃
来往 来来往往 拖拉 拖拖拉拉
来往 来来往往 缝补 缝缝补补
来往 来来往往 摇曳 摇摇曳曳
来往 来来往往 摇摆 摇摇摆摆
来往 来来往往 敲打 敲敲打打
来往 来来往往 遮掩 遮遮掩掩
来往 来来往往 吞吐 吞吞吐吐
来往 来来往往 起落 起起落落
来往 来来往往 比划 比比划划
来往 来来往往 飘荡 飘飘荡荡
来往 来来往往 拉扯 拉拉扯扯
来往 来来往往 抄写 抄抄写写
来往 来来往往 吵闹 吵吵闹闹
来往 来来往往 涂改 涂涂改改
来往 来来往往 遮盖 遮遮盖盖
来往 来来往往 勾搭 勾勾搭搭
来往 来来往往 蹦跳 蹦蹦跳跳
来往 来来往往 唠叨 唠唠叨叨
来往 来来往往 躲闪 躲躲闪闪
来往 来来往往 说笑 说说笑笑
来往 来来往往 吵嚷 吵吵嚷嚷
来往 来来往往 躲藏 躲躲藏藏
来往 来来往往 哆嗦 哆哆嗦嗦
来往 来来往往 打闹 打打闹闹
来往 来来往往 畏缩 畏畏缩缩
来往 来来往往 吹打 吹吹打打
来往 来来往往 踉跄 踉踉跄跄
来往 来来往往 飘洒 飘飘洒洒
来往 来来往往 磕碰 磕磕碰碰
飘扬 飘飘扬扬 进出 进进出出
飘扬 飘飘扬扬 修补 修修补补
飘扬 飘飘扬扬 拼凑 拼拼凑凑
飘扬 飘飘扬扬 吃喝 吃吃喝喝
飘扬 飘飘扬扬 犹豫 犹犹豫豫
飘扬 飘飘扬扬 指点 指指点点
飘扬 飘飘扬扬 闪烁 闪闪烁烁
飘扬 飘飘扬扬 颠簸 颠颠簸簸
飘扬 飘飘扬扬 寻觅 寻寻觅觅
飘扬 飘飘扬扬 摇晃 摇摇晃晃
飘扬 飘飘扬扬 拖拉 拖拖拉拉
飘扬 飘飘扬扬 缝补 缝缝补补
飘扬 飘飘扬扬 摇曳 摇摇曳曳
飘扬 飘飘扬扬 摇摆 摇摇摆摆
飘扬 飘飘扬扬 敲打 敲敲打打
飘扬 飘飘扬扬 遮掩 遮遮掩掩
飘扬 飘飘扬扬 吞吐 吞吞吐吐
飘扬 飘飘扬扬 起落 起起落落
飘扬 飘飘扬扬 比划 比比划划
飘扬 飘飘扬扬 飘荡 飘飘荡荡
飘扬 飘飘扬扬 拉扯 拉拉扯扯
飘扬 飘飘扬扬 抄写 抄抄写写
飘扬 飘飘扬扬 吵闹 吵吵闹闹
飘扬 飘飘扬扬 涂改 涂涂改改
飘扬 飘飘扬扬 遮盖 遮遮盖盖
飘扬 飘飘扬扬 勾搭 勾勾搭搭
飘扬 飘飘扬扬 蹦跳 蹦蹦跳跳
飘扬 飘飘扬扬 唠叨 唠唠叨叨
飘扬 飘飘扬扬 躲闪 躲躲闪闪
飘扬 飘飘扬扬 说笑 说说笑笑
飘扬 飘飘扬扬 吵嚷 吵吵嚷嚷
飘扬 飘飘扬扬 躲藏 躲躲藏藏
飘扬 飘飘扬扬 哆嗦 哆哆嗦嗦
飘扬 飘飘扬扬 打闹 打打闹闹
飘扬 飘飘扬扬 畏缩 畏畏缩缩
飘扬 飘飘扬扬 吹打 吹吹打打
飘扬 飘飘扬扬 踉跄 踉踉跄跄
飘扬 飘飘扬扬 飘洒 飘飘洒洒
飘扬 飘飘扬扬 磕碰 磕磕碰碰
进出 进进出出 修补 修修补补
进出 进进出出 拼凑 拼拼凑凑
进出 进进出出 吃喝 吃吃喝喝
进出 进进出出 犹豫 犹犹豫豫
进出 进进出出 指点 指指点点
进出 进进出出 闪烁 闪闪烁烁
进出 进进出出 颠簸 颠颠簸簸
