• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    長江流域取水許可知識圖譜問答系統(tǒng)

    2024-07-04 22:09:25曾德晶張軍曹衛(wèi)華管黨根許婧黎育朋
    人民長江 2024年6期
    關(guān)鍵詞:許可圖譜實體

    曾德晶 張軍 曹衛(wèi)華 管黨根 許婧 黎育朋

    收稿日期:2023-09-20;接受日期:2024-01-26

    基金項目:湖北省自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體項目(2020CFA031)

    作者簡介:曾德晶,男,工程師,碩士,研究方向為水資源優(yōu)化配置、水利信息化。E-mail:dejingzeng@niccwrc.cn

    Editorial Office of Yangtze River. This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 license.

    文章編號:1001-4179(2024) 06-0234-06

    引用本文:曾德晶,張軍,曹衛(wèi)華,等.長江流域取水許可知識圖譜問答系統(tǒng)

    [J].人民長江,2024,55(6):234-239.

    摘要:隨著水資源取水許可領(lǐng)域管理要求的不斷提高,傳統(tǒng)水資源取水許可信息管理系統(tǒng)難以滿足復(fù)雜的信息檢索需求,制約了水資源精細(xì)化管理水平的提升。為了打破系統(tǒng)間信息孤島,提升取水許可信息檢索效率,建立了長江流域取水許可知識圖譜,基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型提出了包含實體提及識別、實體鏈接、關(guān)系匹配等功能的知識圖譜問答流水線方法,結(jié)合取水許可領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點采用BM25算法進(jìn)行候選實體排序,構(gòu)建了長江流域取水許可知識圖譜問答系統(tǒng),并基于BS架構(gòu)開發(fā)了Web客戶端。實驗表明:該系統(tǒng)在測試集上達(dá)到了90.37%的準(zhǔn)確率,可支撐長江流域取水許可領(lǐng)域檢索需求。

    關(guān)? 鍵? 詞:取水許可; 知識圖譜; 預(yù)訓(xùn)練語言模型; 問答系統(tǒng); 水資源; 長江流域

    中圖法分類號: TV213.4;TP391.1

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

    DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.06.032

    0? 引 言

    隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展,各行業(yè)對水資源需求不斷增長,為加強(qiáng)水資源管理和保護(hù),國家出臺了《取水許可和水資源費征收管理條例》規(guī)范取水行為。為提升水資源調(diào)配與管理信息化水平,各級水行政主管部門圍繞取水許可證管理、取水量監(jiān)測預(yù)警、最小下泄流量和生態(tài)流量監(jiān)管等業(yè)務(wù)建立了不同的信息管理系統(tǒng)。在水資源日常管理中,信息檢索是一個高頻需求,但由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)眾多,管理人員在檢索信息時需要在不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)間來回切換,且查詢內(nèi)容受業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信息展示形式限制,信息檢索效率較低。

    知識圖譜通過“實體-關(guān)系-實體”的三元組形式存儲知識,實現(xiàn)了實體間關(guān)系網(wǎng)的構(gòu)建,采用圖檢索算法,破解了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查詢時大量自連接操作導(dǎo)致的性能瓶頸。知識圖譜在水利行業(yè)已經(jīng)取得了諸多應(yīng)用,黃艷等[1]利用知識圖譜將文字性的調(diào)度規(guī)程數(shù)字化、邏輯化,便于防洪調(diào)度模型調(diào)用;王晨雨等[2]將知識圖譜應(yīng)用到全國取用水平臺,提出了一套統(tǒng)一的取用水管理數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn),構(gòu)建了取用水管控一張圖;劉雪梅等[3]構(gòu)建了水利工程應(yīng)急方案知識圖譜,為應(yīng)急搶險方案智能生成提供支撐;馮鈞等[4]提出一種基于知識圖譜的數(shù)字孿生流域知識體系架構(gòu),通過構(gòu)建水利管理對象關(guān)系圖譜形成流域全景式耦合網(wǎng)絡(luò)。目前,利用知識圖譜將水利行業(yè)大量難以結(jié)構(gòu)化的知識結(jié)構(gòu)化[5]以驅(qū)動業(yè)務(wù)模型的應(yīng)用已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。但由于構(gòu)建專業(yè)領(lǐng)域知識圖譜需要大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),知識圖譜應(yīng)用需要與自然語言處理技術(shù)深度融合,涉及大量交叉學(xué)科知識,目前水利行業(yè)尚無系統(tǒng)深入研究。如何進(jìn)一步提升知識圖譜構(gòu)建及應(yīng)用效率,充分發(fā)揮其在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)檢索方面的優(yōu)勢,解決水資源取水許可領(lǐng)域數(shù)據(jù)匯集、統(tǒng)一搜索問題,仍有待進(jìn)一步探索。

    為此,本文通過構(gòu)建長江流域取水許可知識圖譜,將分散在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯集到圖數(shù)據(jù)庫中,采用少量水資源領(lǐng)域語料對百度預(yù)訓(xùn)練語言模型ERNIE進(jìn)行微調(diào),將微調(diào)后的模型用于實體提及識別及候選答案排序,結(jié)合BM25算法進(jìn)行實體鏈接,建立一套水資源取水許可領(lǐng)域知識圖譜問答流水線方法,通過問答系統(tǒng)實現(xiàn)取水許可信息“統(tǒng)一搜索,統(tǒng)一展示”,提升取水許可管理效率。在水利行業(yè)“數(shù)字孿生流域”建設(shè)大背景下,流域取水許可知識圖譜作為數(shù)字孿生平臺數(shù)據(jù)底板的重要組成部分,可為數(shù)據(jù)匯集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)挖掘等業(yè)務(wù)提供支撐。

