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Repository: bojone/dgcnn_for_reading_comprehension
Branch: master
Commit: e474b41ee806
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Directory structure:
gitextract_wfozfe7q/

├── README.md
├── datasets/
│   └── README.md
├── dgcnn/
│   ├── README.md
│   └── dgcnn.py
├── evaluate_tool/
│   ├── README.md
│   ├── evaluate.py
│   ├── punctuation
│   ├── qid_answer_expand
│   ├── string_tool.py
│   ├── test_input
│   └── test_out
└── word2vec_baike/
    └── README.md

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FILE CONTENTS
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FILE: README.md
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## keras implement of dgcnn for reading comprehension
基于膨胀门卷积的阅读理解式问答模型(Keras实现)

### 详细介绍
- https://kexue.fm/archives/6906
- https://kexue.fm/archives/5409

### 简要说明

- 每个目录下都有相应的README.md说明作用,整体结构简明清晰,应该不难理解。
- 测试环境为Python 2.7 + Tensorflow 1.8 + Keras 2.2.4。运行环境问题勿扰,谢谢!
- 直接进入到dgcnn目录,执行`python dgcnn.py`即可开始训练。
- 测试GPU为单卡GTX1060 6G(不用担心OOM了吧~),大概6小时内能训练到最优
- 有啥问题再提问吧。请尽量提有价值的问题~

### 下载
- 词向量: 链接:https://pan.baidu.com/s/1YYE2T3f-lPyLBrJuUowAsA  密码:5p0h
- 数据集: 链接:https://pan.baidu.com/s/11C21BAupOpiYWoOx23J7Mg  密码:dh9w

### 交流
QQ交流群:67729435,微信群请加机器人微信号spaces_ac_cn


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FILE: datasets/README.md
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## 此处放置数据集


### 下载链接
链接:https://pan.baidu.com/s/11C21BAupOpiYWoOx23J7Mg  密码:dh9w

### 文件列表
- SogouQA.json
- WebQA.json

### 其他说明
SogouQA.json为搜狗去年比赛所提供的数据集,WebQA.json为百科开源的数据集。两个数据集均经过笔者的格式化处理(内容没有改动,只不过调整为更可读的json格式,并做了合并)


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FILE: dgcnn/README.md
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## 主训练文件

直接
```python dgcnn.py```
训练即可。

其中用到RAdam优化器:https://github.com/bojone/keras_radam


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FILE: dgcnn/dgcnn.py
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#! -*- coding:utf-8 -*-

import json
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import jieba_fast as jieba
from gensim.models import Word2Vec
import re, os
import codecs
import editdistance
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略keras带来的满屏警告
jieba.initialize()


mode = 0
char_size = 128
maxlen = 256
min_count = 16


word2vec = Word2Vec.load('../word2vec_baike/word2vec_baike')


id2word = {i+1:j for i,j in enumerate(word2vec.wv.index2word)}
word2id = {j:i for i,j in id2word.items()}
word2vec = word2vec.wv.syn0
word_size = word2vec.shape[1]
word2vec = np.concatenate([np.zeros((1, word_size)), word2vec])

for w in word2id:
    if w not in jieba.dt.FREQ:
        jieba.add_word(w)


def tokenize(s):
    return jieba.lcut(s, HMM=False)


def sent2vec(S):
    """S格式:[[w1, w2]]
    """
    V = []
    for s in S:
        V.append([])
        for w in s:
            for _ in w:
                V[-1].append(word2id.get(w, 0))
    V = seq_padding(V)
    V = word2vec[V]
    return V


webqa_data = json.load(open('../datasets/WebQA.json'))
sogou_data = json.load(open('../datasets/SogouQA.json'))


if not os.path.exists('../dgcnn_config.json'):
    chars = {}
    for D in [webqa_data, sogou_data]:
        for d in tqdm(iter(D)):
            for c in d['question']:
                chars[c] = chars.get(c, 0) + 1
            for p in d['passages']:
                for c in p['passage']:
                    chars[c] = chars.get(c, 0) + 1
    chars = {i: j for i,j in chars.items() if j >= min_count}
    id2char = {i+2: j for i,j in enumerate(chars)} # 0: mask, 1: padding
    char2id = {j: i for i,j in id2char.items()}
    json.dump([id2char, char2id], open('../dgcnn_config.json', 'w'))
else:
    id2char, char2id = json.load(open('../dgcnn_config.json'))


if not os.path.exists('../random_order.json'):
    random_order = range(len(sogou_data))
    np.random.shuffle(random_order)
    json.dump(
        random_order,
        open('../random_order.json', 'w'),
        indent=4
    )
else:
    random_order = json.load(open('../random_order.json'))


train_data = [sogou_data[j] for i, j in enumerate(random_order) if i % 3 != mode]
dev_data = [sogou_data[j] for i, j in enumerate(random_order) if i % 3 == mode]
train_data.extend(train_data)
train_data.extend(webqa_data) # 将SogouQA和WebQA按2:1的比例混合


def seq_padding(X, padding=0):
    L = [len(x) for x in X]
    ML = max(L)
    return np.array([
        np.concatenate([x, [padding] * (ML - len(x))]) if len(x) < ML else x for x in X
    ])


class data_generator(object):
    def __init__(self, data, batch_size=128):
        self.data = data
        self.batch_size = batch_size
        self.steps = len(self.data) // self.batch_size
        if len(self.data) % self.batch_size != 0:
            self.steps += 1
    def random_generate(self, s):
        l = maxlen // 2 + maxlen % 2
        if len(s) > l:
            p = np.random.random()
            if p > 0.5:
                i = np.random.randint(len(s) - l + 1)
                j = np.random.randint(l + i, min(len(s), i + maxlen) + 1)
                return s[i: j]
            else:
                return s[: maxlen]
        else:
            return s
    def __len__(self):
        return self.steps
    def __iter__(self):
        while True:
            idxs = range(len(self.data))
            np.random.shuffle(idxs)
            Q1, Q2, P1, P2, A1, A2 = [], [], [], [], [], []
            for i in idxs:
                d = self.data[i]
                # 问题
                q_text = d['question']
                q_text_words = tokenize(q_text)
                q_text = ''.join(q_text_words)
                qid = [char2id.get(c, 1) for c in q_text]
                # 篇章
                pi = np.random.choice(len(d['passages']))
                p = d['passages'][pi]
                p_text = self.random_generate(p['passage'])
                p_text_words = tokenize(p_text)
                p_text = ''.join(p_text_words)
                pid = [char2id.get(c, 1) for c in p_text]
                # 答案
                a1, a2 = np.zeros(len(p_text)), np.zeros(len(p_text))
                if p['answer']:
                    for j in re.finditer(re.escape(p['answer']), p_text):
                        a1[j.start()] = 1
                        a2[j.end() - 1] = 1
                # 组合
                Q1.append(qid)
                Q2.append(q_text_words)
                P1.append(pid)
                P2.append(p_text_words)
                A1.append(a1)
                A2.append(a2)
                if len(Q1) == self.batch_size or i == idxs[-1]:
                    Q1 = seq_padding(Q1)
                    Q2 = sent2vec(Q2)
                    P1 = seq_padding(P1)
                    P2 = sent2vec(P2)
                    A1 = seq_padding(A1)
                    A2 = seq_padding(A2)
                    yield [Q1, Q2, P1, P2, A1, A2], None
                    Q1, Q2, P1, P2, A1, A2 = [], [], [], [], [], []


from keras.layers import *
from keras.models import Model
import keras.backend as K
from keras.callbacks import Callback
from radam import RAdam


class OurLayer(Layer):
    """定义新的Layer,增加reuse方法,允许在定义Layer时调用现成的层
    """
    def reuse(self, layer, *args, **kwargs):
        if not layer.built:
            if len(args) > 0:
                inputs = args[0]
            else:
                inputs = kwargs['inputs']
            if isinstance(inputs, list):
                input_shape = [K.int_shape(x) for x in inputs]
            else:
                input_shape = K.int_shape(inputs)
            layer.build(input_shape)
        outputs = layer.call(*args, **kwargs)
        for w in layer.trainable_weights:
            if w not in self._trainable_weights:
                self._trainable_weights.append(w)
        for w in layer.non_trainable_weights:
            if w not in self._non_trainable_weights:
                self._non_trainable_weights.append(w)
        return outputs


class AttentionPooling1D(OurLayer):
    """通过加性Attention,将向量序列融合为一个定长向量
    """
    def __init__(self, h_dim=None, **kwargs):
        super(AttentionPooling1D, self).__init__(**kwargs)
        self.h_dim = h_dim
    def build(self, input_shape):
        super(AttentionPooling1D, self).build(input_shape)
        if self.h_dim is None:
            self.h_dim = input_shape[0][-1]
        self.k_dense = Dense(
            self.h_dim,
            use_bias=False,
            activation='tanh'
        )
        self.o_dense = Dense(1, use_bias=False)
    def call(self, inputs):
        xo, mask = inputs
        x = xo
        x = self.reuse(self.k_dense, x)
        x = self.reuse(self.o_dense, x)
        x = x - (1 - mask) * 1e12
        x = K.softmax(x, 1)
        return K.sum(x * xo, 1)
    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (None, input_shape[0][-1])


class DilatedGatedConv1D(OurLayer):
    """膨胀门卷积(DGCNN)
    """
    def __init__(self,
                 o_dim=None,
                 k_size=3,
                 rate=1,
                 skip_connect=True,
                 drop_gate=None,
                 **kwargs):
        super(DilatedGatedConv1D, self).__init__(**kwargs)
        self.o_dim = o_dim
        self.k_size = k_size
        self.rate = rate
        self.skip_connect = skip_connect
        self.drop_gate = drop_gate
    def build(self, input_shape):
        super(DilatedGatedConv1D, self).build(input_shape)
        if self.o_dim is None:
            self.o_dim = input_shape[0][-1]
        self.conv1d = Conv1D(
            self.o_dim * 2,
            self.k_size,
            dilation_rate=self.rate,
            padding='same'
        )
        if self.skip_connect and self.o_dim != input_shape[0][-1]:
            self.conv1d_1x1 = Conv1D(self.o_dim, 1)
    def call(self, inputs):
        xo, mask = inputs
        x = xo * mask
        x = self.reuse(self.conv1d, x)
        x, g = x[..., :self.o_dim], x[..., self.o_dim:]
        if self.drop_gate is not None:
            g = K.in_train_phase(K.dropout(g, self.drop_gate), g)
        g = K.sigmoid(g)
        if self.skip_connect:
            if self.o_dim != K.int_shape(xo)[-1]:
                xo = self.reuse(self.conv1d_1x1, xo)
            return (xo * (1 - g) + x * g) * mask
        else:
            return x * g * mask
    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape[0][:-1] + (self.o_dim,)


class MixEmbedding(OurLayer):
    """混合Embedding
    输入字id、词embedding,然后字id自动转字embedding,
    词embedding做一个dense,再加上字embedding,并且
    加上位置embedding。
    """
    def __init__(self, i_dim, o_dim, **kwargs):
        super(MixEmbedding, self).__init__(**kwargs)
        self.i_dim = i_dim
        self.o_dim = o_dim
    def build(self, input_shape):
        super(MixEmbedding, self).build(input_shape)
        self.char_embeddings = Embedding(self.i_dim, self.o_dim)
        self.word_dense = Dense(self.o_dim, use_bias=False)
    def call(self, inputs):
        x1, x2 = inputs
        x1 = self.reuse(self.char_embeddings, x1)
        x2 = self.reuse(self.word_dense, x2)
        return x1 + x2
    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape[0] + (self.o_dim,)


def seq_and_vec(x):
    x, v = x
    v = K.expand_dims(v, 1)
    v = K.tile(v, [1, K.shape(x)[1], 1])
    return K.concatenate([x, v], 2)


q1_in = Input(shape=(None,)) # 问题字id输入
q2_in = Input(shape=(None, word_size)) # 问题词向量输入
p1_in = Input(shape=(None,)) # 篇章字id输入
p2_in = Input(shape=(None, word_size)) # 篇章词向量输入
a1_in = Input(shape=(None,)) # 答案左边界输入
a2_in = Input(shape=(None,)) # 答案右边界输入

q1, q2, p1, p2, a1, a2 = q1_in, q2_in, p1_in, p2_in, a1_in, a2_in
q_mask = Lambda(lambda x: K.cast(K.greater(K.expand_dims(x, 2), 0), 'float32'))(q1)
p_mask = Lambda(lambda x: K.cast(K.greater(K.expand_dims(x, 2), 0), 'float32'))(p1)

embeddings = MixEmbedding(len(char2id)+2, char_size)

q = embeddings([q1, q2])
q = Dropout(0.1)(q)
p = embeddings([p1, p2])
p = Dropout(0.1)(p)

q = DilatedGatedConv1D(rate=1, drop_gate=0.1)([q, q_mask])
q = DilatedGatedConv1D(rate=2, drop_gate=0.1)([q, q_mask])