进出 进进出出 寻觅 寻寻觅觅
进出 进进出出 摇晃 摇摇晃晃
进出 进进出出 拖拉 拖拖拉拉
进出 进进出出 缝补 缝缝补补
进出 进进出出 摇曳 摇摇曳曳
进出 进进出出 摇摆 摇摇摆摆
进出 进进出出 敲打 敲敲打打
进出 进进出出 遮掩 遮遮掩掩
进出 进进出出 吞吐 吞吞吐吐
进出 进进出出 起落 起起落落
进出 进进出出 比划 比比划划
进出 进进出出 飘荡 飘飘荡荡
进出 进进出出 拉扯 拉拉扯扯
进出 进进出出 抄写 抄抄写写
进出 进进出出 吵闹 吵吵闹闹
进出 进进出出 涂改 涂涂改改
进出 进进出出 遮盖 遮遮盖盖
进出 进进出出 勾搭 勾勾搭搭
进出 进进出出 蹦跳 蹦蹦跳跳
进出 进进出出 唠叨 唠唠叨叨
进出 进进出出 躲闪 躲躲闪闪
进出 进进出出 说笑 说说笑笑
进出 进进出出 吵嚷 吵吵嚷嚷
进出 进进出出 躲藏 躲躲藏藏
进出 进进出出 哆嗦 哆哆嗦嗦
进出 进进出出 打闹 打打闹闹
进出 进进出出 畏缩 畏畏缩缩
进出 进进出出 吹打 吹吹打打
进出 进进出出 踉跄 踉踉跄跄
进出 进进出出 飘洒 飘飘洒洒
进出 进进出出 磕碰 磕磕碰碰
修补 修修补补 拼凑 拼拼凑凑
修补 修修补补 吃喝 吃吃喝喝
修补 修修补补 犹豫 犹犹豫豫
修补 修修补补 指点 指指点点
修补 修修补补 闪烁 闪闪烁烁
修补 修修补补 颠簸 颠颠簸簸
修补 修修补补 寻觅 寻寻觅觅
修补 修修补补 摇晃 摇摇晃晃
修补 修修补补 拖拉 拖拖拉拉
修补 修修补补 缝补 缝缝补补
修补 修修补补 摇曳 摇摇曳曳
修补 修修补补 摇摆 摇摇摆摆
修补 修修补补 敲打 敲敲打打
修补 修修补补 遮掩 遮遮掩掩
修补 修修补补 吞吐 吞吞吐吐
修补 修修补补 起落 起起落落
修补 修修补补 比划 比比划划
修补 修修补补 飘荡 飘飘荡荡
修补 修修补补 拉扯 拉拉扯扯
修补 修修补补 抄写 抄抄写写
修补 修修补补 吵闹 吵吵闹闹
修补 修修补补 涂改 涂涂改改
修补 修修补补 遮盖 遮遮盖盖
修补 修修补补 勾搭 勾勾搭搭
修补 修修补补 蹦跳 蹦蹦跳跳
修补 修修补补 唠叨 唠唠叨叨
修补 修修补补 躲闪 躲躲闪闪
修补 修修补补 说笑 说说笑笑
修补 修修补补 吵嚷 吵吵嚷嚷
修补 修修补补 躲藏 躲躲藏藏
修补 修修补补 哆嗦 哆哆嗦嗦
修补 修修补补 打闹 打打闹闹
修补 修修补补 畏缩 畏畏缩缩
修补 修修补补 吹打 吹吹打打
修补 修修补补 踉跄 踉踉跄跄
修补 修修补补 飘洒 飘飘洒洒
修补 修修补补 磕碰 磕磕碰碰
拼凑 拼拼凑凑 吃喝 吃吃喝喝
拼凑 拼拼凑凑 犹豫 犹犹豫豫
拼凑 拼拼凑凑 指点 指指点点
拼凑 拼拼凑凑 闪烁 闪闪烁烁
拼凑 拼拼凑凑 颠簸 颠颠簸簸
拼凑 拼拼凑凑 寻觅 寻寻觅觅
拼凑 拼拼凑凑 摇晃 摇摇晃晃