    1? 知識圖譜問答理論

    2012年,谷歌在語義網(wǎng)和本體論的基礎(chǔ)上,提出了知識圖譜(Knowledge Graph,KG)的概念,其通過節(jié)點與有向邊的形式對互聯(lián)網(wǎng)中復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表征,在數(shù)據(jù)挖掘、分析、問答系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。知識圖譜根據(jù)其覆蓋范圍可分為開放領(lǐng)域知識圖譜與垂直領(lǐng)域知識圖譜。在開放領(lǐng)域,著名的英文知識圖譜項目有麻省理工學(xué)院發(fā)起的ConceptNet[6] 、基于維基百科發(fā)展而來的DBpedia[7]、谷歌的Freebase[8]、德國馬普研究所研制的YAGO[9]等;知名中文知識圖譜項目有復(fù)旦大學(xué)的CN-DBpedia[10]、中國中文信息學(xué)會語言與知識計算專業(yè)委員會發(fā)起的OpenKG[11]、搜狗“知立方”等。在垂直領(lǐng)域,知名知識圖譜項目有如NCBI建立的疾病基因知識圖譜CinVar[12]、IMDB構(gòu)建的電影領(lǐng)域知識圖譜[13]、中國中醫(yī)科學(xué)院構(gòu)建的中醫(yī)藥領(lǐng)域知識圖譜[14]等。

    知識圖譜問答(Knowledge Based Question Answering,KBQA)是以知識圖譜為數(shù)據(jù)源,通過識別問題中的實體與關(guān)系,查詢知識圖譜返回精確答案的一類問答系統(tǒng)。知識圖譜問答系統(tǒng)需要識別提問中的實體與關(guān)系,將其鏈接到知識圖譜上檢索答案,曹明宇等[15]構(gòu)建了原發(fā)性肝癌知識圖譜,采用TFIDF與Word2Vec詞向量匹配問題模板,根據(jù)模板語義與實體檢索圖譜;杜澤宇等[16]采用CRF識別實體,結(jié)合模板匹配生成SPARQL查詢語句檢索的方式構(gòu)建電商領(lǐng)域知識圖譜問答系統(tǒng),但基于模板匹配的方法其檢索準(zhǔn)確率受模板數(shù)量與種類限制,難以囊括繁雜的提問方式。2017年,谷歌機(jī)器翻譯團(tuán)隊借鑒圖像處理領(lǐng)域的注意力機(jī)制構(gòu)建了transformer模型[17],在機(jī)器翻譯任務(wù)中取得了很好的效果。隨后谷歌基于transformer結(jié)構(gòu)提出了著名的預(yù)訓(xùn)練語言模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)[18],在多項NLP下游任務(wù)中取得了state-of-the-art結(jié)果,標(biāo)志著NLP進(jìn)入大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型時代。隨后,基于Bert的改進(jìn)模型XLnet[19]、RoBERTa[20]、ERNIE[21]等相繼出現(xiàn),不斷刷新NLP任務(wù)榜單。大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型通過大量語料的訓(xùn)練已經(jīng)具備下游任務(wù)的許多知識,結(jié)合特定任務(wù)采用少量語料進(jìn)行微調(diào)(fine-tuning)即可取得不錯的效果。隨著預(yù)訓(xùn)練語言模型的快速發(fā)展,學(xué)者們嘗試將其引入知識圖譜問答領(lǐng)域,Zhang等[22]通過注意力機(jī)制來根據(jù)候選答案動態(tài)生成問題的向量表示;王鑫雷等[23]采用ERNIE進(jìn)行中文知識圖譜問答系統(tǒng)實體提及識別及關(guān)系匹配。預(yù)訓(xùn)練模型提高了知識圖譜問答系統(tǒng)結(jié)果匹配效率和準(zhǔn)確率,但對于水資源取水許可領(lǐng)域提問及圖譜中存在大量同名、簡稱、縮寫的場景,由于語料匱乏,實體鏈接的精度仍無法滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用需求。如何根據(jù)取水許可領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點,設(shè)計合適的知識圖譜schema,打造準(zhǔn)確率高、可解釋性強(qiáng)的專業(yè)知識圖譜問答系統(tǒng),是通過知識圖譜解決取水許可領(lǐng)域信息檢索問題的關(guān)鍵。

    2? 長江流域取水許可知識圖譜問答系統(tǒng)

    2.1? 長江流域取水許可知識圖譜構(gòu)建

    長江流域覆蓋19個省、市、自治區(qū),現(xiàn)保有取水許可證約10萬個,水資源取水許可領(lǐng)域知識圖譜涉及實體眾多,關(guān)系復(fù)雜,數(shù)據(jù)量龐大,且對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率要求較高。本文采用自上而下的方式進(jìn)行長江流域取水許可領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建,囊括取水許可證、取水許可項目、取水權(quán)人、取水口、監(jiān)測點等實體,通過ETL工具,將各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、實體對齊后導(dǎo)入Neo4j圖數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲,知識圖譜schema如圖1所示。

    2.2? 知識圖譜問答系統(tǒng)模型與方法

    長江流域取水許可領(lǐng)域知識圖譜問答系統(tǒng)主要由實體提及識別、實體鏈接、候選答案排序3個模塊構(gòu)成。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    實體提及識別與候選答案排序采用百度自主研發(fā)的ERNIE 1.0預(yù)訓(xùn)練語言模型,ERNIE 是百度基于BERT改進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練模型,ERNIE與BERT網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練任務(wù)基本一致,均是基于多層transformer結(jié)構(gòu)采用完形填空和上下句判斷任務(wù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。區(qū)別在于,BERT在預(yù)訓(xùn)練階段是基于字粒度進(jìn)行mask,ERNIE將mask粒度擴(kuò)展到詞/實體粒度,如針對“三