q = DilatedGatedConv1D(rate=1, drop_gate=0.1)([q, q_mask])
qv = AttentionPooling1D()([q, q_mask])

p = Lambda(seq_and_vec)([p, qv])
p = Dense(char_size, use_bias=False)(p)
p = DilatedGatedConv1D(rate=1, drop_gate=0.1)([p, p_mask])
p = DilatedGatedConv1D(rate=2, drop_gate=0.1)([p, p_mask])
p = DilatedGatedConv1D(rate=4, drop_gate=0.1)([p, p_mask])
p = DilatedGatedConv1D(rate=8, drop_gate=0.1)([p, p_mask])
p = DilatedGatedConv1D(rate=16, drop_gate=0.1)([p, p_mask])
p = DilatedGatedConv1D(rate=1, drop_gate=0.1)([p, p_mask])
p =  Lambda(seq_and_vec)([p, qv])
pv = AttentionPooling1D()([p, p_mask])

pa = Dense(1, activation='sigmoid')(pv)
pa1 = Dense(1, activation='sigmoid')(p)
pa2 = Dense(1, activation='sigmoid')(p)
pa1 = Lambda(lambda x: x[0] * x[1][..., 0])([pa, pa1])
pa2 = Lambda(lambda x: x[0] * x[1][..., 0])([pa, pa2])


model = Model([q1_in, q2_in, p1_in, p2_in], [pa1, pa2])
model.summary()

train_model = Model([q1_in, q2_in, p1_in, p2_in, a1_in, a2_in], [pa1, pa2])

def focal_loss(y_true, y_pred):
    alpha, gamma = 0.25, 2
    y_pred = K.clip(y_pred, 1e-8, 1 - 1e-8)
    return - alpha * y_true * K.log(y_pred) * (1 - y_pred)**gamma\
           - (1 - alpha) * (1 - y_true) * K.log(1 - y_pred) * y_pred**gamma

loss1 = focal_loss(a1_in, pa1)
loss1 = K.sum(loss1 * p_mask[..., 0]) / K.sum(p_mask)
loss2 = focal_loss(a2_in, pa2)
loss2 = K.sum(loss2 * p_mask[..., 0]) / K.sum(p_mask)
loss = (loss1 + loss2) * 100 # 放大100倍,可读性好些,不影响Adam的优化

train_model.add_loss(loss)
train_model.compile(optimizer=RAdam(1e-3))


class ExponentialMovingAverage:
    """对模型权重进行指数滑动平均。
    用法:在model.compile之后、第一次训练之前使用;
    先初始化对象,然后执行inject方法。
    """
    def __init__(self, model, momentum=0.9999):
        self.momentum = momentum
        self.model = model
        self.ema_weights = [K.zeros(K.shape(w)) for w in model.weights]
    def inject(self):
        """添加更新算子到model.metrics_updates。
        """
        self.initialize()
        for w1, w2 in zip(self.ema_weights, self.model.weights):
            op = K.moving_average_update(w1, w2, self.momentum)
            self.model.metrics_updates.append(op)
    def initialize(self):
        """ema_weights初始化跟原模型初始化一致。
        """
        self.old_weights = K.batch_get_value(self.model.weights)
        K.batch_set_value(zip(self.ema_weights, self.old_weights))
    def apply_ema_weights(self):
        """备份原模型权重,然后将平均权重应用到模型上去。
        """
        self.old_weights = K.batch_get_value(self.model.weights)
        ema_weights = K.batch_get_value(self.ema_weights)
        K.batch_set_value(zip(self.model.weights, ema_weights))
    def reset_old_weights(self):
        """恢复模型到旧权重。
        """
        K.batch_set_value(zip(self.model.weights, self.old_weights))


EMAer = ExponentialMovingAverage(train_model)
EMAer.inject()


def extract_answer(q_text, p_texts, maxlen=12, threshold=0.1):
    """q_text为问题,p_texts为篇章集合(list)
    最终输出一个dict,dict的key为候选答案,而value为对应的分数。
    """
    Q1, Q2, P1, P2 = [], [], [], []
    # 问题
    q_text_words = tokenize(q_text)
    q_text = ''.join(q_text_words)
    qid = [char2id.get(c, 1) for c in q_text]
    for i, p_text in enumerate(p_texts):
        # 篇章
        p_text_words = tokenize(p_text)
        p_text = ''.join(p_text_words)
        pid = [char2id.get(c, 1) for c in p_text]
        Q1.append(qid)
        Q2.append(q_text_words)
        P1.append(pid)
        P2.append(p_text_words)
    # 给出结果序列
    Q1 = seq_padding(Q1)
    Q2 = sent2vec(Q2)
    P1 = seq_padding(P1)
    P2 = sent2vec(P2)
    A1, A2 = model.predict([Q1, Q2, P1, P2])
    # 输出每个篇章的答案
    Result = []
    for a1, a2, p in zip(A1, A2, p_texts):
        a1, a2 = a1[: len(p)], a2[: len(p)]
        l_idxs = np.where(a1 > threshold)[0]
        r_idxs = np.where(a2 > threshold)[0]
        result = {}
        for i in l_idxs:
            cond = (r_idxs >= i) & (r_idxs < i + maxlen)
            for j in r_idxs[cond]:
                k = p[i: j + 1]
                result[k] = max(result.get(k, 0), a1[i] * a2[j])
        if result:
            Result.append(result)
    # 综合所有答案
    R = {}
    for result in Result:
        for k, v in result.items():
            R[k] = R.get(k, []) + [v]
    R = {
        k: (np.array(v)**2).sum() / (sum(v) + 1)
        for k, v in R.items()
    }
    return R


def max_in_dict(d):
    if d:
        return sorted(d.items(), key=lambda s: -s[1])[0][0]


def predict(data, filename, threshold=0.1):
    with codecs.open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for d in tqdm(iter(data)):
            q_text = d['question']
            p_texts = [p['passage'] for p in d['passages']]
            a = extract_answer(q_text, p_texts, threshold=threshold)
            a = max_in_dict(a)
            if a:
                s = u'%s\t%s\n' % (d['id'], a)
            else:
                s = u'%s\t\n' % (d['id'])
            f.write(s)


class Evaluate(Callback):
    def __init__(self):
        self.metrics = []
        self.best = 0.
        self.stage = 0
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        EMAer.apply_ema_weights()
        acc, f1, final = self.evaluate()
        self.metrics.append((epoch, acc, f1, final))
        json.dump(self.metrics, open('train.log', 'w'), indent=4)
        if final > self.best:
            self.best = final
            train_model.save_weights('best_model.weights')
        print('learning rate: %s' % (K.eval(self.model.optimizer.lr)))
        print('acc: %.4f, f1: %.4f, final: %.4f, best final: %.4f\n' % (acc, f1, final, self.best))
        EMAer.reset_old_weights()
        if epoch + 1 == 30 or (
            self.stage == 0 and epoch > 15 and
            (final < 0.5 or np.argmax(self.metrics, 0)[3] < len(self.metrics) - 5)
        ):
            """达到30个epoch,或者final开始下降到0.5以下(开始发散),
            或者连续5个epoch都没提升,就降低学习率。
            """
            self.stage = 1
            train_model.load_weights('best_model.weights')
            EMAer.initialize()
            K.set_value(self.model.optimizer.lr, 1e-4)
            K.set_value(self.model.optimizer.iterations, 0)
            opt_weights = K.batch_get_value(self.model.optimizer.weights)
            opt_weights = [w * 0. for w in opt_weights]
            K.batch_set_value(zip(self.model.optimizer.weights, opt_weights))
    def evaluate(self, threshold=0.1):
        predict(dev_data, 'tmp_result.txt', threshold=threshold)
        acc, f1, final = json.loads(
            os.popen(
                'python ../evaluate_tool/evaluate.py tmp_result.txt tmp_output.txt'
            ).read().strip()
        )
        return acc, f1, final


train_D = data_generator(train_data)
evaluator = Evaluate()


if __name__ == '__main__':
    train_model.fit_generator(train_D.__iter__(),
                              steps_per_epoch=len(train_D),
                              epochs=120,
                              callbacks=[evaluator]
                              )
else:
    train_model.load_weights('best_model.weights')


================================================
FILE: evaluate_tool/README.md
================================================
## 搜狗提供的评测脚本(只可用于SogouQA部分)

脚本使用说明(evaluate.py)

* evaluate.py接收两个命令行参数:(1) 第一个参数是输入文件(要求UTF8编码),格式为query_id\tcompetitor_answer;(2)第二个参数是输出文件(自己命名)。输出文件有7列,分别是query_id, competitor_answer, 是否正确,按字匹配的最大F1值,最大F1值对应precision,最大F1值对应recall,最大F1值时的答案。最后输出评测集上的平均正确率、F1值。
* evaluate.py运行中会加载qid_answer_expand文件,其中包含标准答案和其他正确答案。第一列是问题的query_id,第二列是我们发布的json数据集中的标准答案,第三列则是标准答案和出现在passage中的其他正确答案。
* 脚本读取选手给出的答案,并做大小写转换,全半角转换,去标点,去空格的归一化操作。
* 如果3中的归一化答案在qid_answer_expand的第三列中,则正确。F1根据字匹配计算,每个query取由标准答案和其他正确答案计算出的最大F1。


================================================
FILE: evaluate_tool/evaluate.py
================================================
#!/usr/bin/env python
#coding:utf8

import copy
from string_tool import *
import sys
import json

main_path = '/'.join(sys.argv[0].split('/')[:-1])
if main_path:
    main_path += '/'

qid_answer_expand = {}

def format_string(string):
    string = strQ2B(string)
    string = string.lower()
    string = drop_punctuation(string)
    string = filter_blank(string)
    string = string.strip()
    return string

def load_qid_answer_expand(file_path):
    with open(main_path+file_path, "r") as file:
        for line in file:
            if len(line.strip().split("\t")) != 3:
                print line.strip()
            qid, answer, answer_expand = line.strip().split("\t")
            answer_expand = set(answer_expand.split("|"))
            tmp_answer_expand = copy.copy(answer_expand)
            for element in tmp_answer_expand:
                answer_expand.add(format_string(element))
            qid_answer_expand[qid] = (answer, answer_expand)

def is_exact_match_answer(qid, competitor_answer):
    if qid not in qid_answer_expand:
        raise ValueError("Invalid qid:%s" % qid)
    competitor_answer = competitor_answer.strip()
    if competitor_answer == "":
        return "0"
    format_competitor_answer = format_string(competitor_answer)
    answer, answer_expand = qid_answer_expand[qid]
    if format_competitor_answer in answer_expand:
        return "1"
    tmp_set1 = set([format_string(element) for element in drop_punctuation(competitor_answer).lower().split(" ")])
    tmp_set2 = set([format_string(element) for element in drop_punctuation(answer).lower().split(" ")])
    if tmp_set1 == tmp_set2:
        return "1"
    return "0"

def cacu_character_level_f(qid, competitor_answer):
    if qid not in qid_answer_expand:
        raise ValueError("Invalid qid:%s" % qid)
    competitor_answer = competitor_answer.strip()
    if competitor_answer == "":
        return (0.0, 0.0, 0.0, None)
    format_competitor_answer = format_string(competitor_answer)
    format_competitor_answer_tokens = split_string(format_competitor_answer)
    answer, answer_expand = qid_answer_expand[qid]
    max_f = 0.0
    max_f_precision = 0.0
    max_f_recall = 0.0
    max_f_answer = None
    for tmp_answer in answer_expand:
        tmp_answer_tokens = split_string(format_string(tmp_answer))
        tmp_answer_tokens_copy = copy.copy(tmp_answer_tokens)
        right_count = 0
        for format_competitor_answer_token in format_competitor_answer_tokens:
            if format_competitor_answer_token in tmp_answer_tokens_copy:
                right_count += 1
                tmp_answer_tokens_copy.remove(format_competitor_answer_token)
        if right_count == 0:
            continue
        precision = 1.0 * right_count / len(format_competitor_answer_tokens)
        recall = 1.0 * right_count / len(tmp_answer_tokens)
        f = 2 * precision * recall / (precision + recall)
        if f > max_f:
            max_f = f
            max_f_precision = precision
            max_f_recall = recall
            max_f_answer = tmp_answer
    return (max_f, max_f_precision, max_f_recall, max_f_answer)

def evaluate(input_file, output_file): 
    from contextlib import nested
    import sys
    load_qid_answer_expand("qid_answer_expand")
    total = 0
    right = 0
    sum_f = 0.0
    with nested(open(input_file, "r"), open(output_file, "w")) as (infile, outfile):
        for line in infile:
            total += 1
            items = line.replace("\n", "").split("\t")
            if len(items) != 2:
                raise ValueError("Invalid line: '%s', which should have 2 fields. The 2 fields are query_id and competitor_answer" % line.strip())
            qid, competitor_answer = items
            right_flag = is_exact_match_answer(qid, competitor_answer)
            if right_flag == "1":
                right += 1
            max_f, max_f_precision, max_f_recall, max_f_answer = cacu_character_level_f(qid, competitor_answer)
            sum_f += max_f
            outfile.write("%s\t%s\t%s\t%f\t%f\t%f\t%s\n" % (qid, competitor_answer, right_flag, max_f, max_f_precision, max_f_recall, max_f_answer))
    #print "query-level precision=%d/%d=%f" % (right, total, 1.0*right/total)
    #print "character-level average f value=%f/%f=%f" % (sum_f, total, sum_f/total)
    return 1.0*right/total,sum_f/total,(1.0*right/total+sum_f/total)/2.