拼凑 拼拼凑凑 拖拉 拖拖拉拉
拼凑 拼拼凑凑 缝补 缝缝补补
拼凑 拼拼凑凑 摇曳 摇摇曳曳
拼凑 拼拼凑凑 摇摆 摇摇摆摆
拼凑 拼拼凑凑 敲打 敲敲打打
拼凑 拼拼凑凑 遮掩 遮遮掩掩
拼凑 拼拼凑凑 吞吐 吞吞吐吐
拼凑 拼拼凑凑 起落 起起落落
拼凑 拼拼凑凑 比划 比比划划
拼凑 拼拼凑凑 飘荡 飘飘荡荡
拼凑 拼拼凑凑 拉扯 拉拉扯扯
拼凑 拼拼凑凑 抄写 抄抄写写
拼凑 拼拼凑凑 吵闹 吵吵闹闹
拼凑 拼拼凑凑 涂改 涂涂改改
拼凑 拼拼凑凑 遮盖 遮遮盖盖
拼凑 拼拼凑凑 勾搭 勾勾搭搭
拼凑 拼拼凑凑 蹦跳 蹦蹦跳跳
拼凑 拼拼凑凑 唠叨 唠唠叨叨
拼凑 拼拼凑凑 躲闪 躲躲闪闪
拼凑 拼拼凑凑 说笑 说说笑笑
拼凑 拼拼凑凑 吵嚷 吵吵嚷嚷
拼凑 拼拼凑凑 躲藏 躲躲藏藏
拼凑 拼拼凑凑 哆嗦 哆哆嗦嗦
拼凑 拼拼凑凑 打闹 打打闹闹
拼凑 拼拼凑凑 畏缩 畏畏缩缩
拼凑 拼拼凑凑 吹打 吹吹打打
拼凑 拼拼凑凑 踉跄 踉踉跄跄
拼凑 拼拼凑凑 飘洒 飘飘洒洒
拼凑 拼拼凑凑 磕碰 磕磕碰碰
吃喝 吃吃喝喝 犹豫 犹犹豫豫
吃喝 吃吃喝喝 指点 指指点点
吃喝 吃吃喝喝 闪烁 闪闪烁烁
吃喝 吃吃喝喝 颠簸 颠颠簸簸
吃喝 吃吃喝喝 寻觅 寻寻觅觅
吃喝 吃吃喝喝 摇晃 摇摇晃晃
吃喝 吃吃喝喝 拖拉 拖拖拉拉
吃喝 吃吃喝喝 缝补 缝缝补补
吃喝 吃吃喝喝 摇曳 摇摇曳曳
吃喝 吃吃喝喝 摇摆 摇摇摆摆
吃喝 吃吃喝喝 敲打 敲敲打打
吃喝 吃吃喝喝 遮掩 遮遮掩掩
吃喝 吃吃喝喝 吞吐 吞吞吐吐
吃喝 吃吃喝喝 起落 起起落落
吃喝 吃吃喝喝 比划 比比划划
吃喝 吃吃喝喝 飘荡 飘飘荡荡
吃喝 吃吃喝喝 拉扯 拉拉扯扯
吃喝 吃吃喝喝 抄写 抄抄写写
吃喝 吃吃喝喝 吵闹 吵吵闹闹
吃喝 吃吃喝喝 涂改 涂涂改改
吃喝 吃吃喝喝 遮盖 遮遮盖盖
吃喝 吃吃喝喝 勾搭 勾勾搭搭
吃喝 吃吃喝喝 蹦跳 蹦蹦跳跳
吃喝 吃吃喝喝 唠叨 唠唠叨叨
吃喝 吃吃喝喝 躲闪 躲躲闪闪
吃喝 吃吃喝喝 说笑 说说笑笑
吃喝 吃吃喝喝 吵嚷 吵吵嚷嚷
吃喝 吃吃喝喝 躲藏 躲躲藏藏
吃喝 吃吃喝喝 哆嗦 哆哆嗦嗦
吃喝 吃吃喝喝 打闹 打打闹闹
吃喝 吃吃喝喝 畏缩 畏畏缩缩
吃喝 吃吃喝喝 吹打 吹吹打打
吃喝 吃吃喝喝 踉跄 踉踉跄跄
吃喝 吃吃喝喝 飘洒 飘飘洒洒
吃喝 吃吃喝喝 磕碰 磕磕碰碰
犹豫 犹犹豫豫 指点 指指点点
犹豫 犹犹豫豫 闪烁 闪闪烁烁
犹豫 犹犹豫豫 颠簸 颠颠簸簸
犹豫 犹犹豫豫 寻觅 寻寻觅觅
犹豫 犹犹豫豫 摇晃 摇摇晃晃
犹豫 犹犹豫豫 拖拉 拖拖拉拉
犹豫 犹犹豫豫 缝补 缝缝补补
犹豫 犹犹豫豫 摇曳 摇摇曳曳
犹豫 犹犹豫豫 摇摆 摇摇摆摆
犹豫 犹犹豫豫 敲打 敲敲打打
犹豫 犹犹豫豫 遮掩 遮遮掩掩
犹豫 犹犹豫豫 吞吐 吞吞吐吐