    峽大壩位于湖北宜昌。”這句話,BERT的mask方式為“[m]峽大壩位于湖北宜昌?!保珽RNIE的mask方式為“[m][m]大壩位于湖北宜昌?!保虼薊RNIE可以更多地學(xué)習(xí)到句子中mask信息里蘊含的知識,增強(qiáng)了模型的語義表示能力。

    2.2.1? 實體提及識別

    實體提及識別屬于NLP中的命名體識別任務(wù),在問答系統(tǒng)中即基于預(yù)訓(xùn)練模型提取提問中的實體,如針對提問“城南水廠年取水量?”,需要模型提取出“城南水廠”這個實體。在構(gòu)建微調(diào)語料時,首先對提問采用BIO(B表示實體開頭、I表示實體中間詞、O表示無關(guān)字)標(biāo)注法進(jìn)行序列標(biāo)注,“城南水廠年取水量”對應(yīng)的標(biāo)注下標(biāo)為“BIIIOOOO”。訓(xùn)練時,將下標(biāo)轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的字典id,與提問拼接后通過ernie tokenizer轉(zhuǎn)化為輸入句子的向量表示(Token Embeddings)、區(qū)分不同句子的向量(Segment Embeddings)和標(biāo)識詞位置信息的向量(Position Ebeddings),構(gòu)建ERNIE的輸入張量。輸入首先通過多層雙向交互式transformer結(jié)構(gòu)組成的ERNIE網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)句子中的標(biāo)注信息,然后依次通過relu激活函數(shù)、dropout層和線性分類層前向傳播,最后通過字典轉(zhuǎn)化后即可得到預(yù)測標(biāo)注結(jié)果。實體提及識別模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    2.2.2? 候選實體鏈接

    實體鏈接的作用是將識別出的實體指向知識圖譜中實體,通常需要無歧義的指向知識庫中的唯一實體,但水資源取水許可領(lǐng)域存在大量同名、簡稱、縮寫以及加上區(qū)劃前綴的實體,如“白沙洲、琴斷口水廠”既是取水許可證的名稱又是取水許可項目的名稱;“赤壁市三國酒業(yè)有限公司取水項目”“三國酒業(yè)有限公司取水項目”和“三國酒業(yè)取水項目”為同一取水許可證實體,直接通過名稱難以準(zhǔn)確鏈接到水資源取水許可領(lǐng)域知識圖譜。

    為了克服實體別名問題,通常采用構(gòu)建同義詞表或通過網(wǎng)絡(luò)檢索引入外部信息進(jìn)行實體消歧義[24-25],將各種不規(guī)則實體映射到規(guī)則實體上。構(gòu)建同義詞表需要大量完整的實體別名數(shù)據(jù),長江流域水資源取水許可領(lǐng)域涉及省市眾多,語言習(xí)慣差異較大,難以構(gòu)建準(zhǔn)確的同義詞表,且由于數(shù)據(jù)安全等原因,無法通過互聯(lián)網(wǎng)檢索獲取別名實體。本文根據(jù)實體語義,結(jié)合圖譜信息,通過BM25文本匹配算法結(jié)合圖譜查詢篩選候選實體。BM25算法通過將文本query分詞為q1,q2,…,qn,將qi與待匹配文本Q的相似度累加之后計算query與Q的相似度:S(Q,query)=niwir(qi,Q)(1)

    式中:S表示query與Q的相似度;r(qi,Q)表示qi與Q的相似度;wi表示qi在Q中的權(quán)重。

    本文采用TF-IDF算法計算wi:wi=lnN+0.5ni+0.5(2)

    式中:N表示候選實體總的詞數(shù);ni表示qi出現(xiàn)的頻次。

    r(qi,Q)=fi(k1+1)fi+K·fqi(k2+1)fqi+k2(3)

    式中:fi表示qi在Q中出現(xiàn)的頻率;fqi表示qi在query中出現(xiàn)的頻率;k1,k2為調(diào)節(jié)因子,K為候選實體長度考慮因子。

    K=k1·1-b+b·ldl—d(4)

    式中:b為調(diào)節(jié)因子;ld表示候選實體長度;l—d為候選實體平均長度。

    在進(jìn)行實體鏈接時,首先將識別出的實體通過分詞工具進(jìn)行分詞,如“赤壁市三國酒業(yè)有限公司取水項目”分為“赤壁市”“三國”“酒業(yè)”“有限公司”“取水”“項目”,忽略“有限公司”“取水”“項目”等取水許可領(lǐng)域常見高頻詞,以“赤壁市”“三國”“酒業(yè)”為關(guān)鍵詞,通過Neo4j圖數(shù)據(jù)庫查詢語言Cypher查詢圖譜獲取候選實體。通過BM25算法計算識別出的實體與候選實體的相似度并進(jìn)行排序,保留相似度較大的實體作為實體鏈接的候選實體。

    2.2.3? 關(guān)系匹配

    關(guān)系匹配是將候選實體、關(guān)系headi,relationi與提問中實體、關(guān)系headq,relationq進(jìn)行匹配,篩選答案三元組heada,relationa,taila的過程。本文將關(guān)系匹配問題轉(zhuǎn)化為文本相似度計算問題,基于ERNIE構(gòu)建候選實體、關(guān)系與提問的相似度匹配模型,將相似度最高的候選實體、關(guān)系對應(yīng)的尾實體作為答案返回。

    在提問中往往會含有如“我想知道”“是什么”“呢”“?”等為了保持語句通順的停用詞,其包含語義信息較少,但會影響模型的訓(xùn)練速度與準(zhǔn)確率,本文將提問中的停用詞過濾掉,構(gòu)建待匹配問句queryA,將候選實體與關(guān)系拼接組成待匹配關(guān)系queryk,則答案answer為

    answer=tailk where Score(queryA,queryk)=maxScore(queryA,queryi)i=1,2,…,n(5)