if __name__ == "__main__":
    print(json.dumps(evaluate(sys.argv[1], sys.argv[2])))


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FILE: evaluate_tool/punctuation
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↑
→
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∴
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∶
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∞
≯
≡
≮
≤
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◎
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☆
♀
♂
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,
.
:
;
?
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﹑
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FILE: evaluate_tool/qid_answer_expand
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10000	林海音	林海音|林含英
10001	巴西 俄罗斯 印度 中国 南非	巴西俄罗斯印度中国南非|巴西 俄罗斯 印度 中国 南非
10002	战国时期	战国|战国时|战国时期
10003	米	米
10004	未婚妻	未婚妻
10005	罗温艾金森	罗文艾金森|罗温艾金森rowanatkinson|罗温艾金森|rowanatkinson
10006	汗马功劳	汗马功劳
10007	圆明园	万园之园|圆明园
10008	二十四小时	二十四小时|24小时
10009	巴西	brazil|巴西|巴西brazil
10010	一五一十	一五一十
10011	15年	十五|15|15年|十五年
10012	恋恋不忘	恋恋不忘
10013	延安市	延安|延安市
10014	香港	香港
10015	雨花区	雨花|雨花区
10016	保定	保定市|保定
10017	托蒂	托蒂
10018	10年	十年|十|10年|10
10019	热带季风气候	热带季风气候
10020	太原市	太原市|太原
10021	四川省	四川省|四川
10022	二见一树	二见一树
10023	4根弦	四根弦|四|4弦|4根弦|四根|4|4根|四弦
10024	日本	日方|日本
10025	20篇	20|二十|二十篇|两十篇|俩十|20篇|俩十篇|两十
10026	香	香
10027	加内特	加内特
10028	2年	俩年|两年|二|二年|2年|俩|2|两
10029	8年级	8|八年级|八|8年级
10030	通州区	通州|通州区
10031	超级玛丽	超级玛丽
10032	美国	美国|美军
10033	建邺区	建邺区|建邺
10034	姚贝娜	姚贝娜
10035	前功尽弃	前功尽弃
10036	瓷土	瓷土
10037	如雷贯耳	如雷贯耳
10038	中国	中国|中国人|<中国
10039	伦敦	伦敦
10040	刘倩	刘倩
10041	巴西 俄罗斯 印度 中国 南非	巴西俄罗斯印度中国南非|巴西 俄罗斯 印度 中国 南非
10042	1000升	1000升|1000
10043	十室九空	十室九空
10044	韩国	韩国|韩国人
10045	韩国	韩国
10046	中沙群岛	中沙|中沙群岛|中沙群岛中沙
10047	河北省	河北|河北省
10048	岫岩玉	岫玉|岫岩|岫岩玉
10049	辣酱	辣酱|辣椒酱
10050	袁宗道 袁宏道 袁中道	袁宗道 袁宏道 袁中道|袁宗道袁宏道袁中道
10051	常委会	常委|常委会
10052	钟丽缇	钟丽缇
10053	鲍蕾	鲍蕾
10054	娄艺潇	艺潇娄艺潇|娄艺潇|潇潇|艺潇
10055	李秋水	李秋水
10056	鲁智深	鲁智深|鲁达鲁智深|鲁达
10057	5倍	五倍|5倍|5|五
10058	杨利伟	杨利伟
10059	笛福	笛福|丹尼尔笛福
10060	江干区	江干|江干区|杭州市江干区
10061	48个国家	48个国家|48国家|48|48个
10062	11月9日	11月9日
10063	陈雅森	陈雅森
10064	济宁	济宁|济宁市
10065	王戈	王戈
10066	豪门契约	豪门契约
10067	关羽	关羽云长|关羽|关羽关云长|关云长|云长
10068	秦岚	秦岚
10069	马来群岛	马来群岛
10070	2本	二本|两本|2本|二|俩本|俩|2|两
10071	key	key社|key
10072	琵琶	琵琶|琵琶曲
10073	哥伦比亚	哥伦比亚
10074	美国	美国|usa|us
10075	澳大利亚	澳大利亚
10076	王彦霖	王彦霖
10077	武宁镇	武宁镇
10078	步步高	步步高|步步
10079	淮安市	淮安市|淮安
10080	3种	3|3种|三种|三
10081	10个	10|10个|十|十个
10082	星期2	星期2|星期两|星期二|星期俩
10083	雪铁龙	雪铁龙
10084	晴儿	晴儿
10085	韩国	日韩|韩国
10086	台州	台州|台州市
10087	十渡	十渡风景区|十渡
10088	李大钊	李大钊
10089	碱性	碱性
10090	入木三分	入木三分
10091	15年	十五|15|15年|十五年
10092	3年	3|3年|三|三年
10093	开封	东京|开封|汴京|东京汴京|东京开封
10094	0.6度	0.6度|0.6
10095	印度尼西亚	印尼|印度尼西亚
10096	福建	福建省|八闽|福建
10097	东拼西凑	东拼西凑
10098	海南省	海南省|海南
10099	河南省	河南|河南省
10100	彧	彧
10101	东方卫视	东方卫视
10102	非洲	非洲
10103	100分	一百分|一百|100|100分
10104	岂有此理	岂有此理
10105	麦加	麦加|麦加城
10106	贵州	贵州省|贵州
10107	会	会
10108	河南省	河南|河南省
10109	清初	清代|清初
10110	英国	英格兰|英国
10111	湖北省	湖北省|湖北
10112	广东省	广东|广东省
10113	佛山市	佛山市|佛山|佛山顺德
10114	江苏省	江苏省|江苏
10115	2号	俩号|两号|二|2号|俩|二号|2|两
10116	制冷剂	制冷剂|雪种
10117	毕升	毕昇|毕升
10118	15天	十五|15|十五天|15天
10119	档案管理	档案管理
10120	尽是书(输)	尽是书输|尽是书(输)
10121	爱因斯坦	爱因斯坦
10122	孙楠	孙楠
10123	乌鲁木齐	乌鲁木齐市|乌鲁木齐
10124	王芷璇	王芷璇
10125	粤语	粤语
10126	故弄玄虚	故弄玄虚
10127	音	音
10128	徐光耀	徐光耀
10129	华特迪士尼	华特.迪士尼|waltdisney|沃尔特迪斯尼|华特迪士尼
10130	罗林	罗林
10131	鸡	鸡
10132	西安	西安|古都西安|安西
10133	退避三舍	退避三舍
10134	叶丽仪	叶丽仪
10135	一本	1本|一本书|一本通|本一|1|一本|一通|一书|一
10136	千克	公斤|公斤千克|千克|kilogram|kilo
10137	莆田	莆田|莆田市|蒲田|兴化
10138	陕西省	陕西|陕西省
10139	2本	二本|两本|2本|二|俩本|俩|2|两
10140	浦东新区	上海浦东|浦东新|上海浦东新区|浦东新区|浦东
10141	扬眉吐气	扬眉吐气
10142	通用汽车公司	通用汽车|通用汽车公司|美国通用汽车公司|generalmotors
10143	皇姑区	沈阳皇姑|皇姑区|皇姑
10144	武松	武松
10145	叶青	叶青
10146	江苏省	江苏省|江苏
10147	怒放	怒放
10148	玖富	玖富
10149	15分钟	十五分钟|15分钟
10150	90分	90|90分
10151	浦东新区	浦东新|川沙|浦东新区|浦东
10152	法国	法国
10153	满盘皆输	满盘皆输
10154	未名湖	未名湖
10155	爱因斯坦	爱因斯坦|einstein
10156	荆门市	荆门|荆门市
10157	宋洋	宋洋
10158	西安咸阳国际机场	咸阳机场|西安咸阳机场|西安咸阳国际机场|咸阳国际机场
10159	河马	河马
10160	海淀区	海淀|海淀区
10161	刘惜君	刘惜君
10162	郴州市	郴州市|郴州
10163	微笑pasta	微笑pasta
10164	长宁区	长宁区|长宁
10165	1024m	1024|1024m
10166	日本	日本人|日本
10167	短兵相接	短兵相接
10168	蚌埠市	蚌埠市|蚌埠
10169	英国	英格兰|英国
10170	博尔塔拉蒙古自治州	博尔塔拉|博尔塔拉蒙古自治州
10171	3月5日	3月5日
10172	郑成功	郑成功
10173	秋天	秋天|秋季
10174	拟人	拟人|比拟
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10586	北宋	宋朝|北宋
10587	麋鹿	麋鹿|四不象
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10591	管仲	管仲
10592	戈尔巴乔夫	戈尔巴乔夫
10593	司马迁	司马迁
10594	祖海	祖海
10595	自作自受	自作自受
10596	云南省	云南|云南省
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12641	横冲直撞好莱坞	横冲直撞好莱坞
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13861	金水区	金水|金水区
13862	鲁班	鲁班
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13864	《三国演义》中张角的师傅	《三国演义》中张角的师傅|三国演义中张角的师傅
13865	宁夏回族自治区	宁夏|宁夏回族自治区
13866	朝阳区	朝阳|北京朝阳区|朝阳区
13867	超级玛丽	超级玛丽|supermario超级玛利|超级玛利|supermario
13868	永州市	永州市|永州
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18121	大丰区	大丰区
18122	12分	十两|十俩|12分|12.|十二|12|十俩分|12.分|十两分|十二分
18123	张鑫雨	张鑫雨
18124	美国	美国|us
18125	洛阳	雒阳|洛州|洛阳|洛阳市|河南洛阳市
18126	烁罡	烁罡
18127	四川省	四川省|四川
18128	维生素d	维生素d
18129	德国	deutschland德意志|germany德国|deutschland德意志联邦共和国|germany|德意志联邦共和国|german|德意志|德国|deutschland
18130	我想和你好好的	我想和你好好的
18131	4星级	四|4|4星级|四星级
18132	文梦洋	文梦洋
18133	欧阳修	欧阳修
18134	海南岛	海南岛|琼州|海南
18135	感应器	感应器
18136	李祖原	李祖原
18137	黄袍怪	黄袍怪
18138	濯清涟而不妖	濯清涟而不妖
18139	维生素d	维生素d
18140	296年	296|296年
18141	三国志	三国志
18142	江苏卫视	江苏卫视
18143	申敏儿	申敏儿|申敏儿shinmina|shinmina
18144	霍焰	霍焰
18145	黑龙江	黑龙江省|黑龙江
18146	指小眼角向上的眼睛	指小眼角向上的眼睛
18147	宿迁市	宿迁|宿迁市
18148	黄元申	黄元申
18149	未央区	未央|未央区
18150	汪东城	汪东城|大东
18151	2号	二|俩|二号|两|俩号|两号|2号|2
18152	宪法	宪法
18153	3楼	3楼|三楼|3|三
18154	保时捷	保时捷|宝石捷
18155	工业园区	工业园区|工业园
18156	意大利	意大利
18157	张学友	张学友|学友
18158	浙江省	浙江|浙江省
18159	陕西省	陕西|陕西省
18160	邯郸市	邯郸|邯郸市|河北邯郸
18161	脂肪酸	脂肪酸
18162	2线	2线|俩线|二|二线|俩|2|两|两线
18163	马来西亚	malaysia|马来西亚|马来
18164	带状疱疹	带状疱疹|带状疱|带状疱疹治疗
18165	夏朝	夏朝
18166	小葱秀	小葱秀
18167	阿拉伯半岛	阿拉伯半岛
18168	黄色	米黄色|黄色
18169	山东省	山东省|山东
18170	陆游	陆游
18171	3次	三次|3次|三|3
18172	冬月	仲冬|冬月|农历十一月|冬月仲冬|葭月
18173	校花驾到	校花驾到
18174	洞庭湖	洞庭|洞庭湖
18175	刀耕火种	刀耕火种
18176	苏丹	苏丹|苏丹共和国
18177	伯利兹	belize|belize伯利兹|伯利兹
18178	5号	五|5号|5|五号
18179	2003年	2003|2003年
18180	孙杨	孙杨
18181	李白	诗仙|李白|青莲居士
18182	歌德	歌德goethe|歌德|goethe
18183	重庆	重庆|山城|渝都|山城渝都
18184	19级	19|19级|十九|十九级
18185	青海省	青海|青海省
18186	俯拾即是	俯拾即是
18187	苏运莹	苏运莹
18188	北宋	北宋
18189	王栎鑫	王栎鑫|yueahu|yue|ahu
18190	3年级	3年级|3|三年级|三
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18192	广东省	广东|广东省
18193	杀破狼	杀破狼
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18195	一出好戏	一出好戏
18196	永州市	永州市|永州
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18207	1994年12月22日	1994年12月22日
18208	虾蛄	虾蛄|琵琶虾螳螂虾|濑尿虾|螳螂虾|琵琶虾
18209	三洋	三洋
18210	分子间作用力	范德华力|分子间作用力
18211	汉中市	汉中市|汉中
18212	师兄撞鬼	师兄撞鬼
18213	李健	李健
18214	俄语	俄语
18215	广西省	广西壮族自治区|广西省
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18217	张杰	张杰
18218	蛇	蛇
18219	南京	南京市|南京
18220	雍正	雍正帝|雍正雍正帝|雍正
18221	常德市	常德|常德市
18222	如梦初醒	如梦初醒
18223	爱马仕	hermes|爱马仕
18224	600000公里	60万|六十万|600000公里|六十万公里|60万公里|600000
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18227	胡芝容	胡芝容
18228	甘肃省	甘肃省|甘肃
18229	杨子江	杨子江
18230	8个	零八个|八|八个|8|8个|零八
18231	枪林弹雨	枪林弹雨
18232	孙伏伽	孙伏伽
18233	3部	3|三部|三|3部
18234	蒲公英	蒲公英
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18236	50个魔	50个魔|五十个|五十个魔|50个
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18240	王姿允	王姿允
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18242	宿迁市	宿迁市|宿迁
18243	石玉昆	石玉昆|问竹主人|问竹主人石玉昆
18244	陕西省	陕西|陕西省
18245	无穷无尽	无穷无尽
18246	关喆	关喆
18247	建设银行	建设银|建设银行|中国银行
18248	黄薇	黄薇