犹豫 犹犹豫豫 起落 起起落落
犹豫 犹犹豫豫 比划 比比划划
犹豫 犹犹豫豫 飘荡 飘飘荡荡
犹豫 犹犹豫豫 拉扯 拉拉扯扯
犹豫 犹犹豫豫 抄写 抄抄写写
犹豫 犹犹豫豫 吵闹 吵吵闹闹
犹豫 犹犹豫豫 涂改 涂涂改改
犹豫 犹犹豫豫 遮盖 遮遮盖盖
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犹豫 犹犹豫豫 躲闪 躲躲闪闪
犹豫 犹犹豫豫 说笑 说说笑笑
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犹豫 犹犹豫豫 哆嗦 哆哆嗦嗦
犹豫 犹犹豫豫 打闹 打打闹闹
犹豫 犹犹豫豫 畏缩 畏畏缩缩
犹豫 犹犹豫豫 吹打 吹吹打打
犹豫 犹犹豫豫 踉跄 踉踉跄跄
犹豫 犹犹豫豫 飘洒 飘飘洒洒
犹豫 犹犹豫豫 磕碰 磕磕碰碰
指点 指指点点 闪烁 闪闪烁烁
指点 指指点点 颠簸 颠颠簸簸
指点 指指点点 寻觅 寻寻觅觅
指点 指指点点 摇晃 摇摇晃晃
指点 指指点点 拖拉 拖拖拉拉
指点 指指点点 缝补 缝缝补补
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指点 指指点点 摇摆 摇摇摆摆
指点 指指点点 敲打 敲敲打打
指点 指指点点 遮掩 遮遮掩掩
指点 指指点点 吞吐 吞吞吐吐
指点 指指点点 起落 起起落落
指点 指指点点 比划 比比划划
指点 指指点点 飘荡 飘飘荡荡
指点 指指点点 拉扯 拉拉扯扯
指点 指指点点 抄写 抄抄写写
指点 指指点点 吵闹 吵吵闹闹
指点 指指点点 涂改 涂涂改改
指点 指指点点 遮盖 遮遮盖盖
指点 指指点点 勾搭 勾勾搭搭
指点 指指点点 蹦跳 蹦蹦跳跳
指点 指指点点 唠叨 唠唠叨叨
指点 指指点点 躲闪 躲躲闪闪
指点 指指点点 说笑 说说笑笑
指点 指指点点 吵嚷 吵吵嚷嚷
指点 指指点点 躲藏 躲躲藏藏
指点 指指点点 哆嗦 哆哆嗦嗦
指点 指指点点 打闹 打打闹闹
指点 指指点点 畏缩 畏畏缩缩
指点 指指点点 吹打 吹吹打打
指点 指指点点 踉跄 踉踉跄跄
指点 指指点点 飘洒 飘飘洒洒
指点 指指点点 磕碰 磕磕碰碰
闪烁 闪闪烁烁 颠簸 颠颠簸簸
闪烁 闪闪烁烁 寻觅 寻寻觅觅
闪烁 闪闪烁烁 摇晃 摇摇晃晃
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闪烁 闪闪烁烁 拉扯 拉拉扯扯
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闪烁 闪闪烁烁 吹打 吹吹打打
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颠簸 颠颠簸簸 飘荡 飘飘荡荡