    式中:tailk為相似度最高的候選實體、關(guān)系對應(yīng)的尾實體;Score表示模型[CLS]輸出的相似度。

    在圖譜中同一頭實體的同一關(guān)系對應(yīng)的尾實體可能會有多個,此時上式中的k不是單個值,而是一個數(shù)組,即k=k1,k2,…,kt,t∈n,此時需要把k對應(yīng)的尾實體組合起來作為問題的答案。

    如針對問題“我想知道三國酒業(yè)有限公司取水項目的年取水量?”,識別并鏈接到知識圖譜中的取水許可證實體“赤壁市三國酒業(yè)有限公司取水項目”,該實體具有“位于”“發(fā)證日期”“發(fā)證機(jī)關(guān)”“發(fā)證時間”“年取水量”等關(guān)系,分別計算去掉停用詞的問句“三國酒業(yè)有限公司取水項目的年取水量”,和鏈接實體與關(guān)系組成的待匹配問句“赤壁市三國酒業(yè)有限公司取水項目位于”“赤壁市三國酒業(yè)有限公司取水項目發(fā)證日期”等的文本相似度,取相似度最高的匹配關(guān)系“年取水量”對應(yīng)尾實體為問題的答案。

    文本相似度匹配模型如圖4所示。

    2.3? 實驗與結(jié)果分析

    為驗證本文所提方法的有效性,將數(shù)據(jù)集分為實體提及識別微調(diào)數(shù)據(jù)集、文本相似度計算微調(diào)數(shù)據(jù)集、問答系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)集。其中實體提及識別和文本相似度ERNIE模型采用NLPCC2018比賽公開數(shù)據(jù)集加入少量取水許可領(lǐng)域自建數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào),并采用BERT模型與ERNIE模型進(jìn)行對比,結(jié)果如表1和圖5~6所示。

    由圖表可知,對比實體提及識別和文本相似度模塊分別采用Bert和Ernie模型微調(diào)時的F1值變化趨勢,在模型微調(diào)初始階段,Ernie F1值稍高于Bert,微調(diào)訓(xùn)練后Ernie 和Bert模型針對兩類任務(wù)均具有較好的表現(xiàn),F(xiàn)1值差距在0.5%之內(nèi),針對微調(diào)訓(xùn)練語料較少場景,使用Bert模型會有更好的表現(xiàn)。

    為驗證問答系統(tǒng)在實際應(yīng)用場景下的回答準(zhǔn)確率,本文從各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的查詢模塊日志中獲取用戶查詢的取水權(quán)人、取水許可項目、取水許可證等實體對象,去重后人工構(gòu)造口語化查詢語句810條,實驗準(zhǔn)確率為90.37%。

    基于本文提出的流水線方法,開發(fā)了基于BS架構(gòu)的Web問答系統(tǒng)客戶端,在搜索欄輸入查詢問題,可直接返回準(zhǔn)確答案。搜索界面如圖7所示。

    3? 結(jié) 論

    本文建立了長江流域取水許可知識圖譜,提出了一套適用于取水許可領(lǐng)域的知識圖譜問答流水線方法,并基于ERNIE預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建了基于長江流域取水許可領(lǐng)域問答模型,通過對ERNIE和BERT兩種主流預(yù)訓(xùn)練模型的對比,得出以下結(jié)論:(1) 基于預(yù)訓(xùn)練模型的實體提及識別、實體鏈接、文本相似度流水線方法知識圖譜問答模型具有較高的準(zhǔn)確率,可滿足水資源取水許可管理業(yè)務(wù)日常檢索需求。

    (2) 針對水資源取水領(lǐng)域的實體提及識別和文本相似度任務(wù),ERNIE與BERT精度差距較小,在微調(diào)語料較少的中文任務(wù)中可優(yōu)先采用ERNIE模型。

    本文提出的流水線方法仍較為復(fù)雜,隨著以Chat-gpt為代表的生成式大語言模型的發(fā)展,以知識圖譜作為數(shù)據(jù)支撐,采用大語言模型進(jìn)行端到端的問答模型將簡化問答系統(tǒng)構(gòu)建流程,并進(jìn)一步提高復(fù)雜問題的回答準(zhǔn)確率,應(yīng)用方向從知識檢索擴(kuò)展到方案推薦、智慧決策等,可為知識圖譜問答模型帶來新的變革。

    參考文獻(xiàn):[1]? 黃艷,張振東,李琪,等.智慧長江建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)難點與解決方案的思考與探索[J].水利學(xué)報,2023,54(10):1141-1150.

    [2]? 王晨雨,劉慶濤,沈紅霞.知識圖譜技術(shù)在全國取用水平臺的應(yīng)用[J].水利信息化,2023(4):7-13,27.

    [3]? 劉雪梅,盧漢康,李海瑞,等.知識驅(qū)動的水利工程應(yīng)急方案智能生成方法:以南水北調(diào)中線工程為例[J].水利學(xué)報,2023,54(6):666-676.

    [4]? 馮鈞,朱躍龍,王云峰,等.面向數(shù)字孿生流域的知識平臺構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)[J].人民長江,2023,54(3):229-235.

    [5]? 覃煬揚,郭俊,劉懿,等.數(shù)字孿生流域知識圖譜構(gòu)建及其應(yīng)用[J].水利水電快報,2023,44(11):115-120.

    [6]? SPEER R,HAVASI C.Representing general relational knowledge in conceptNet 5[C]∥International Conference on Language Resources and Evaluation,2012:3679-3686.

    [7]? AUER S,BIZER C,KOBILAROV G,et al.Dbpedia:a nucleus for a web of open data[C]∥International Semantic Web Conference.Berlin,Heidelberg:Springer Berlin Heidelberg,2007:722-735.

    [8]? BOLLACKER K,EVANS C,PARITOSH P,et al.Freebase:a collaboratively created graph database for structuring human knowledge[C]∥Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data,2008:1247-1250.