18249	欧阳靖	欧阳靖
18250	隋文帝杨坚	隋文帝杨坚
18251	1928年	1928|1928年
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18253	路虎	路虎|陆虎|landrover|landrover陆虎
18254	廖杰	廖杰
18255	沙依巴克区	沙依巴克|沙依巴克区
18256	腾讯公司	腾讯|腾讯公司
18257	山东省	山东省|山东
18258	中国人民银行	中央银行|中国人民银行|中国人民银
18259	打草惊蛇	打草惊蛇
18260	血口喷人	血口喷人
18261	两个小时	俩个小时|2个小时|二个小时|两个小时
18262	张敏	张敏
18263	siri	siri
18264	朱棣	永乐帝|永乐皇帝朱棣|永乐帝永乐皇帝|明成祖朱棣|朱棣|明成祖|永乐皇帝
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18266	裸婚时代	婚时代|裸婚时代
18267	邱淑贞	邱淑贞
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18269	广东省	广东|广东省
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18294	斯米诺	斯米诺
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18297	梅花	梅花
18298	罗琳	jk罗琳|罗琳
18299	动量	动量
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18305	熊出没	熊出没
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18309	超级现金代币	超级现金代币
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18314	本兮	本兮
18315	李现	李现
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18338	绳墨之言	绳墨之言
18339	niè	niè
18340	张艺兴	张艺兴
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18344	希特勒	希特勒|hitler
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18350	灵岩景区	灵岩景区
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18353	希望的碎片	希望的碎片
18354	郑东新区	郑东新|郑东新区郑东新|郑东新区
18355	425分	425分|425
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18357	鬼节	鬼节|盂兰盆节|中元节
18358	2004年	2004年|2004
18359	胡杨	胡杨树|胡杨
18360	取之不尽	取之不尽
18361	南美洲	南美洲|美洲|南美
18362	满汉全席	满汉全席
18363	山东省	山东省|山东
18364	江西省	江西|江西省
18365	郑和	郑和
18366	林宥嘉	林宥嘉
18367	50个	五十个|50|50个|五十
18368	3个月	三个月|3个月|零三个月
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18370	自作自受	自作自受
18371	中国人民银行	中央银行|中国人民银行中国人民银|中国人民银行|中国人民银
18372	陈靖仇	陈靖仇
18373	淄博市	淄博市|淄博
18374	8年	正八|正八年|八|八年|8|8年
18375	陈奕迅	陈奕迅
18376	罗云熙	罗弋|罗云熙
18377	寅吃卯粮	寅吃卯粮
18378	北美及加勒比地区	北美及加勒比地区
18379	4月	四月|4月|四|4
18380	7区	七区|7区|七|7
18381	月	月
18382	3年	三|3年|3|三年
18383	印度尼西亚	印度尼西亚
18384	无限制	无限制|没有限制|限制
18385	榆林市	榆林市|榆林
18386	浙江省	浙江|浙江省
18387	汇川区	汇川区|汇川
18388	顾宪成	顾宪成
18389	30天	三十天|30|30天|三十
18390	读万卷书	读万卷书
18391	昆明市	昆明市|昆明
18392	化学性废物	化学性废物
18393	北宋	宋朝|北宋
18394	叶圣陶	叶圣陶
18395	第10集	第十|第十集|第10集|第10
18396	掌	掌
18397	六尾	六尾
18398	圆号	圆号
18399	压	压
18400	闵行区	闵行|上海闵行|闵行区
18401	有眼无珠	有眼无珠
18402	爨	爨
18403	拖刀计	拖刀计
18404	扁形动物门	扁形动物门|扁形动物
18405	汜胜之	汜胜之
18406	沈河区	沈阳沈河|沈河区|沈河|沈阳沈河区
18407	王长田	王长田
18408	4号	4.|四|四号|4.号|4|4号
18409	画圣	画圣
18410	张学友	张学友|学友
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18412	无色	无色
18413	7.14克/立方厘米	7.14克/立方厘米|7.14克立方厘米
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18416	中国	<中国中国|<中国|中国人|中国|中国<中国|中国中国
18417	玄武区	玄武区
18418	五光十色	五光十色
18419	云南省	云南|云南省
18420	黄绿色	绿色|黄绿色|黄色
18421	宁德市	宁德市|宁德
18422	安徽省	安徽省|安徽
18423	中国好歌曲	中国好歌曲|中国好歌曲第二季
18424	球墨铸铁	球墨铸铁
18425	6种颜色	6颜色|6种颜色|六|6种|6|六颜色|六种|六种颜色
18426	法国	法国
18427	2年	正俩|正两年|两|2|正两|两年|二|二年|2年|俩|俩年|正俩年|正二|正二年
18428	商朝	商朝
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18430	阿拉伯语	阿拉伯|阿拉伯语
18431	乌龙闯情关	乌龙闯情关
18432	兰州电视台	兰州电视台
18433	洪湖赤卫队	洪湖赤卫队
18434	浙江省	浙江|浙江省
18435	一碧千里	一碧千里
18436	莫文蔚	莫文蔚
18437	文兴宇	文兴宇
18438	雏妓	雏妓
18439	2001年	2001年|2001
18440	foodie	foodie
18441	水银	水银
18442	谭小环	谭小环
18443	英国	英国
18444	此恨绵绵无绝期	此恨绵绵无绝期
18445	辽宁省	辽宁省|辽宁
18446	李白	李白
18447	刘贺	刘贺|昌邑王刘贺|昌邑王
18448	植雅牙膏	植雅牙膏
18449	利通区	利通|利通区
18450	才旦卓玛	才旦卓玛
18451	颤动	颤动|振动|震颤
18452	曲靖市	曲靖|云南省曲靖|曲靖市
18453	卢布	俄罗斯卢布|卢布
18454	2个	俩个|2个|二|俩|两个|2|二个|两
18455	黑龙江省	黑龙江省|黑龙江
18456	吉林省	吉林|吉林省
18457	广东省	广东|广东省
18458	盐城市	盐城|盐城市
18459	上皮组织	上皮组织
18460	祖国的花朵	祖国的花朵
18461	向日葵	向日葵|葵花
18462	于敏构型	于敏构型
18463	极光之恋	极光之恋
18464	红糖	红糖
18465	劳斯莱斯	劳斯莱斯
18466	英国	英国
18467	箱包	箱包|钱包|女包|包包|包包女包
18468	祖国的花朵	祖国的花朵
18469	李佳璐	李佳璐
18470	渭南市	渭南市|渭南市渭南|渭南
18471	江干区	江干|江干区|杭州市江干区
18472	齐民要术	齐民要术
18473	韦唯	韦唯
18474	甘萍	甘萍
18475	杨安琪	杨安琪
18476	武神	武神
18477	秦始皇	始皇|始皇帝|秦始皇
18478	南海	南中国海|南海
18479	2级	两级|二|俩|二级|2级|2|两|俩级
18480	纪念碑谷	纪念碑谷
18481	附魔宝珠	附魔宝珠
18482	齐民要术	齐民要术
18483	2005年	2005年|2005
18484	顺治	顺治|顺治帝|福临|顺治顺治帝
18485	隆美尔	隆美尔
18486	冯小刚	冯小刚
18487	1949年	1949年|1949
18488	菲律宾金融银行	菲律宾金融银行
18489	王侯将相宁有种乎	王侯将相宁有种乎
18490	2本	二本|两本|2本|二|俩本|俩|2|两
18491	云南省	云南|云南省
18492	张震	张震
18493	谭咏麟	谭咏麟
18494	15分	15.分|15|15.|十五|15分|十五分
18495	浙江省	浙江|浙江省
18496	2017年	2017|2017年
18497	河北省	河北|河北省
18498	朝阳区	朝阳|北京朝阳区|朝阳区
18499	四川省	四川省|四川
18500	美国	美国
18501	工行	工商|工行|工商银行
18502	亲爱的公主病	亲爱的公主病
18503	城中区	城中区|城中
18504	5米	5米|5|五|五米
18505	9条	9|9条
18506	瑞奇	瑞奇
18507	koei	koei|光荣株式会社|光荣
18508	千百惠	千百惠
18509	官渡区	官渡|官渡区
18510	武清县	武清区|武清县|武清
18511	汤天池	汤天池
18512	陈数	陈数
18513	蔡伦	蔡伦
18514	澳大利亚	澳洲|澳大利亚
18515	徐汇区	徐汇区|上海徐汇|徐汇
18516	民政部门	民政部门|民政部
18517	并驾齐驱	并驾齐驱
18518	秦淮区	秦淮区|南京市秦淮区|秦淮
18519	滨海新区	滨海新区
18520	北海市	北海|广西北海|北海市|广西北海市
18521	宾利	本特利宾利|本特利|宾利
18522	张学友	张学友|学友
18523	mike	mike
18524	华佗	华佗
18525	20130816期	20130816|20130816期
18526	麻雀	麻雀
18527	5环外	五环外|五外|5外|5环外
18528	贵州省	贵州省|贵州
18529	球墨铸铁	球墨铸铁|球铁
18530	雪中送碳	雪中送碳|雪中送炭
18531	天下第一	天下第一
18532	三角铁	三角铁
18533	5年级	5年级|五年级|5|五
18534	四川省	四川省|四川
18535	16级	16级|十六|十六级|16
18536	新月派	新月派
18537	穷则独善其身	穷则独善其身
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18582	借用一下你的爱	借用一下你的爱
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18681	瑞士	瑞士
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18684	白帝城	白帝城
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18688	博罗湖镇	博罗湖镇
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18722	武动乾坤	武动乾坤
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18724	浅川悠	浅川悠
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18846	9月20日	9月20日|9月20
18847	立根原在破岩中	立根原在破岩中
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18855	范晓萱	范晓萱
18856	落井下石	落井下石
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18862	秀外慧中	秀外慧中
18863	秦始皇	始皇|秦王|赵政|秦始皇
18864	石玉昆	问竹主人|石玉昆|问竹主人石玉昆
18865	陆军	陆军
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18869	江祖平	江祖平
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18871	不负众望	不负众望
18872	惠城区	惠城|惠州市惠城区|惠城区
18873	卢敏放	卢敏放
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18875	赵照	赵照
18876	吴志雄	吴志雄
18877	山东省	山东省|山东
18878	普通话	国语|普通话
18879	侯建彬	侯建彬
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18881	城市管理行政执法局	城市管理行政执法局
18882	朱厚照	明武宗|朱厚照|正德皇帝|明武宗朱厚照
18883	腹背受敌	腹背受敌
18884	加拿大	加拿大
18885	广东省	广东|广东省
18886	盘龙区	盘龙区|昆明盘龙区|盘龙
18887	美国	美国
18888	60升	60|60升
18889	阿斯顿马丁	astonmartin|阿斯顿马丁
18890	黄浦区	黄浦|黄埔区|黄浦区
18891	2次	俩次|二|2次|俩|两次|2|两|二次
18892	泰州市	泰州|泰州市
18893	山东教育电视台	山东教育电视台
18894	超能勇士	超能勇士
18895	印度	印度|古印度
18896	王羲之	王羲之
18897	安徽省	安徽省|安徽
18898	保时捷	波尔舍|保时捷
18899	海淀区	海淀|海淀区
18900	心不再遥远	心不再遥远
18901	龙湖区	龙湖区|龙湖
18902	黄石市	黄石|黄石市|湖北省黄石市
18903	天河区	天河区|天河
18904	1518.6米	1518.6米|1518.6
18905	湖南省	湖南省|湖南
18906	临夏回族自治州	临夏|临夏回族自治州
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18911	赵雷	赵雷
18912	棱线	棱线
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18914	1000个好友	1000个|1000个好友
18915	三六九等	三六九等
18916	碑林区	碑林|西安市碑林区|碑林区|陕西省西安市碑林区
18917	李春波	李春波
18918	祖冲之	祖冲之
18919	3年	三年|3年
18920	2700毫安	2700毫安|2700
18921	美国	美国
18922	船山区	船山区|船山
18923	杨紫	杨紫|扬紫
18924	石鼓区	石鼓区|石鼓
18925	贵州省	贵州省|贵州
18926	福田区	深圳市福田|福田|福田区
18927	台北市	台北|台北市
18928	丹麦	丹麦
18929	驻马店市	驻马店|河南省驻马店|驻马店市
18930	欲界 色界 无色界	欲界 色界 无色界|欲界色界无色界
18931	1000升	1000升|一千升|1000|一千
18932	玉林市	玉林|玉林市
18933	48集	48|48集
18934	西班牙	西班牙|西班
18935	关小平	关小平
18936	云南省	云南|云南省
18937	缺衣少食	缺衣少食
18938	公元前221年-公元前207年	公元前221年-公元前207年|公元前221年公元前207年|公元前221公元前207|公元前221-公元前207
18939	湖北	湖北省|湖北
18940	只是近黄昏	只是近黄昏
18941	秋天	秋天|秋季|深秋
18942	一年	1.年|一年|1|1.|1年|一
18943	爱屋及乌	爱屋及乌
18944	王懿荣	王懿荣
18945	3000亩	3000亩
18946	处女作	处女作
18947	沙坪坝区	沙坪坝区|沙坪坝
18948	王祥	王祥
18949	哺乳动物	哺乳动物
18950	太平岛	太平岛|黄山马礁
18951	于毅	于毅
18952	刘炽	刘炽