颠簸 颠颠簸簸 拉扯 拉拉扯扯
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颠簸 颠颠簸簸 哆嗦 哆哆嗦嗦
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拖拉 拖拖拉拉 缝补 缝缝补补
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缝补 缝缝补补 摇曳 摇摇曳曳
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缝补 缝缝补补 飘洒 飘飘洒洒
缝补 缝缝补补 磕碰 磕磕碰碰
摇曳 摇摇曳曳 摇摆 摇摇摆摆
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遮掩 遮遮掩掩 磕碰 磕磕碰碰
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吵闹 吵吵闹闹 涂改 涂涂改改
吵闹 吵吵闹闹 遮盖 遮遮盖盖
吵闹 吵吵闹闹 勾搭 勾勾搭搭
吵闹 吵吵闹闹 蹦跳 蹦蹦跳跳
吵闹 吵吵闹闹 唠叨 唠唠叨叨
吵闹 吵吵闹闹 躲闪 躲躲闪闪
吵闹 吵吵闹闹 说笑 说说笑笑
吵闹 吵吵闹闹 吵嚷 吵吵嚷嚷
吵闹 吵吵闹闹 躲藏 躲躲藏藏
吵闹 吵吵闹闹 哆嗦 哆哆嗦嗦
吵闹 吵吵闹闹 打闹 打打闹闹
吵闹 吵吵闹闹 畏缩 畏畏缩缩
吵闹 吵吵闹闹 吹打 吹吹打打
吵闹 吵吵闹闹 踉跄 踉踉跄跄
吵闹 吵吵闹闹 飘洒 飘飘洒洒
吵闹 吵吵闹闹 磕碰 磕磕碰碰
涂改 涂涂改改 遮盖 遮遮盖盖
涂改 涂涂改改 勾搭 勾勾搭搭
涂改 涂涂改改 蹦跳 蹦蹦跳跳
涂改 涂涂改改 唠叨 唠唠叨叨
涂改 涂涂改改 躲闪 躲躲闪闪
涂改 涂涂改改 说笑 说说笑笑
涂改 涂涂改改 吵嚷 吵吵嚷嚷
涂改 涂涂改改 躲藏 躲躲藏藏
涂改 涂涂改改 哆嗦 哆哆嗦嗦
涂改 涂涂改改 打闹 打打闹闹
涂改 涂涂改改 畏缩 畏畏缩缩
涂改 涂涂改改 吹打 吹吹打打
涂改 涂涂改改 踉跄 踉踉跄跄
涂改 涂涂改改 飘洒 飘飘洒洒
涂改 涂涂改改 磕碰 磕磕碰碰
遮盖 遮遮盖盖 勾搭 勾勾搭搭
遮盖 遮遮盖盖 蹦跳 蹦蹦跳跳
遮盖 遮遮盖盖 唠叨 唠唠叨叨
遮盖 遮遮盖盖 躲闪 躲躲闪闪
遮盖 遮遮盖盖 说笑 说说笑笑
遮盖 遮遮盖盖 吵嚷 吵吵嚷嚷
遮盖 遮遮盖盖 躲藏 躲躲藏藏
遮盖 遮遮盖盖 哆嗦 哆哆嗦嗦
遮盖 遮遮盖盖 打闹 打打闹闹
遮盖 遮遮盖盖 畏缩 畏畏缩缩
遮盖 遮遮盖盖 吹打 吹吹打打
遮盖 遮遮盖盖 踉跄 踉踉跄跄
遮盖 遮遮盖盖 飘洒 飘飘洒洒
遮盖 遮遮盖盖 磕碰 磕磕碰碰
勾搭 勾勾搭搭 蹦跳 蹦蹦跳跳
勾搭 勾勾搭搭 唠叨 唠唠叨叨