    [9]? SUCHANEK F M,KASNECI G,WEIKUM G.Yago:a large ontology from wikipedia and wordnet[J].Journal of Web Semantics,2008,6(3):203-217.

    [10]XU B,LIANG J,XIE C,et al.CN-DBpedia2:an extraction and verification framework for enriching Chinese encyclopedia knowledge base[J].Data Intelligence,2019,1(3):271-288.

    [11]CHEN H,HU N,QI G,et al.Openkg chain:a blockchain infrastructure for open knowledge graphs[J].Data Intelligence,2021,3(2):205-227.

    [12]MOY F J,HARAKI K,MOBILIO D,et al.MS/NMR:a structure-based approach for discovering protein ligands and for drug design by coupling size exclusion chromatography,mass spectrometry,and nuclear magnetic resonance spectroscopy[J].Analytical Chemistry,2001,73(3):571-581.

    [13]陸曉華,張宇,錢進(jìn).基于圖數(shù)據(jù)庫的電影知識圖譜應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代計算機(jī)(專業(yè)版),2016(7):76-83.

    [14]賈李蓉,劉靜,于彤,等.中醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2015,36(8):51-53,59.

    [15]曹明宇,李青青,楊志豪,等.基于知識圖譜的原發(fā)性肝癌知識問答系統(tǒng)[J].中文信息學(xué)報,2019,33(6):88-93.

    [16]杜澤宇,楊燕,賀樑.基于中文知識圖譜的電商領(lǐng)域問答系統(tǒng)[J].計算機(jī)應(yīng)用與軟件,2017,34(5):153-159.

    [17]VASWANI A,SHAZEER N,PARMAR N,et al.Attention is all you need[C]∥Advances in Neural Information Processing Systems,2017:5998-6008.

    [18]DEVLIN J,CHANG M W,LEE K,et al.Bert:pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[J].arXiv Preprint arXiv,2018:1810.04805.

    [19]YANG Z,DAI Z,YANG Y,et al.Xlnet:generalized autoregressive pretraining for language understanding[C]∥Advances in Neural Information Processing Systems,2019:5753-5763.

    [20]LIU Y,OTT M,GOYAL N,et al.Roberta:a robustly optimized bert pretraining approach[J].arXiv Preprint arXiv,2019:1907.11692.

    [21]ZHANG Z,HAN X,LIU Z,et al.ERNIE:enhanced language representation with informative entities[J].arXiv Preprint arXiv,2019:1905.07129.

    [22]ZHANG Y,LIU K,HE S,et al.Question answering over knowledge base with neural attention combining global knowledge information[J].arXiv Preprint arXiv,2016:1606.00979.

    [23]王鑫雷,李帥馳,楊志豪,等.基于預(yù)訓(xùn)練語言模型的中文知識圖譜問答系統(tǒng)[J].山西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2020,43(4):955-962.

    [24]懷寶興,寶騰飛,祝恒書,等.一種基于概率主題模型的命名實體鏈接方法[J].軟件學(xué)報,2014,25(9):2076-2087.

    [25]譚詠梅,楊雪.結(jié)合實體鏈接與實體聚類的命名實體消歧[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報,2014,37(5):36-40.

    (編輯:謝玲嫻)

    Knowledge graph Q & A system of water intake permission based on pre-trained language model in Changjiang River Basin

    ZENG Dejing1,2,3,ZHANG Jun1,2,3,CAO Weihua4,5,6,GUAN Danggen1,2,3,XU Jin1,2,3,LI Yupeng4,5,6

    (1.Network and Information Center,Changjiang Water Resources Commission,Wuhan 430010,China;

    2.Smart Yangtze River Innovation Team of Changjiang Water Resources Commission,Wuhan 430010,China;

    3.Technology Innovation Center of Digital Enablement for River Basin Management,Changjiang Water Resources Commission,Wuhan 430010,China;

    4.School of Automation,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China;

    5.Hubei Key Laboratory of Advanced Control and Intelligent Automation for Complex Systems,Wuhan 430074,China;

    6.Engineering Research Center of Intelligent Technology for Geo-Exploration of Ministry of Education,Wuhan 430074,China)

    Abstract:

    With the continuous increase of management requirements in the field of water intake permission,the traditional information management system of water intake permission is difficult to meet the complex information retrieval needs,which restricts the improvement of meticulous management in water resources.A knowledge graph of water intake permission in the Changjiang River Basin is established to break the information silo between systems and improve the efficiency of information retrieval in water intake permission,and a knowledge graph Q & A including entity mention recognition,entity link,relational matching and other functions is proposed based on a large-scale pre-trained language model.According to the characteristics of data in water intake permission domain,BM25 algorithm is used to sort candidate entities to construct a knowledge base question answering system in the Changjiang River Basin,and a Web client is developed based on BS framework.The experiment shows that the system achieves an accuracy rate of 90.37% on the test set,which can support the retrieval needs in the field of water intake permission in the Changjiang River Basin.