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19303	2年	正俩|正两年|两|2|正两|两年|二|二年|2年|俩|俩年|正俩年|正二|正二年
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19315	榕江、浔江、苗江	榕江、浔江、苗江|榕江浔江苗江
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19332	乳酸脱氢酶	乳酸脱氢酶
19333	张韶涵	韶涵|张韶涵
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19344	沈金龙	沈金龙
19345	1000公斤	1000公斤|1千公斤|1千|一千|1000|一千公斤
19346	黄河大合唱	黄河大合唱
19347	2本	二本|两本|2本|二|俩本|俩|2|两
19348	赵丽颖	赵丽|丽颖|赵丽颖
19349	10级	10|十|十级|10级|拾|拾级
19350	昂首挺胸	昂首挺胸
19351	新疆维吾尔族自治区	新疆维吾尔族自治区|新疆
19352	牛津大学	牛津大学
19353	普朗克	普朗克
19354	凤凰传奇	凰传奇|凤凰传奇|凤凰传
19355	邓超	邓超
19356	北京三快科技有限公司	北京三快科技有限公司
19357	狙击生死线	狙击生死线
19358	甲骨文	甲骨文字|甲骨文
19359	顶天立地	顶天立地
19360	7个	7个|七个|7|七
19361	山竹	山竹|莽吉柿
19362	古尔丹	古尔丹
19363	江苏省	江苏省|江苏
19364	包头	包头市|包头
19365	三级	3级|3|三|三级
19366	肇庆	肇庆|肇庆市
19367	龙华区	龙华|龙华区
19368	商侃	商侃
19369	不可思议	不可思议
19370	8角	8|八角|8角|八
19371	杵	杵
19372	青岛市南区	青岛市南区|市南区|青岛市市南区|青岛市
19373	8月份	8|八月份|8月份|八
19374	周朝	周朝
19375	八佰伴	八佰伴
19376	李世民	李世民
19377	瑞士	瑞士
19378	河南省	河南|河南省直|河南省
19379	裕华区	裕华|裕华区
19380	肇源县	肇源|肇源县
19381	河南省	河南|河南省
19382	水蛭	水蛭|马鳖|蚂蝗
19383	56个	56个|五十六|五十六个|56
19384	咱们结婚吧	咱们结婚吧
19385	闵行区	闵行|闵行区
19386	中山忍	中山忍
19387	邯郸市	邯郸|邯郸市
19388	33个	33|33个
19389	漳浦县	漳浦县|漳浦|漳州漳浦
19390	山东省	山东省|山东
19391	麻枝准	麻枝准
19392	肝脏	肝脏|liver
19393	内侧	内侧
19394	宫崎骏	宫崎峻|宫崎骏
19395	3级	3|3级|三|三级
19396	弹痕	弹痕
19397	佛教 基督教 伊斯兰教	佛教 基督教 伊斯兰教|佛教基督教伊斯兰教
19398	1886年	1886|1886年
19399	10000微米	10000|10000微米
19400	加加林	加加林
19401	迎泽区	太原市迎泽区|迎泽|太原迎泽|迎泽区
19402	瑶族	瑶族
19403	大理白族自治州	大理白族自治州|大理
19404	4部	4部|四部|四|4
19405	银海区	银海|银海区
19406	6位	六|6位|六位|6
19407	平凉市	平凉|平凉市
19408	蒙古帝国	蒙古帝国
19409	美国	美国
19410	馄饨	馄饨
19411	552分	552分|552
19412	汇川区	汇川区|汇川
19413	黄浦江	黄浦江
19414	湖北	湖北省|湖北
19415	于荣光	于荣光
19416	cosplay	cos|cosplay|cosplaycos|cosplayer
19417	柳永	耆卿|柳永|三变
19418	猫科	猫科|猫科猫科动物|猫科动物
19419	北京	北京|<北京
19420	曲栅栅	曲栅栅
19421	美国	美国|us
19422	秦始皇与阿房女	秦始皇与阿房女
19423	杨万里	杨万里
19424	鬼节	鬼节|中元节
19425	李松	李松
19426	42码	四十俩|42|42码|四十两|四十俩码|四十两码|四十二|四十二码
19427	冯如	冯如
19428	20160401	20160401
19429	纳智捷	纳智捷
19430	8年	正八|正八年|八|八年|8|8年
19431	毫米	毫米
19432	21级	21|21级
19433	7篇	7篇|七篇|七|7
19434	意大利	italy|italy意大利|意大利
19435	弟男子侄	弟男子侄
19436	李广	飞将军李广|李广|飞将军
19437	婚姻法	婚姻法
19438	tfboys	tfboys组合|tfboy|tfboys
19439	河北省	河北|河北省
19440	1-7个工作日	1-1个工作日|1-7个工作日|1-1工作日|1-1|1-1个|1-7|1-7工作日|1-7个
19441	60年	60|60年|六十|六十年
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19445	百里挑一	百里挑一
19446	佳	佳
19447	10笔	10|10笔
19448	武神赵子龙	武神赵子龙
19449	1949年	1949年|1949
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19451	50分	五十分|50分|50|五十
19452	山西	山西|山西省
19453	5.0英寸	5.0|5.0英寸
19454	湖南省	湖南省|湖南
19455	意大利	意大利italy|italy|意大利
19456	淡水镇	淡水镇
19457	甘世佳	甘世佳
19458	10分	10|10.|10分|十分|10.分|一十分|十|一十
19459	畲	畲
19460	固态	固体|固态
19461	洞庭湖	洞庭|洞庭湖|重湖|洞庭湖洞庭
19462	张娟娟	张娟娟
19463	东城区	东城区|崇文区|东城|北京市东城
19464	春天	春季|春天
19465	吉利	吉利车|吉利汽车|吉利
19466	鲍罗丁	鲍罗丁
19467	3天	三天|3|3天|三
19468	5月12日	五月十二日|5月12日|五月十两日|五月十俩日
19469	月球	月球|月亮
19470	2级	两级|二|俩|二级|2级|2|两|俩级
19471	西秀区	西秀|西秀区
19472	d	d
19473	李逵	李逵
19474	李贺	李贺
19475	王小凤	王小凤
19476	5年	五年|5|五|5年
19477	郁达夫	郁达夫
19478	黄鼬	黄鼠狼|黄鼬
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19480	3级	3|3级|三|三级
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19482	20级	20|二十|二十级|20级|俩十|两十级|两十|俩十级
19483	4号	4.|四|四号|4.号|4|4号
19484	西安市	西安市|西安
19485	刘德	刘德
19486	纪委	纪检|中纪委|纪委
19487	章贡区	赣州章贡|章贡区|章贡
19488	瓦窑堡会议	瓦窑堡会议
19489	立春	立春
19490	1949年	1949年|1949
19491	福本伸行	福本伸行
19492	铜仁市	铜仁市|铜仁
19493	华盛顿	华盛顿|华盛顿哥伦比亚特区|乔治华盛顿
19494	尤尼克斯	yonex|尤尼克斯
19495	蔺相如	蔺相如
19496	3年	三年|3年
19497	宋慈	宋慈
19498	神雕侠侣	神雕侠侣|雕侠侣
19499	10月1日	十月一日|10月1日
19500	林依晨	依晨|林依晨
19501	陶渊明	元亮|陶渊明
19502	长江	长江
19503	周思羽	周思羽
19504	白云区	白云|白云区|广州白云区
19505	徐正曦	徐正曦|正曦
19506	3级	3|3级|三|三级
19507	白色	白色|纯白|纯白色
19508	可数名词	可数名词
19509	喀什地区	喀什地区|喀什市|新疆喀什
19510	陈盈洁	陈盈洁
19511	第4套	第四套|第四|第4套|第4
19512	德国	德国
19513	30个魔	30个|30个魔
19514	英国	英国
19515	960万平方公里	9600000平方公里|960万公里|九百六十万平方公里|9600000公里|九百六十万公里|960万平方公里
19516	桥东区	桥东|桥东区
19517	美国	美国
19518	明	明
19519	上下其手	上下其手
19520	散文	散文
19521	弗莱明	弗莱明
19522	鬼节	七月十五|清明节|鬼节|盂兰盆节|中元节
19523	康熙	康熙
19524	朱熹	朱熹|朱子
19525	李春波	李春波
19526	垂涎三尺	垂涎三尺
19527	24集	24|24集
19528	3分	3分|3|三分|三|3.分|3.
19529	福建省	福建省|福建
19530	小男人遇上大女人	小男人遇上大女人
19531	射雕英雄传	射雕英雄|射雕英雄传
19532	罗大佑	罗大佑
19533	陕西省	陕西|陕西省
19534	金华	金华|金华市
19535	32.7公里	32.7公里|32.7
19536	2尺	2尺|二尺|二|俩尺|俩|两尺|2|两
19537	贵州省	贵州省|贵州
19538	船山区	船山区|船山区船山|船山
19539	刘晓晔	刘晓晔
19540	人	人
19541	60分	60分|60|六十分|六十
19542	山东	山东省|齐鲁山东|鲁东|东鲁鲁东|齐鲁|东鲁|齐鲁东鲁|山东
19543	香坊区	香坊区|香坊
19544	625亩	625亩
19545	刘备	刘备
19546	闫学晶	闫学晶|阎学晶
19547	株洲市	株洲|株洲市
19548	江桥镇	江桥|江桥镇
19549	罗尔德达尔	罗尔德达尔
19550	24小时	两十四小时|二十四小时|24小时|俩十四小时
19551	安徽省	安徽省|安徽
19552	铁岭市	铁岭市|铁岭
19553	京杭大运河	京杭大运河|大运河
19554	12海里	12|12海里|十俩|十俩海里|十二|十两|十二海里|十两海里
19555	徐亮	徐亮
19556	日本	日本人|日本
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19558	湖南卫视	湖南卫视
19559	沈河区	沈阳沈河|沈河区|沈河|沈阳沈河区
19560	安徽省	安徽省|安徽省安徽|安徽
19561	花生	花生米|花生
19562	清朝	清朝
19563	信阳市	信阳市|信阳
19564	噩	噩
19565	陆游	陆游
19566	普拉多	prado|普拉多
19567	5000个好友	五千个|5000个好友|5000个|五千个好友
19568	双桥区	双桥区|双桥
19569	辽宁卫视	辽宁卫视
19570	瑶族	瑶族
19571	胡歌	胡歌
19572	2线城市	2线|2城市|二|俩|俩城市|两线城市|俩线|2线城市|两线|俩线城市|两|两城市|二线城市|二线|2|二城市
19573	格陵兰岛	格陵兰岛|格陵兰
19574	想明白了再结婚	想明白了再结婚
19575	马相伯	马相伯
19576	九一八	九一八|九一八事变
19577	初春	初春
19578	京杭大运河	大运河京杭大运河|京杭大运河|大运河
19579	5天	5天|零五天|五天
19580	杨千嬅	杨千嬅|千嬅
19581	哥白尼	尼古拉哥白尼|哥白尼
19582	青蛙	青蛙
19583	中华鲟	中华鲟|鲟鱼
19584	赵霁	赵霁
19585	英国	英国
19586	江苏省	江苏省|江苏
19587	兰州市	兰州市城关区|城关区|兰州|兰州市
19588	韩国	韩国
19589	秋天	秋天|秋季|深秋
19590	莫言	管谟业|莫言
19591	新疆维吾尔自治区	新疆维吾尔自治区|新疆维吾尔|新疆
19592	欧洲	欧洲|西欧
19593	戴高乐	戴高乐
19594	东野圭吾	东野圭吾
19595	河北省	河北河北省|衡水市|河北省衡水市|河北|衡水市河北|河北省
19596	硬度计	硬度计
19597	福建省	福建省|福建
19598	让雷诺	让雷诺|jeanreno|尚连奴
19599	维生素d	维生素d
19600	柯达	柯达公司|伊士曼柯达公司|柯达|伊士曼柯达
19601	泰康人寿保险	泰康人寿|泰康人寿保险
19602	海南省	海南岛|海南省|海南
19603	乌达木	乌达木
19604	钟馗	钟馗
19605	庾澄庆	庾澄庆
19606	针锋相对	针锋相对
19607	陕西	陕西|陕西省
19608	历下区	历下区|历下
19609	武昌区	武昌区|武昌
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19612	刘洋	刘洋
19613	吉林省	吉林|吉林省
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19615	青岛市	青岛|青岛市|山东省青岛
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19618	浙江省	浙江|浙江省
19619	张文慈	张文慈
19620	江铠同	江铠同|铠同
19621	撒哈拉沙漠	撒哈拉沙漠|撒哈拉沙漠撒哈拉|撒哈拉|撒哈拉大沙漠
19622	赣州市	赣州市|赣州
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19624	成都市	成都|成都市
19625	浦东新区	浦东新|浦东新区|浦东
19626	谢丹	谢丹
19627	正月十五元宵节	元宵节|正月十五元宵节
19628	劳斯莱斯	劳斯莱斯
19629	早胜镇	早胜镇
19630	莲湖区	莲湖区|莲湖|西安市莲湖区|陕西省西安市莲湖区
19631	5星级	5|五|五星级|5星级
19632	湖南	湖南省|湖南
19633	澳门	澳门特别行政区澳门|澳门特别行政区|澳门
19634	动力火车	动力火车
19635	洞庭湖	洞庭|洞庭湖|洞庭湖洞庭
19636	帕劳	帕劳共和国|帕劳|帕劳共和国帕劳|帛琉
19637	四川省	四川省|四川
19638	李晓杰	李晓杰
19639	张艺谋	张艺谋
19640	和平区	和平|和平区
19641	太和县人	太和县人
19642	球形	球状|球体|球形
19643	第13顺位	第十三顺位|第13顺位|第13|第十三
19644	浙江省	浙江|浙江省
19645	甘肃省	甘肃省|甘肃
19646	湖北省	湖北省|湖北
19647	兔子	兔子
19648	宿迁市	宿迁市|宿迁
19649	巴黎	巴黎市|巴黎
19650	第8集	第8|第8集|第八集|第八
19651	输出接触器	输出接触器
19652	法国	法国
19653	2号	二|俩|二号|两|俩号|两号|2号|2
19654	城厢区	福建省莆田市城厢区|城厢区|城厢
19655	马尔代夫	马尔代夫群岛|马尔代夫
19656	官渡区	官渡|官渡区
19657	接二连三	接二连三
19658	石班瑜	石班瑜
19659	56个民族	56个|五十六个民族|五十六民族|56|五十六|56个民族|56民族|五十六个
19660	中国邮政储蓄银行	中国邮政储蓄银行|中国邮储|中国邮政储蓄|邮政储蓄
19661	芒刺在背	芒刺在背
19662	东张西望	东张西望
19663	名爵	mg|名爵|名爵mg
19664	美国	美国
19665	云南省	云南|云南省
19666	道光	道光
19667	安徒生	安徒生|汉斯克里斯蒂安安徒生|andersen
19668	泉州市	福建泉州|泉州|泉州市
19669	一字千金	一字千金
19670	赣	赣
19671	濮阳市	濮阳市|濮阳
19672	大麦町犬	大麦町犬|大麦町
19673	重生追美记	重生追美记
19674	宁德	宁德市|宁德|闽东
19675	15寸	15寸|15
19676	习以为常	习以为常
19677	看	看到|看
19678	德国	德国
19679	7月22日	七月二十二日|7月22日
19680	必富达金酒	必富达金酒|必富达
19681	迎江区	迎江区|迎江
19682	浙江省	浙江|浙江省
19683	诸葛亮	诸葛|诸葛亮
19684	定西市	定西|定西市
19685	980亩	980亩
19686	火影忍者手游	火影忍者|火影忍者手游
19687	呆若木鸡	呆若木鸡
19688	天山区	天山区|天山
19689	平行线	平行线
19690	西瓜	西瓜
19691	开学第一课	开学第一课