勾搭 勾勾搭搭 躲闪 躲躲闪闪
勾搭 勾勾搭搭 说笑 说说笑笑
勾搭 勾勾搭搭 吵嚷 吵吵嚷嚷
勾搭 勾勾搭搭 躲藏 躲躲藏藏
勾搭 勾勾搭搭 哆嗦 哆哆嗦嗦
勾搭 勾勾搭搭 打闹 打打闹闹
勾搭 勾勾搭搭 畏缩 畏畏缩缩
勾搭 勾勾搭搭 吹打 吹吹打打
勾搭 勾勾搭搭 踉跄 踉踉跄跄
勾搭 勾勾搭搭 飘洒 飘飘洒洒
勾搭 勾勾搭搭 磕碰 磕磕碰碰
蹦跳 蹦蹦跳跳 唠叨 唠唠叨叨
蹦跳 蹦蹦跳跳 躲闪 躲躲闪闪
蹦跳 蹦蹦跳跳 说笑 说说笑笑
蹦跳 蹦蹦跳跳 吵嚷 吵吵嚷嚷
蹦跳 蹦蹦跳跳 躲藏 躲躲藏藏
蹦跳 蹦蹦跳跳 哆嗦 哆哆嗦嗦
蹦跳 蹦蹦跳跳 打闹 打打闹闹
蹦跳 蹦蹦跳跳 畏缩 畏畏缩缩
蹦跳 蹦蹦跳跳 吹打 吹吹打打
蹦跳 蹦蹦跳跳 踉跄 踉踉跄跄
蹦跳 蹦蹦跳跳 飘洒 飘飘洒洒
蹦跳 蹦蹦跳跳 磕碰 磕磕碰碰
唠叨 唠唠叨叨 躲闪 躲躲闪闪
唠叨 唠唠叨叨 说笑 说说笑笑
唠叨 唠唠叨叨 吵嚷 吵吵嚷嚷
唠叨 唠唠叨叨 躲藏 躲躲藏藏
唠叨 唠唠叨叨 哆嗦 哆哆嗦嗦
唠叨 唠唠叨叨 打闹 打打闹闹
唠叨 唠唠叨叨 畏缩 畏畏缩缩
唠叨 唠唠叨叨 吹打 吹吹打打
唠叨 唠唠叨叨 踉跄 踉踉跄跄
唠叨 唠唠叨叨 飘洒 飘飘洒洒
唠叨 唠唠叨叨 磕碰 磕磕碰碰
躲闪 躲躲闪闪 说笑 说说笑笑
躲闪 躲躲闪闪 吵嚷 吵吵嚷嚷
躲闪 躲躲闪闪 躲藏 躲躲藏藏
躲闪 躲躲闪闪 哆嗦 哆哆嗦嗦
躲闪 躲躲闪闪 打闹 打打闹闹
躲闪 躲躲闪闪 畏缩 畏畏缩缩
躲闪 躲躲闪闪 吹打 吹吹打打
躲闪 躲躲闪闪 踉跄 踉踉跄跄
躲闪 躲躲闪闪 飘洒 飘飘洒洒
躲闪 躲躲闪闪 磕碰 磕磕碰碰
说笑 说说笑笑 吵嚷 吵吵嚷嚷
说笑 说说笑笑 躲藏 躲躲藏藏
说笑 说说笑笑 哆嗦 哆哆嗦嗦
说笑 说说笑笑 打闹 打打闹闹
说笑 说说笑笑 畏缩 畏畏缩缩
说笑 说说笑笑 吹打 吹吹打打
说笑 说说笑笑 踉跄 踉踉跄跄
说笑 说说笑笑 飘洒 飘飘洒洒
说笑 说说笑笑 磕碰 磕磕碰碰
吵嚷 吵吵嚷嚷 躲藏 躲躲藏藏
吵嚷 吵吵嚷嚷 哆嗦 哆哆嗦嗦
吵嚷 吵吵嚷嚷 打闹 打打闹闹
吵嚷 吵吵嚷嚷 畏缩 畏畏缩缩
吵嚷 吵吵嚷嚷 吹打 吹吹打打
吵嚷 吵吵嚷嚷 踉跄 踉踉跄跄
吵嚷 吵吵嚷嚷 飘洒 飘飘洒洒
吵嚷 吵吵嚷嚷 磕碰 磕磕碰碰
躲藏 躲躲藏藏 哆嗦 哆哆嗦嗦
躲藏 躲躲藏藏 打闹 打打闹闹
躲藏 躲躲藏藏 畏缩 畏畏缩缩
躲藏 躲躲藏藏 吹打 吹吹打打
躲藏 躲躲藏藏 踉跄 踉踉跄跄
躲藏 躲躲藏藏 飘洒 飘飘洒洒
躲藏 躲躲藏藏 磕碰 磕磕碰碰
哆嗦 哆哆嗦嗦 打闹 打打闹闹
哆嗦 哆哆嗦嗦 畏缩 畏畏缩缩
哆嗦 哆哆嗦嗦 吹打 吹吹打打
哆嗦 哆哆嗦嗦 踉跄 踉踉跄跄
哆嗦 哆哆嗦嗦 飘洒 飘飘洒洒
哆嗦 哆哆嗦嗦 磕碰 磕磕碰碰
打闹 打打闹闹 畏缩 畏畏缩缩