    Key words:

    water intake permission; knowledge graph; pre-trained language model; question answering system; water resources; Changjiang River Basin

    猜你喜歡
    許可圖譜實體
    版權(quán)許可聲明
    版權(quán)許可聲明
    版權(quán)許可聲明
    繪一張成長圖譜
    本期作者介紹
    前海自貿(mào)區(qū):金融服務(wù)實體
    中國外匯(2019年18期)2019-11-25 01:41:54
    實體的可感部分與實體——兼論亞里士多德分析實體的兩種模式
    補(bǔ)腎強(qiáng)身片UPLC指紋圖譜
    中成藥(2017年3期)2017-05-17 06:09:01
    兩會進(jìn)行時:緊扣實體經(jīng)濟(jì)“釘釘子”
    振興實體經(jīng)濟(jì)地方如何“釘釘子”
    色综合站精品国产| 少妇高潮的动态图| 亚洲四区av| 国产欧美日韩精品亚洲av| 午夜福利高清视频| 亚洲av中文字字幕乱码综合| av女优亚洲男人天堂| 成人漫画全彩无遮挡| 两个人的视频大全免费| 欧美一级a爱片免费观看看| 日本欧美国产在线视频| 亚洲内射少妇av| 亚洲美女黄片视频| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 免费看av在线观看网站| 亚洲五月天丁香| 波多野结衣高清作品| 亚洲av中文av极速乱| 亚洲性久久影院| 久久久国产成人免费| 欧美日韩乱码在线| 日本色播在线视频| 白带黄色成豆腐渣| 真实男女啪啪啪动态图| 国内精品宾馆在线| 国产精品精品国产色婷婷| 午夜a级毛片| 午夜a级毛片| 成人国产麻豆网| 午夜福利18| 看十八女毛片水多多多| 18+在线观看网站| 午夜精品一区二区三区免费看| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 精品久久久久久久末码| 校园人妻丝袜中文字幕| 不卡一级毛片| av卡一久久| 中出人妻视频一区二区| 国国产精品蜜臀av免费| 波野结衣二区三区在线| 免费看光身美女| 国产亚洲精品av在线| 97超碰精品成人国产| 看黄色毛片网站| 少妇的逼好多水| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 欧美一区二区精品小视频在线| 午夜福利高清视频| 亚洲一区二区三区色噜噜| 在线观看免费视频日本深夜| 国产伦在线观看视频一区| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 精品久久久久久久久久久久久| 中出人妻视频一区二区| 麻豆av噜噜一区二区三区| 99热全是精品| 麻豆国产av国片精品| 成人av在线播放网站| 中国美女看黄片| 国产成人影院久久av| 免费搜索国产男女视频| 日韩成人av中文字幕在线观看 | 日韩欧美免费精品| 少妇的逼好多水| 天堂√8在线中文| 99在线人妻在线中文字幕| 天堂√8在线中文| 久久久久久久久久黄片| 99热只有精品国产| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 美女黄网站色视频| 国产一区二区三区av在线 | 女同久久另类99精品国产91| 成年版毛片免费区| 高清午夜精品一区二区三区 | 伦精品一区二区三区| 免费观看精品视频网站| 一本精品99久久精品77| 别揉我奶头 嗯啊视频| 久久久久精品国产欧美久久久| 美女高潮的动态| 秋霞在线观看毛片| 国产精品一区www在线观看| 久久午夜亚洲精品久久| 日韩亚洲欧美综合| 在线免费十八禁| aaaaa片日本免费| 国产亚洲欧美98| 成人鲁丝片一二三区免费| 在线免费十八禁| 人妻少妇偷人精品九色| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产美女午夜福利| 午夜激情欧美在线| 最新在线观看一区二区三区| 啦啦啦啦在线视频资源| 最新在线观看一区二区三区| 亚洲欧美精品自产自拍| 又爽又黄a免费视频| 国产亚洲欧美98| 午夜激情福利司机影院| 51国产日韩欧美| 成人亚洲精品av一区二区| 色av中文字幕| 在线播放国产精品三级| 国产精品永久免费网站| 老女人水多毛片| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 欧美激情国产日韩精品一区| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 国内精品美女久久久久久| 免费看a级黄色片| 美女大奶头视频| 99热只有精品国产| 91久久精品国产一区二区三区| 日本免费a在线| 最近手机中文字幕大全| 久久久国产成人精品二区| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 国产欧美日韩精品一区二区| 91在线观看av| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 午夜福利18| 深夜精品福利| 一个人免费在线观看电影| 97热精品久久久久久| 在线免费十八禁| 亚洲国产精品久久男人天堂| 免费av观看视频| 熟女电影av网| 婷婷精品国产亚洲av在线| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 精品日产1卡2卡| 午夜福利成人在线免费观看| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 综合色av麻豆| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 五月伊人婷婷丁香| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 久久久久久九九精品二区国产| 亚洲精品在线观看二区| 免费看a级黄色片| 五月伊人婷婷丁香| 久久精品国产清高在天天线| 国产高清激情床上av| 国产av在哪里看| 大型黄色视频在线免费观看| 成人特级黄色片久久久久久久| 99热这里只有是精品50| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 1000部很黄的大片| 日本熟妇午夜| 人妻久久中文字幕网| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 午夜福利成人在线免费观看| 色av中文字幕| 日本一本二区三区精品| 亚洲在线自拍视频| 99热这里只有是精品在线观看| 老司机影院成人| 日本欧美国产在线视频| 免费人成视频x8x8入口观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 日日撸夜夜添| 久久久久久久久大av| 黑人高潮一二区| 国产高清视频在线观看网站| 丰满人妻一区二区三区视频av| 久久人人爽人人爽人人片va| 变态另类丝袜制服| 一进一出好大好爽视频| 丰满的人妻完整版| 亚洲成人精品中文字幕电影| 国产精品福利在线免费观看| 男人舔奶头视频| 人妻夜夜爽99麻豆av| 在线天堂最新版资源| 亚洲,欧美,日韩| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 日韩国内少妇激情av| 久久亚洲国产成人精品v| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 黄色欧美视频在线观看| 欧美国产日韩亚洲一区| 亚洲美女搞黄在线观看 | 亚洲人成网站在线观看播放| av专区在线播放| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 日韩成人伦理影院| av在线老鸭窝| 黄色欧美视频在线观看| 欧美成人免费av一区二区三区| 国产视频内射| 欧美成人a在线观看| 丝袜美腿在线中文| 丝袜美腿在线中文| 国产精品一区二区三区四区久久| 精品午夜福利在线看| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 久久久久久国产a免费观看| 91麻豆精品激情在线观看国产| www.