19692	各领风骚数百年	各领风骚数百年
19693	辛弃疾	辛弃疾|稼轩|幼安
19694	孟获	孟获
19695	杨时	杨时
19696	第三世多杰羌佛	第三世多杰羌佛
19697	wěi	wěi
19698	丰田	丰田|一汽丰田
19699	呼和浩特市	呼和浩特|呼和浩特市
19700	毛宁	毛宁
19701	福建省	福建省|福建
19702	5环	5环|五环|5|五
19703	南北极	南极|南北极
19704	二级甲等	二甲等|二级甲等
19705	江苏省	江苏省|江苏
19706	李雨儿	李雨儿
19707	竹篮打水一场空	竹篮打水一场空
19708	离子	离子
19709	始祖鸟	始祖鸟
19710	江苏省	江苏省|江苏
19711	姜虹	姜虹
19712	乔诗语	乔诗语
19713	2044亩	2044亩
19714	商丘市	商丘|商丘市
19715	四川省	四川省|四川
19716	2本	二本|两本|2本|二|俩本|俩|2|两
19717	遥感技术	遥感|遥感技术
19718	18号	18|十八号|18号|十八
19719	福建省	福建省|福建
19720	积羽沉舟	积羽沉舟
19721	2本	二本|两本|2本|二|俩本|俩|2|两
19722	铁岭市	铁岭市|铁岭
19723	长城	长城汽车|长城
19724	冬天	冬季|冬天
19725	海珠区	广州海珠|海珠|广州海珠区|广东省广州市海珠区|海珠区
19726	阿基米德	archimedes|阿基米德|阿基米德archimedes
19727	气态	气体|气态
19728	上海	上海
19729	徐汇区	徐汇区|徐汇
19730	1999年	正1999年|1999|正1999|1999年
19731	嵇康	嵇康
19732	黄陂区	黄陂区|黄陂
19733	道光	道光帝|道光
19734	4星级	四|4|4星级|四星级
19735	江苏省	江苏省|江苏
19736	1911年	1911|1911年
19737	220v	220v
19738	吴道子	吴道子
19739	秋天	秋天
19740	云南省	云南|云南省
19741	千与千寻	千与千寻
19742	张镐哲	张镐哲
19743	5号	五|5号|5|五号
19744	择天记	择天记
19745	第4象限	第四象限|第四|第4|第4象限
19746	2号	二|俩|二号|两|俩号|两号|2号|2
19747	广西壮族自治区	广西|广西壮族自治区|广西省
19748	2号	二|俩|二号|两|俩号|两号|2号|2
19749	滨州市	滨州|滨州市|滨州市滨州
19750	马耳他	马耳他|地中海心脏|马耳他共和国
19751	美国	美国
19752	醉生梦死就是喝	醉生梦死就是喝
19753	南阳市	南阳市|南阳
19754	苏东坡	苏东坡
19755	南开中学	南开中学
19756	日本	日本
19757	马云	马云
19758	南京师范大学	南京师范大学|南师大|南京师范大|南京师范
19759	湖南省	湖南省|湖南
19760	国3	国三|国3
19761	李雨寿	李雨寿
19762	邬君梅	邬君梅
19763	埃及	埃及
19764	河南省	河南|河南省
19765	福建省	福建省|福建
19766	战火四千金	战火四千金
19767	活人墓	活人墓
19768	淮河路步行街	淮河路步行街
19769	1000米	一千米|1千|1000米|1千米|1000|一千
19770	废寝忘食	废寝忘食
19771	沈金龙	沈金龙
19772	第18集	第18|第18集|第十八集|第十八
19773	合	合
19774	甘肃省	甘肃省|甘肃
19775	僧多粥少	僧多粥少
19776	张家口市	张家口|张家口市
19777	3年	三|3年|3|三年
19778	刘涛	刘涛
19779	钱乙	钱乙
19780	越秀区	越秀|越秀区
19781	百色市	百色|百色市
19782	浙江省	浙江|浙江省
19783	3层	3层|3|三|三层
19784	赵丽颖	赵丽|丽颖|赵丽颖
19785	大众	大众汽车|一汽大众|大众|上海大众
19786	宋振中	宋振中
19787	周幽王	周幽王|姬宫湦|幽王|周幽王姬宫湦|幽王姬宫湦
19788	帕森斯	帕森斯|帕森斯parsons|parsons|帕森思
19789	王尔德	王尔德
19790	老舍	老舍
19791	河北省	河北|河北省
19792	安徒生	安徒生
19793	西班牙语	西班牙语
19794	7月22日	七月俩十俩日|七月两十两日|七月二十二日|7月22日
19795	第16任	第十六任|第16任|第十六|第16
19796	2斤	2|二|2斤|俩|两斤|二斤|两|俩斤
19797	1919年	1919|1919年
19798	端午节	浴兰节诗人节|端五节|端阳节蒲节|五月节浴兰节|端午节|重午节|菖节|艾节|龙日|端五节端阳节|蒲节|重五|午日节重五节|重五节|端阳|诗人节|菖节蒲节|重五节五月节|浴兰节|午日节五月节|端午|浴兰节午日节|诗人节龙日|端阳节重五|端阳节|龙日艾节|端阳节重五节|午日节|端五节端阳|五月节|午日节重五|重五节重午|五月节菖节|重午|重五节重午节|端阳蒲节
19799	杀破狼	杀破狼
19800	风云	风云
19801	14个	十四个|十四|14|14个
19802	6.44英寸	6.44英寸
19803	广西省	广西壮族自治区|广西省
19804	长宁区	长宁区|长宁
19805	中央书记处	中央书记处
19806	日本	日本
19807	小宋佳	宋佳|小宋佳
19808	有口无心	有口无心
19809	亨利·戈培尔	亨利·戈培尔
19810	29天	两十九|29|二十九天|二十九|俩十九天|29天|俩十九|两十九天
19811	潍坊	潍坊|潍坊市|山东省潍坊市
19812	二七区	二七|二七区
19813	向隅而泣	向隅而泣
19814	蒙古族	蒙古民族|蒙古族|蒙古
19815	四川省	四川省|四川
19816	户部巷	户部巷
19817	10000立方米	10000立方米|10000|一万|1万立方米|1万|一万立方米
19818	揭东区	揭东区
19819	北宋	宋代|北宋
19820	2匹	正俩|2匹|正俩匹|二|俩|正两|两|二匹|两匹|正两匹|俩匹|正二|2|正二匹
19821	李成敏	李成敏|clara
19822	孔子	孔子|孔夫子
19823	江苏省	江苏省|江苏
19824	赤坎区	湛江市赤坎区|赤坎区|赤坎
19825	子午线	子午线
19826	三明市	三明|三明市|福建三明
19827	王键	王键
19828	朝阳区	朝阳|朝阳区
19829	莱茵河	莱茵河
19830	1000米	一千米|1千|1000米|1千米|1000|一千
19831	5.5英寸	5.5|5.5英寸
19832	荷兰	荷兰
19833	云南省	云南|云南省
19834	宪法	根本法|宪法
19835	黑发不知勤学早,看看又是白头翁。	黑发不知勤学早,看看又是白头翁。|黑发不知勤学早看看又是白头翁
19836	河南省	河南|河南省
19837	敦刻尔克	敦刻尔克
19838	郎平	郎平
19839	杰西卡阿尔巴	杰西卡阿尔巴
19840	四川省	四川省|四川
19841	2号	二|俩|二号|两|俩号|两号|2号|2
19842	江门	江门市|江门
19843	藏族	藏族|藏民族
19844	江苏省	江苏省|江苏
19845	达县	达县
19846	酸甜苦辣	酸甜苦辣|甜酸苦辣
19847	和风细雨	和风细雨
19848	电子显微镜	电子显微|电子显微镜|电镜
19849	丰台区	丰台|丰台区
19850	5层	五层|5层|5|五
19851	保定市	保定市|保定
19852	8核	8|8核|八|八核
19853	广西省	广西壮族自治区|广西省
19854	广东省	广东|广东省
19855	亚洲	亚洲
19856	顺治	顺治|福临
19857	32g	32g
19858	罪加一等	罪加一等
19859	江苏省	江苏省|江苏
19860	胖	胖
19861	英国	英国
19862	锡山区	锡山|无锡锡山|锡山区
19863	秋天	秋天|秋季|深秋
19864	王珣	王珣
19865	阜阳市	阜阳市|阜阳
19866	1997年	正1997年|1997年|正1997|1997
19867	黄渤	黄渤
19868	分米	分米
19869	黄山市	黄山|黄山市|黄山区
19870	德国	德国
19871	东城区	东城区|东城
19872	陈龙	陈龙
19873	南明区	南明区|南明
19874	bed	bed|床铺
19875	重阳节	重阳节|重阳
19876	4部	4部|四部|四|4
19877	港龙航空	港龙航空
19878	中国	中国|china|<中国
19879	12分	十两|十俩|12分|12.|十二|12|十俩分|12.分|十两分|十二分
19880	16位	16位|16
19881	安利柯	安利柯
19882	宁夏回族自治区	宁夏省|宁夏|宁夏回族自治区
19883	苗苗	苗苗
19884	纤维素	纤维素
19885	遇见王沥川	遇见王沥川
19886	巴恩斯	巴恩斯
19887	中国移动	移动公司|中国移动.中国移动|中国移动中国移动通信集团|国移动中国移动.|中国移动|国移动中国移动通信集团|中国移动.中国移动通信集团|国移动|移动通信|中国移动.|中国移动中国移动.|中国移动中国移动|国移动中国移动|中国移动通信集团
19888	杜甫	杜甫
19889	扫毒	扫毒
19890	普贤菩萨	普贤菩萨
19891	1996年	1996年|1996
19892	老九门	老九门
19893	牧野之战	牧野之战
19894	嘉定区	嘉定|嘉定区
19895	22:30	22:30
19896	辽宁省	辽宁省|辽宁
19897	财政部门	财政部门|财政部
19898	现代派	中国现代派诗群|现代派
19899	甘婷婷	甘婷婷
19900	壮族	壮族
19901	被偏爱的都有恃无恐	被偏爱的都有恃无恐
19902	英国	英国
19903	贾岛	贾岛
19904	苏运莹	苏运莹
19905	北美洲	北美洲北美|北美洲|美洲|北美|美洲北美|美洲北美洲
19906	2平角	两平角|二平角|2平角|二|俩|俩平角|2|两
19907	湖南省	湖南省|湖南
19908	明朝	明代|明朝
19909	4条	4条|四条|四|4
19910	京口区	京口|京口区
19911	唐朝	唐朝|唐代
19912	陕西省	陕西省陕西|陕西|陕西省
19913	斓曦	斓曦
19914	浦东	浦东新区浦东|浦东新区|浦东
19915	审判机关	司法机关|审判机关
19916	see	看见|see看见|see|看看
19917	纺锤形	纺锤形
19918	堪培拉	堪培拉canberra|canberra|堪培拉
19919	孔子	孔子
19920	毛主席	毛主席|毛泽东
19921	东京	东京|京东|东京都|东京市|tokyo
19922	带	带
19923	徐佳琦	徐佳琦
19924	友情岁月	友情岁月
19925	法国	法国
19926	雪莲果	雪莲|菊薯|雪莲果|yacon
19927	8个	零八个|八|八个|8|8个|零八
19928	远得要命的爱情	远得要命的爱情
19929	广东省	广东|广东省
19930	河南省	河南|河南省
19931	齐豫	齐豫
19932	福田区	深圳市福田|福田区|福田
19933	美国	美国|美国人
19934	嫂子嫂子	嫂子嫂子
19935	内蒙古自治区	内蒙古自治|内蒙|内蒙古|内蒙古自治区
19936	浙江省	浙江|浙江省
19937	中国	中国|<中国
19938	深不可测	深不可测
19939	滑铁卢	滑铁卢
19940	空格键	空格键|空格
19941	全国运动会	全国运动会
19942	副	副
19943	黄河	黄河
19944	金凤区	金凤|银川市金凤区|金凤区
19945	1-18个月	1-18个月
19946	杀破狼	杀破狼
19947	江西省	江西|江西省
19948	美国	美国
19949	维吾尔族	维吾尔|维吾尔族
19950	10	第十|10|一十|ten10
19951	黄海冰	黄海冰
19952	西藏自治区	西藏自治区|西藏
19953	徐九经	徐九经
19954	安徽省	安徽省|安徽
19955	第二次鸦片战争	第二次鸦片战争|英法联军之役|英法联军|鸦片战争
19956	苏联	前苏联|苏联
19957	6月5日	6月5日|六月五日
19958	mol	mol
19959	26厘米	26厘米|26
19960	无的放矢	无的放矢
19961	光年	光年
19962	夏光莉	李碧莲|李碧莲夏光莉|夏光莉
19963	3级	3|3级|三|三级
19964	魅族	魅族|meizu
19965	松井石根	松井石根
19966	林宥嘉	林宥嘉
19967	温州市	温州|温州市
19968	不言而喻	不言而喻
19969	1999年	正1999年|1999|正1999|1999年
19970	丹麦	丹麦
19971	青岛海湾大桥	青岛海湾大桥|胶州湾大桥|青岛胶州湾大桥
19972	天桥区	天桥区
19973	山东	山东省|山东
19974	倍思	倍思
19975	吴中区	吴中|吴中区
19976	泰山	泰山|东岳|东岳泰山
19977	芬兰	芬兰
19978	鲨鱼	鲨鱼
19979	梦工厂	梦工厂
19980	盂兰盆节	盂兰|盂兰盆会|盂兰盆节盂兰|盂兰盆节|中元节|盂兰盆节盂兰盆会|鬼节|亡人节
19981	德国	德国
19982	西施 貂蝉 王昭君 杨玉环	西施貂蝉王昭君杨玉环|西施 貂蝉 王昭君 杨玉环
19983	孙策	孙策|孙伯符|孙策.|伯符
19984	2年	两年|正两年|二年|2年|俩年|正俩年|正二年
19985	12号	12|12号|十俩|十两号|十二|十二号|十两|十俩号
19986	美国	美国
19987	罗钢	罗钢
19988	南宋	南宋
19989	3次	三次|3次|三|3
19990	临沂市	临沂市|山东临沂|临沂
19991	骨盆	盆骨|骨盆
19992	西城区	西城|西城区
19993	玉泉区	玉泉区|玉泉
19994	法国	法国
19995	广州	广州
19996	铁岭市	铁岭市|铁岭
19997	瑞典	瑞典
19998	蜜蜂	蜜蜂
19999	华佗	华陀|华佗
20000	2本	二本|两本|2本|二|俩本|俩|2|两
20001	32集	三十俩|32|32集|三十二|三十俩集|三十二集|三十两|三十两集
20002	酷派	酷派
20003	陕西省	陕西|陕西省
20004	2g	二g|2g|俩g|两g
20005	武则天	武则天
20006	二七区	二七|二七区
20007	3线	3|3线|三|三线
20008	金锁	金锁
20009	大时代	大时代
20010	绿茶	绿茶
20011	阜阳市	阜阳市|阜阳|安徽省阜阳
20012	郭沫若	郭沫若
20013	2笔	俩笔|俩|2笔|二|两笔|2|二笔|两
20014	烟台市	烟台|烟台市
20015	丰田	丰田|toyota
20016	吉林省	吉林|吉林省|吉林省直
20017	德阳市	德阳|德阳市
20018	马口铁	马口铁
20019	2级	两级|二|俩|二级|2级|2|两|俩级
20020	金刚王眼镜蛇	金刚王眼镜蛇
20021	撒哈拉	撒哈拉沙漠|撒哈拉
20022	mchotdog	哈狗帮|mchotdog哈狗帮|mc热狗|mchotdog
20023	3档	3档|3|三档|三
20024	张云	张云
20025	杜兰特	杜兰特|凯文杜兰特
20026	艾美	艾美|艾美表
20027	英国	英国
20028	大兴安岭	大兴安岭地区|大兴安岭|大兴安岭山脉|兴安岭
20029	朱明瑛	朱明瑛
20030	秋天	秋天|深秋
20031	猪肚	猪肚子|猪肚
20032	高尔基	高尔基
20033	芬兰	芬兰
20034	东北方向	东北方向
20035	熊乃瑾	熊乃瑾
20036	巴西	巴西
20037	北欧神话	北欧神话
20038	宁夏回族自治区	宁夏省|宁夏|宁夏回族自治区
20039	克罗地亚	克罗地亚共和国|克罗地亚
20040	朝阳区	朝阳|朝阳区
20041	明朝	明代|明朝|明末
20042	永州市	永州市|永州
20043	3个	3|3个|三|三个
20044	雨花区	雨花|雨花区
20045	丰泽区	丰泽|丰泽区|泉州丰泽区
20046	成都	成都|成都市
20047	胚珠	胚珠
20048	浙江省	浙江|浙江省
20049	王瑞子	王瑞子
20050	读万卷书	读万卷书
20051	后25天	后25|后25天
20052	魏一	魏一
20053	叶倩文	叶倩文
20054	1000mg	1000mg|1000
20055	江淹	江淹
20056	金立	金立|金立手机
20057	鹤城区	鹤城|鹤城区
20058	后羿	后羿
20059	卡塔尔	卡塔尔国|卡塔尔
20060	中国	中国|<中国
20061	商朝	商朝
20062	无心插柳柳成荫	无心插柳柳成荫
20063	湖北省	湖北省|湖北省直|湖北