打闹 打打闹闹 吹打 吹吹打打
打闹 打打闹闹 踉跄 踉踉跄跄
打闹 打打闹闹 飘洒 飘飘洒洒
打闹 打打闹闹 磕碰 磕磕碰碰
畏缩 畏畏缩缩 吹打 吹吹打打
畏缩 畏畏缩缩 踉跄 踉踉跄跄
畏缩 畏畏缩缩 飘洒 飘飘洒洒
畏缩 畏畏缩缩 磕碰 磕磕碰碰
吹打 吹吹打打 踉跄 踉踉跄跄
吹打 吹吹打打 飘洒 飘飘洒洒
吹打 吹吹打打 磕碰 磕磕碰碰
踉跄 踉踉跄跄 飘洒 飘飘洒洒
踉跄 踉踉跄跄 磕碰 磕磕碰碰
飘洒 飘飘洒洒 磕碰 磕磕碰碰
来去 来来去去 来回 来来回回
来去 来来去去 分合 分分合合
来去 来来去去 加减 加加减减
来去 来来去去 进退 进进退退
来去 来来去去 涨跌 涨涨跌跌
来去 来来去去 涨落 涨涨落落
来回 来来回回 分合 分分合合
来回 来来回回 加减 加加减减
来回 来来回回 进退 进进退退
来回 来来回回 涨跌 涨涨跌跌
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分合 分分合合 加减 加加减减
分合 分分合合 进退 进进退退
分合 分分合合 涨跌 涨涨跌跌
分合 分分合合 涨落 涨涨落落
加减 加加减减 进退 进进退退
加减 加加减减 涨跌 涨涨跌跌
加减 加加减减 涨落 涨涨落落
进退 进进退退 涨跌 涨涨跌跌
进退 进进退退 涨落 涨涨落落
涨跌 涨涨跌跌 涨落 涨涨落落
滚圆 滚圆滚圆 瓦蓝 瓦蓝瓦蓝
滚圆 滚圆滚圆 湛蓝 湛蓝湛蓝
瓦蓝 瓦蓝瓦蓝 湛蓝 湛蓝湛蓝
: suffix
我 我们 你 你们
我 我们 他 他们
我 我们 她 她们
你 你们 他 他们
你 你们 她 她们
他 他们 她 她们
这 这里 那 那里
这 这里 哪 哪里
那 那里 哪 哪里
这 这些 那 那些
这 这些 哪 哪些
那 那些 哪 哪些
这 这样 那 那样
这 这样 哪 哪样
那 那样 哪 哪样
这 这个 那 那个
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那 那个 哪 哪个
这 这边 那 那边
这 这边 哪 哪边
那 那边 哪 哪边
这 这种 那 那种
这 这种 哪 哪种
那 那种 哪 哪种
这 这次 那 那次
这 这次 哪 哪次
那 那次 哪 哪次
这 这儿 那 那儿
这 这儿 哪 哪儿
那 那儿 哪 哪儿
东 东部 西 西部
东 东部 南 南部
东 东部 北 北部
西 西部 南 南部
西 西部 北 北部
南 南部 北 北部
心 心中 脑 脑中
山 山上 天 天上
山 山上 树 树上
山 山上 桌 桌上
山 山上 楼 楼上
山 山上 墙 墙上
天 天上 树 树上
天 天上 桌 桌上
天 天上 楼 楼上
天 天上 墙 墙上
树 树上 桌 桌上
树 树上 楼 楼上
树 树上 墙 墙上
桌 桌上 楼 楼上
桌 桌上 墙 墙上