色视频.com| 精品乱码久久久久久99久播| 九色成人免费人妻av| АⅤ资源中文在线天堂| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 精品久久久久久久久亚洲| 91久久精品电影网| 午夜影院日韩av| 国产 一区精品| 久久99热这里只有精品18| 国产精品亚洲美女久久久| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 国产高清不卡午夜福利| 国产精品亚洲美女久久久| 可以在线观看毛片的网站| 成年女人毛片免费观看观看9| 亚洲av不卡在线观看| av卡一久久| av在线亚洲专区| 伦精品一区二区三区| 看免费成人av毛片| 亚洲欧美成人精品一区二区| 国产久久久一区二区三区| 亚洲av成人精品一区久久| 国产精品一二三区在线看| 国产精品伦人一区二区| 校园春色视频在线观看| 亚洲av成人精品一区久久| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产精品一区二区免费欧美| 一本精品99久久精品77| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 中文字幕免费在线视频6| 联通29元200g的流量卡| 日本熟妇午夜| 大香蕉久久网| 免费看光身美女| 伦理电影大哥的女人| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 日本色播在线视频| 在线免费观看的www视频| 久久久久久伊人网av| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| а√天堂www在线а√下载| 天天躁日日操中文字幕| 男女视频在线观看网站免费| 波多野结衣高清作品| 色综合站精品国产| 一个人观看的视频www高清免费观看| 欧美zozozo另类| 亚洲成av人片在线播放无| 午夜免费男女啪啪视频观看 | 国产午夜福利久久久久久| 亚洲真实伦在线观看| 国产私拍福利视频在线观看| 午夜福利在线在线| 日韩制服骚丝袜av| 精品久久国产蜜桃| 我要看日韩黄色一级片| 国产男人的电影天堂91| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 欧美性感艳星| 国产淫片久久久久久久久| 午夜老司机福利剧场| 成人特级av手机在线观看| 岛国在线免费视频观看| 国产成人a∨麻豆精品| 一个人免费在线观看电影| 丰满的人妻完整版| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 一区二区三区免费毛片| 国产成人aa在线观看| aaaaa片日本免费| 直男gayav资源| 青春草视频在线免费观看| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 性欧美人与动物交配| 亚洲人成网站高清观看| 久久久久久久久久成人| 日本黄色视频三级网站网址| 亚洲美女黄片视频| 亚洲精品国产成人久久av| 六月丁香七月| 最近在线观看免费完整版| 一级av片app| 桃色一区二区三区在线观看| 中文字幕免费在线视频6| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 国产高清不卡午夜福利| 大型黄色视频在线免费观看| 亚洲精品日韩在线中文字幕 | 亚洲av电影不卡..在线观看| av在线老鸭窝| 又爽又黄a免费视频| 性欧美人与动物交配| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲人成网站高清观看| 亚洲av五月六月丁香网| 婷婷亚洲欧美| 免费看a级黄色片| 国产高清视频在线观看网站| 免费大片18禁| 国产成人影院久久av| 国产成人a∨麻豆精品| 国产精品一区www在线观看| 如何舔出高潮| 99久国产av精品国产电影| 99热这里只有是精品在线观看| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久久久精品国产欧美久久久| 可以在线观看毛片的网站| 欧美人与善性xxx| 又粗又爽又猛毛片免费看| 国产精品人妻久久久影院| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 干丝袜人妻中文字幕| 久久亚洲精品不卡| 久久久久久久久大av| 免费大片18禁| 日韩三级伦理在线观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 夜夜爽天天搞| 国产精品一区www在线观看| 最近的中文字幕免费完整| 欧美高清性xxxxhd video| 国产成人一区二区在线| 网址你懂的国产日韩在线| 亚洲第一区二区三区不卡| 一区福利在线观看| 嫩草影院新地址| 高清毛片免费观看视频网站| 久久久国产成人免费| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产色婷婷99| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲自拍偷在线| АⅤ资源中文在线天堂| 亚洲七黄色美女视频| 久久韩国三级中文字幕| 成熟少妇高潮喷水视频| 麻豆一二三区av精品| 12—13女人毛片做爰片一| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 国产激情偷乱视频一区二区| 联通29元200g的流量卡| 日韩精品中文字幕看吧| 91av网一区二区| 亚洲综合色惰| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 美女 人体艺术 gogo| 天堂影院成人在线观看| 国产亚洲精品av在线| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产精品福利在线免费观看| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 性色avwww在线观看| 久久久久精品国产欧美久久久| 久久亚洲国产成人精品v| 欧美一区二区精品小视频在线| 国产精品免费一区二区三区在线| 成人午夜高清在线视频| 精品免费久久久久久久清纯| 久久精品夜色国产| 男女那种视频在线观看| 少妇熟女aⅴ在线视频| 少妇人妻一区二区三区视频| 国产男人的电影天堂91| 毛片女人毛片| 九九爱精品视频在线观看| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 国产精品嫩草影院av在线观看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 欧美三级亚洲精品| 我的女老师完整版在线观看| 两个人视频免费观看高清| 成人鲁丝片一二三区免费| 国产伦一二天堂av在线观看| 亚洲国产精品合色在线| 此物有八面人人有两片| 99热只有精品国产| 色哟哟·www| 男插女下体视频免费在线播放| 国产在视频线在精品| 欧美日韩国产亚洲二区| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 日韩欧美三级三区| а√天堂www在线а√下载| 