20064	汉语桥	汉语桥
20065	黑龙江省	黑龙江省|黑龙江
20066	杂	杂
20067	陈东升	陈东升
20068	项羽	项羽
20069	罪加一等	罪加一等
20070	2次	俩次|二|2次|俩|两次|2|两|二次
20071	2年	正俩|正两年|两|2|正两|两年|二|二年|2年|俩|俩年|正俩年|正二|正二年
20072	3线	3|3线|三|三线
20073	天安门广场	天安门广场
20074	西周	西周|周朝
20075	七零八落	七零八落
20076	天龙八部	天龙八部
20077	聚氨酯	聚胺脂|聚氨酯
20078	将爱	将爱
20079	浙江省	浙江|浙江省
20080	9号	9|九|九号|9号
20081	大红色	红色|大红色
20082	盐山县	沧州盐山|盐山县|河北沧州盐山县|盐山
20083	命中注定	命中注定
20084	公安部门	公安部门|公安部
20085	牡丹花	牡丹花|牡丹花牡丹|牡丹
20086	法国	法国
20087	鹿城区	鹿城区|温州鹿城鹿城|温州鹿城|鹿城
20088	可怜九月初三夜	可怜九月初三夜
20089	道奇	dodge|道奇
20090	魏国	魏国
20091	14集	十四|十四集|14集|14
20092	内蒙古	内蒙古|内蒙古自治区|蒙古
20093	夜	夜
20094	潜伏在黎明之前	潜伏在黎明之前
20095	椒江区	椒江|椒江区
20096	诺贝尔	诺贝尔
20097	河南	河南|河南省
20098	美国	美国
20099	3年	三年|3年
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20101	凯特勒	凯特勒
20102	绥化市	绥化市|绥化
20103	1999年	正1999年|1999|正1999|1999年
20104	茂名市	茂名市|茂名市区|茂名|高州市
20105	小篆	小篆
20106	1937年	1937年|1937
20107	梧州市	梧州|梧州市
20108	浙江	浙江|浙江省
20109	吉安	吉安|吉安市
20110	瑞典	瑞典
20111	西凤酒	西风|西凤|西凤酒
20112	不一样的美男子	不一样的美男子
20113	1000000克	一百万克|100万克|一百万|1000000|1000000克|100万
20114	吉林省	吉林|吉林省
20115	气贯长虹	气贯长虹
20116	玫瑰	玫瑰
20117	粉红色	粉色|粉红色|红色|粉红
20118	英国	英国
20119	100分	100分|一百分|一百|100
20120	聚乳酸	聚乳酸
20121	剑桥大学	英国剑桥大学|剑桥大学|剑桥
20122	山东省	山东省|山东
20123	四川省	四川省|四川
20124	碳酸钙	caco3碳酸钙|caco3|碳酸钙
20125	格陵兰岛	格陵兰岛|格陵兰
20126	安徽	安徽省|安徽
20127	取长补短	取长补短
20128	王维	王维
20129	高新区	高新区高新|高新|高新区
20130	宋徽宗	徽宗|赵佶|徽宗赵佶|宋徽宗赵佶|宋徽宗
20131	许劭	许劭|许子将
20132	第2季	第两|第俩|第俩季|第二季|第两季|第二|第2季|第2
20133	秋天	秋天|深秋
20134	5座	五座|5|五|5座
20135	241.2米	241.2米
20136	江西省	江西|江西省
20137	中国	中国|中国人|<中国
20138	和平区	和平|和平区
20139	济宁高新区	济宁高新区
20140	浙江省	浙江|浙江省
20141	岑参(cén shēn)	岑参cénshēn|岑参(cén shēn)
20142	1108.89平方厘米	1108.89平方厘米|1108.89
20143	商洛市	商洛市|商洛
20144	木已成舟	木已成舟
20145	杨浦区	杨浦|杨浦区
20146	渝	渝
20147	王俊凯	王俊凯
20148	5号	五|5号|5|五号
20149	汪涵	汪涵
20150	欧米茄	欧米茄|欧米茄(omega)|欧米茄omega
20151	36计	三十六计|36|三十六|36计
20152	武昌区	武昌区|武昌
20153	美国	美国
20154	沧海一粟	沧海一粟
20155	糯米	糯米
20156	百晓生	百晓生
20157	甘肃省	甘肃省|甘肃
20158	徐熙颜	徐熙颜
20159	江苏省	江苏省|江苏
20160	侯勇	侯勇
20161	谢园	谢园
20162	刘敏涛	刘敏涛
20163	江湖	江湖
20164	2号	二|俩|二号|两|俩号|两号|2号|2
20165	项羽	项羽
20166	陕西省	陕西|陕西省
20167	10层	10层|10|十|十层
20168	4级	4级|四|四级|4
20169	110斤	一百一十斤|110斤|一百一十|110
20170	老公的春天	老公的春天
20171	西域	西域
20172	田朴珺	田朴珺
20173	庹	庹
20174	苏芮	苏芮
20175	渭城区	渭城|咸阳市渭城区|渭城区
20176	浙江省	浙江|浙江省
20177	哺乳动物	哺乳纲|哺乳动物
20178	chóng	chóng
20179	大象	大象
20180	第5期	第五期|第5期|第5|第五
20181	江宁区	江宁区|江宁
20182	明朝	明朝
20183	长江	长江
20184	嘉士伯	嘉士伯
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20929	牛栏奶粉	牛栏奶粉
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20932	广东省	广东|广东省
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20934	石安妮	石安妮
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20936	辽宁省	辽宁省|辽宁
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20938	尤阿希姆勒夫	尤阿希姆勒夫|勒夫
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20950	深圳市	深圳|深圳市
20951	蒙在鼓里	蒙在鼓里
20952	智齿	智齿
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20955	邱心志	邱心志
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20957	潍城区	潍城|潍城区
20958	辛丑条约	辛丑条约
20959	湖南省	湖南省|湖南
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20961	1926年	1926年|1926
20962	浙江卫视	浙江卫视
20963	6分	6.分|6.|六|六分|6分|6
20964	德国	德国
20965	爱情面前谁怕谁	爱情面前谁怕谁
20966	日在校园	日在校园|schooldays
20967	12年	十俩年|十两|正十二年|十俩|十二|12|正十二|正十两年|正十俩年|十两年|正十俩|12年|十二年|正十两
20968	项羽	西楚|项羽|项王
20969	红色	红色
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20971	气态或液态	气态或液态
20972	进贤县	进贤县|进贤
20973	新都区	新都区|新都
20974	和平区	和平|和平区
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20977	一叶障目	一叶障目
20978	沈阳	沈阳市|沈阳|盛京
20979	this	this
20980	新乡市	新乡市|新乡市区|新乡|河南省新乡市
20981	陕西省	陕西|陕西省
20982	腾讯公司	腾讯|腾讯公司
20983	一筹莫展	一筹莫展
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20985	徐汇区	徐汇区|徐汇
20986	4根弦	四根弦|四|四弦|4|4弦|四根|4根弦|4根
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20992	张晞临	张晞临
20993	石家庄	石家庄
20994	赵薇	赵薇
20995	3个部分	三个部分|3个|3个部分|三个
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20997	北宋 张择端	北宋 张择端|北宋张择端
20998	罗卓英	罗卓英
20999	丁磊	丁磊
21000	婉约派	婉约派
21001	平野绫	平野绫
21002	11个小时	11|十一个|十一个小时|十一|11个|11个小时|十一小时|11小时
21003	有口无心	有口无心
21004	周华健	周华健
21005	长度单位	长度单位|长度
21006	4节	4节|四节|四|4
21007	扁鹊	扁鹊
21008	张婉儿	张婉儿
21009	沈谦	沈谦
21010	2号	二|俩|二号|两|俩号|两号|2号|2
21011	胡春勇	胡春勇
21012	中部战区	中部战区
21013	阿骨打	阿骨打
21014	《外公芳龄38》	外公芳龄38|《外公芳龄38》|外公芳龄38外公芳龄38|外公芳龄38《外公芳龄38》|《外公芳龄38》外公芳龄38
21015	湖南省	湖南省|湖南
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21017	咸宁市	湖北咸宁市|咸宁|咸宁市
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21020	20个区	20个|两十|二十个|二十个区|俩十|20个区|20|两十个|两十区|20区|俩十个区|二十|二十区|俩十个|俩十区|两十个区
21021	鲸鲨	世界上最大的鱼类|鲸鲨科|鲸鲨科鲸鲨|鲸鲨|鲸鲨鲸鲨科
21022	昭通市	昭通市|云南昭通|昭通
21023	雪纳瑞	雪纳瑞
21024	任素汐	任素汐
21025	维生素d	维生素d
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21027	长江	长江
21028	朝阳区	朝阳|朝阳区|北京市朝阳
21029	霞浦县	霞浦|霞浦县霞浦|福建省霞浦|霞浦县
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21102	太上老君	太上老君
21103	襄邑道中	襄邑道中
21104	杨幂	杨幂
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21107	鲩鱼	鲩鱼
21108	昆明市	昆明市|昆明
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21110	天都峰	天都峰
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21122	读万卷书	读万卷书
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21148	车到山前必有路	车到山前必有路
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21162	没有经过压制的黑茶	没有经过压制的黑茶
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21192	年年相见在他乡	年年相见在他乡
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21200	陀思妥耶夫斯基	陀思妥耶夫斯基
21201	闪亮的爸爸	闪亮的爸爸
21202	胡亥	胡亥
21203	冠状病毒	冠状病毒
21204	卡特	卡特|carters
21205	比喻	比喻
21206	东京	东京|东京都|京东|东京东京都
21207	敝帚自珍	敝帚自珍
21208	嫦娥工程	嫦娥工程
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21210	玻璃樽	玻璃樽
21211	单枪匹马	单枪匹马
21212	塔里木河	塔里木河
21213	德国	德国
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21215	一叶障目	一叶障目
21216	月神	月神
21217	中井和哉	中井和哉
21218	东成西就	东成西就
21219	李清照	李清照
21220	苏夏	苏夏
21221	景德镇	瓷都|景德镇|jingdezhen|景德镇市
21222	扬州市	扬州市|扬州市广陵|扬州市广陵区|广陵区|广陵|扬州
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21225	千山鸟飞绝	千山鸟飞绝
21226	伽利略	伽利略
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21229	雅科仕	雅科仕
21230	中东	中东|中东地区
21231	爱的阶梯	爱的阶梯|欲望的阶梯
21232	栖霞区	栖霞区|栖霞
21233	青海省	青海|青海省
21234	心花路放	心花路放
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21241	草剃剑	草剃之剑|丛云剑|天之丛云|草剃剑|丛云剑草剃之剑
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21321	京杭大运河	京杭大运河|大运河
21322	张超	张超
21323	评剧	评剧
21324	6月	六|正六|正六月|6|6月|六月
21325	山西	山西
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21327	对姊妹之子最普遍的称呼	对姊妹之子最普遍的称呼
21328	宝塔区	宝塔区
21329	新华镇	新华镇
21330	四季青镇	四季青镇
21331	费力杠杆	费力杠杆
21332	丹霞地貌	丹霞地貌
21333	酷派	酷派
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21335	武侯区	武侯|武侯区
21336	陕西省	陕西|陕西省
21337	孔丘	仲尼|孔丘|confucius
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21362	古尔班通古特沙漠	古尔班通古特沙漠
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21364	鸽子	和平鸽|鸽子
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21366	袁朗	袁朗
21367	陈益汉	陈益汉
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21385	仓山区	福州仓山|仓山|福建省福州市仓山区|仓山区
21386	山东省	山东省|山东
21387	从你的全世界路过	从你的全世界路过
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21389	斯琴高娃	斯琴高娃
21390	4次	4次|四|4|四次
21391	彼岸花	曼珠沙华|彼岸花
21392	吉他	吉他
21393	羊	羊
21394	2个	俩个|2个|二|俩|两个|2|二个|两
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21795	罗马	罗马|古罗马|roma
21796	金昌市	金昌市|金昌
21797	1937年	1937年|1937
21798	余男	余男
21799	六月	六月
21800	欧宝	欧普德国欧宝公司|欧宝公司|欧宝|欧普|德国欧宝公司|欧宝欧普|opel
21801	舒尔茨	舒尔茨
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21806	暖风	暖风
21807	白银市	白银|白银市|甘肃白银
21808	657部	六百五十七部|六百五十七|657部|657
21809	玫瑰茄	洛神葵|玫瑰茄|洛神花|洛神花洛神葵