楼 楼上 墙 墙上
前 前面 后 后面
前 前面 里 里面
前 前面 外 外面
前 前面 上 上面
前 前面 下 下面
后 后面 里 里面
后 后面 外 外面
后 后面 上 上面
后 后面 下 下面
里 里面 外 外面
里 里面 上 上面
里 里面 下 下面
外 外面 上 上面
外 外面 下 下面
上 上面 下 下面
前 前边 后 后边
前 前边 里 里边
前 前边 外 外边
前 前边 左 左边
前 前边 右 右边
前 前边 上 上边
前 前边 下 下边
后 后边 里 里边
后 后边 外 外边
后 后边 左 左边
后 后边 右 右边
后 后边 上 上边
后 后边 下 下边
里 里边 外 外边
里 里边 左 左边
里 里边 右 右边
里 里边 上 上边
里 里边 下 下边
外 外边 左 左边
外 外边 右 右边
外 外边 上 上边
外 外边 下 下边
左 左边 右 右边
左 左边 上 上边
左 左边 下 下边
右 右边 上 上边
右 右边 下 下边
上 上边 下 下边
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执行 执行者 传播 传播者
执行 执行者 占领 占领者
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执行 执行者 主办 主办者
执行 执行者 受益 受益者
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经营 经营者 创作 创作者
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经营 经营者 统治 统治者
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经营 经营者 占领 占领者
经营 经营者 继承 继承者
经营 经营者 主办 主办者
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参与 参与者 破坏 破坏者
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参与 参与者 统治 统治者
参与 参与者 执法 执法者
参与 参与者 传播 传播者
参与 参与者 占领 占领者
参与 参与者 继承 继承者
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参与 参与者 获奖 获奖者
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参与 参与者 受害 受害者
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