可以在线观看的亚洲视频| 一级毛片aaaaaa免费看小| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 12—13女人毛片做爰片一| 99热只有精品国产| 男插女下体视频免费在线播放| 日本三级黄在线观看| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 在线播放国产精品三级| 在线国产一区二区在线| 成人特级黄色片久久久久久久| 午夜a级毛片| 国产成人a∨麻豆精品| 亚洲人成网站在线播| 国产av麻豆久久久久久久| 大型黄色视频在线免费观看| 国产欧美日韩精品亚洲av| 国产精品久久视频播放| 国产在视频线在精品| 身体一侧抽搐| av中文乱码字幕在线| 免费看美女性在线毛片视频| 亚洲人与动物交配视频| 国产精品电影一区二区三区| 在线观看av片永久免费下载| 哪里可以看免费的av片| 精品一区二区三区视频在线| 欧美成人免费av一区二区三区| 美女高潮的动态| 伦精品一区二区三区| 久久国产乱子免费精品| 久久久精品欧美日韩精品| 男人的好看免费观看在线视频| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 久久九九热精品免费| 国产v大片淫在线免费观看| 午夜免费男女啪啪视频观看 | 国产极品精品免费视频能看的| 波多野结衣高清作品| 1024手机看黄色片| 天堂网av新在线| 不卡一级毛片| 九九热线精品视视频播放| 在线免费十八禁| 天堂影院成人在线观看| 白带黄色成豆腐渣| 国产男靠女视频免费网站| or卡值多少钱| 搡老岳熟女国产| 亚洲最大成人中文| 2021天堂中文幕一二区在线观| 深爱激情五月婷婷| 可以在线观看的亚洲视频| 人人妻人人看人人澡| 国产精品一区二区性色av| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 99久久精品国产国产毛片| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 身体一侧抽搐| 国内精品美女久久久久久| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 九九在线视频观看精品| 久久久成人免费电影| 天天躁日日操中文字幕| 黄色欧美视频在线观看| 国产成人精品久久久久久| 国产黄a三级三级三级人| 男人和女人高潮做爰伦理| 午夜久久久久精精品| 国语自产精品视频在线第100页| 国产成人91sexporn| 99久久无色码亚洲精品果冻| 级片在线观看| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 日韩中字成人| 国产精品久久视频播放| 99热这里只有精品一区| 国语自产精品视频在线第100页| 黄色配什么色好看| 成人三级黄色视频| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 欧美日韩国产亚洲二区| 欧美一区二区国产精品久久精品| av黄色大香蕉| 草草在线视频免费看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 亚洲av免费高清在线观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 免费搜索国产男女视频| 又黄又爽又免费观看的视频| 黑人高潮一二区| 精品人妻熟女av久视频| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 精品熟女少妇av免费看| 精品人妻偷拍中文字幕| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 久久99热这里只有精品18| 久久精品人妻少妇| 国产午夜福利久久久久久| 色综合亚洲欧美另类图片| 欧美色视频一区免费| 国产精品不卡视频一区二区| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 亚洲综合色惰| 嫩草影院新地址| 国产美女午夜福利| 国产色婷婷99| 三级经典国产精品| 婷婷六月久久综合丁香| 欧美色视频一区免费| 中文资源天堂在线| 国产不卡一卡二| 午夜福利在线观看吧| 亚洲在线观看片| av天堂在线播放| av在线播放精品| 日本三级黄在线观看| 久久热精品热| 成年女人永久免费观看视频| 晚上一个人看的免费电影| 精品熟女少妇av免费看| 久久精品影院6| 插阴视频在线观看视频| 亚洲人成网站在线播| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 嫩草影院精品99| 日韩亚洲欧美综合| 91在线观看av| 最新中文字幕久久久久| 亚洲最大成人手机在线| 精品一区二区三区av网在线观看| 少妇高潮的动态图| 国产欧美日韩精品亚洲av| 麻豆乱淫一区二区| 欧美激情久久久久久爽电影| 久久久久久久久大av| 最近的中文字幕免费完整| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 色吧在线观看| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 99在线人妻在线中文字幕| 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲经典国产精华液单| 亚洲精品粉嫩美女一区| 精品久久国产蜜桃| 国内精品宾馆在线| 中文字幕av在线有码专区| 亚洲真实伦在线观看| or卡值多少钱| 国产美女午夜福利| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 亚洲精品一区av在线观看| 精品久久久久久久末码| 久久久精品大字幕| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 美女内射精品一级片tv| 十八禁国产超污无遮挡网站| 美女免费视频网站| a级毛片免费高清观看在线播放| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 免费av不卡在线播放| 听说在线观看完整版免费高清| 国产v大片淫在线免费观看| 中文字幕av成人在线电影| 日本爱情动作片www.在线观看 | 美女被艹到高潮喷水动态| 亚洲国产精品sss在线观看| 亚洲四区av| 三级经典国产精品| 亚洲性夜色夜夜综合| 99热这里只有是精品50| av中文乱码字幕在线| 99在线视频只有这里精品首页| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 亚洲精品国产成人久久av| 丝袜喷水一区| 亚洲美女黄片视频| 一进一出抽搐动态| 不卡一级毛片| 嫩草影院新地址| 熟女人妻精品中文字幕| 国产伦精品一区二区三区四那| 日韩制服骚丝袜av| 国产精品精品国产色婷婷| 久久久a久久爽久久v久久| 色噜噜av男人的天堂激情| 一本一本综合久久| 免费av不卡在线播放| 69人妻影院| 国产精品不卡视频一区二区| 日本精品一区二区三区蜜桃| 亚洲最大成人手机在线| 国产免费男女视频| 露出奶头的视频| 中文字幕久久专区| 99久久精品热视频| 干丝袜人妻中文字幕| 国产精品99久久久久久久久| 男人舔奶头视频| 一级毛片我不卡| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 国产一区二区三区av在线 | 女同久久另类99精品国产91| 乱人视频在线观看| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 精品一区二区免费观看| 国产单亲对白刺激| 欧美日韩国产亚洲二区| 亚洲自偷自拍三级| 色尼玛亚洲综合影院| 国产一区二区在线观看日韩|