21810	如坐针毡	如坐针毡
21811	人仰马翻	人仰马翻
21812	32g	32g
21813	否极泰来	否极泰来
21814	四川省	四川省|四川
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21817	长度单位	长度单位|长度
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21820	张萌	张萌
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21909	黄磊	黄磊
2
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gitextract_wfozfe7q/

├── README.md
├── datasets/
│   └── README.md
├── dgcnn/
│   ├── README.md
│   └── dgcnn.py
├── evaluate_tool/
│   ├── README.md
│   ├── evaluate.py
│   ├── punctuation
│   ├── qid_answer_expand
│   ├── string_tool.py
│   ├── test_input
│   └── test_out
└── word2vec_baike/
    └── README.md
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SYMBOL INDEX (51 symbols across 3 files)

FILE: dgcnn/dgcnn.py
  function tokenize (line 36) | def tokenize(s):
  function sent2vec (line 40) | def sent2vec(S):
  function seq_padding (line 93) | def seq_padding(X, padding=0):
  class data_generator (line 101) | class data_generator(object):
    method __init__ (line 102) | def __init__(self, data, batch_size=128):
    method random_generate (line 108) | def random_generate(self, s):
    method __len__ (line 120) | def __len__(self):
    method __iter__ (line 122) | def __iter__(self):
  class OurLayer (line 172) | class OurLayer(Layer):
    method reuse (line 175) | def reuse(self, layer, *args, **kwargs):
  class AttentionPooling1D (line 196) | class AttentionPooling1D(OurLayer):
    method __init__ (line 199) | def __init__(self, h_dim=None, **kwargs):
    method build (line 202) | def build(self, input_shape):
    method call (line 212) | def call(self, inputs):
    method compute_output_shape (line 220) | def compute_output_shape(self, input_shape):
  class DilatedGatedConv1D (line 224) | class DilatedGatedConv1D(OurLayer):
    method __init__ (line 227) | def __init__(self,
    method build (line 240) | def build(self, input_shape):
    method call (line 252) | def call(self, inputs):
    method compute_output_shape (line 266) | def compute_output_shape(self, input_shape):
  class MixEmbedding (line 270) | class MixEmbedding(OurLayer):
    method __init__ (line 276) | def __init__(self, i_dim, o_dim, **kwargs):
    method build (line 280) | def build(self, input_shape):
    method call (line 284) | def call(self, inputs):
    method compute_output_shape (line 289) | def compute_output_shape(self, input_shape):
  function seq_and_vec (line 293) | def seq_and_vec(x):
  function focal_loss (line 346) | def focal_loss(y_true, y_pred):
  class ExponentialMovingAverage (line 362) | class ExponentialMovingAverage:
    method __init__ (line 367) | def __init__(self, model, momentum=0.9999):
    method inject (line 371) | def inject(self):
    method initialize (line 378) | def initialize(self):
    method apply_ema_weights (line 383) | def apply_ema_weights(self):
    method reset_old_weights (line 389) | def reset_old_weights(self):
  function extract_answer (line 399) | def extract_answer(q_text, p_texts, maxlen=12, threshold=0.1):
  function max_in_dict (line 449) | def max_in_dict(d):
  function predict (line 454) | def predict(data, filename, threshold=0.1):
  class Evaluate (line 468) | class Evaluate(Callback):
    method __init__ (line 469) | def __init__(self):
    method on_epoch_end (line 473) | def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
    method evaluate (line 499) | def evaluate(self, threshold=0.1):

FILE: evaluate_tool/evaluate.py
  function format_string (line 15) | def format_string(string):
  function load_qid_answer_expand (line 23) | def load_qid_answer_expand(file_path):
  function is_exact_match_answer (line 35) | def is_exact_match_answer(qid, competitor_answer):
  function cacu_character_level_f (line 51) | def cacu_character_level_f(qid, competitor_answer):
  function evaluate (line 84) | def evaluate(input_file, output_file):

FILE: evaluate_tool/string_tool.py
  function drop_punctuation (line 17) | def drop_punctuation(string, codec="utf8"):
  function split_string (line 28) | def split_string(string, codec="utf8"):
  function strQ2B (line 35) | def strQ2B(string, codec="utf8"):
  function strB2Q (line 49) | def strB2Q(string, codec="utf8"):
  function filter_blank (line 63) | def filter_blank(string):
  function filter_extra_blank (line 66) | def filter_extra_blank(string):
Condensed preview — 12 files, each showing path, character count, and a content snippet. Download the .json file or copy for the full structured content (1,905K chars).
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  {
    "path": "README.md",
    "chars": 573,
    "preview": "## keras implement of dgcnn for reading comprehension\n基于膨胀门卷积的阅读理解式问答模型(Keras实现)\n\n### 详细介绍\n- https://kexue.fm/archives/6"
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  {
    "path": "datasets/README.md",
    "chars": 225,
    "preview": "## 此处放置数据集\n\n\n### 下载链接\n链接:https://pan.baidu.com/s/11C21BAupOpiYWoOx23J7Mg  密码:dh9w\n\n### 文件列表\n- SogouQA.json\n- WebQA.json\n"
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    "path": "dgcnn/README.md",
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    "preview": "## 主训练文件\n\n直接\n```python dgcnn.py```\n训练即可。\n\n其中用到RAdam优化器:https://github.com/bojone/keras_radam\n"
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  {
    "path": "dgcnn/dgcnn.py",
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    "preview": "#! -*- coding:utf-8 -*-\n\nimport json\nimport numpy as np\nfrom tqdm import tqdm\nimport jieba_fast as jieba\nfrom gensim.mod"
  },
  {
    "path": "evaluate_tool/README.md",
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    "preview": "## 搜狗提供的评测脚本(只可用于SogouQA部分)\n\n脚本使用说明(evaluate.py)\n\n* evaluate.py接收两个命令行参数:(1) 第一个参数是输入文件(要求UTF8编码),格式为query_id\\tcompetito"
  },
  {
    "path": "evaluate_tool/evaluate.py",
    "chars": 4454,
    "preview": "#!/usr/bin/env python\n#coding:utf8\n\nimport copy\nfrom string_tool import *\nimport sys\nimport json\n\nmain_path = '/'.join(s"
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  {
    "path": "evaluate_tool/punctuation",
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    "preview": " \n`\n^\n~\n<\n=\n>\n|\n \n_\n-\n,\n;\n:\n!\n?\n/\n.\n'\n\"\n(\n)\n[\n]\n{\n}\n@\n$\n*\n\\\n&\n#\n%\n+\n\n…\n‰\n※\n•\n—\n‖\n‘\n’\n“\n”\n№\n←\n↑\n→\n↓\n∴\n∨\n∵\n∶\n∩\n∈\n∑\n√\n∞\n≯\n"
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  {
    "path": "word2vec_baike/README.md",
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    "preview": "## 此处放置词向量文件\n\n### 下载链接\n链接:https://pan.baidu.com/s/1YYE2T3f-lPyLBrJuUowAsA 密码:5p0h\n\n### 文件列表\n- word2vec_baike\n- word2vec_"
  }
]

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This page contains the full source code of the bojone/dgcnn_for_reading_comprehension GitHub repository, extracted and formatted as plain text for AI agents and large language models (LLMs). The extraction includes 12 files (1.0 MB), approximately 769.1k tokens, and a symbol index with 51 extracted functions, classes, methods, constants, and types. Use this with OpenClaw, Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, or any other AI tool that accepts text input. You can copy the full output to your clipboard or download it as a .txt file.

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