亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        用于知識庫擴充的在線百科表格知識獲取與融合

        2019-11-16 07:28:46宋曉兆鄭新李直旭許佳捷
        軟件工程 2019年10期

        宋曉兆 鄭新 李直旭 許佳捷

        摘 ?要:互聯(lián)網(wǎng)中的HTML表格蘊含著豐富的結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化知識,是知識庫構(gòu)建與擴充的重要數(shù)據(jù)資源。然而如何對HTML表格進行正確解析并獲得三元組知識用于擴充知識庫,則是一個很有挑戰(zhàn)的問題。首先,HTML表格的結(jié)構(gòu)各有不同。其次,表格與知識庫中的實體和屬性的表示不同,需要統(tǒng)一,即實體鏈接與屬性對齊。本文首先提出了一個基于知識庫的在線百科表格解析與知識融合框架,該框架可針對不同類別的表格進行知識抽取;并提出了基于知識庫的表格實體鏈接和屬性對齊方法,用以將表格中的知識與知識庫進行匹配與融合。實驗使用了126萬在線百科表格數(shù)據(jù)為CN-DBpedia擴充約1000萬三元組。

        關(guān)鍵詞:HTML表格;知識抽取;知識融合

        中圖分類號:TP391 ? ? 文獻標識碼:A

        Abstract:HTML tables in WWW have been flooded with (semi-)structured knowledge,which is an important source for knowledge base augmentation.However,it is a challenging problem to parse and extract triples in a correct way for knowledge base augmentation.Firstly,HTML tables have different types.Secondly,the descriptions of entities and attributes in different tables may be inconsistent with knowledge base,which needs to be matched and fused,i.e.,entity linking and property alignment.This paper first designs a table parse and knowledge fusion framework for the knowledge base,which is able to parse and extract knowledge in different types of tables.Additionally,an entity linking and property alignment method is proposed based on the knowledge base,to match and fuse the RDF triples with knowledge base.1.26 million tables in online encyclopedias are used in the experiment to augment 10 million triples for CN-DBpedia.

        Keywords:HTML table;knowledge extraction;knowledge fusion

        1 ? 引言(Introduction)

        迄今為止,所有基于在線百科構(gòu)建的通用知識圖譜[1-4]并未提出一種完全自動化的方法從在線百科的表格中挖掘知識,擴充知識庫?,F(xiàn)有的工作,如CN-DBpedia[4],加入了端到端的深度學習模型從百科文本中挖掘知識,但是它并未挖掘百科表格知識。還有很多工作[5-9]致力于從整個互聯(lián)網(wǎng)的表格中挖掘知識進行知識庫的擴充,但是,他們僅僅使用單一類型的表格數(shù)據(jù)集[10,11]。比如這兩個數(shù)據(jù)集ACSDb[10]和WDC Web Tables corpus[11]分別是英文和跨語言數(shù)據(jù)集,它們只含有關(guān)系表。關(guān)系表包含了多個實體(以行為單位),一個實體有多個屬性(以列為單位)。現(xiàn)有的表格數(shù)據(jù)集在類型不上并不完備,并且其中蘊含的知識可信度低。對此,我們研究了如何充分地使用在線百科表格擴充知識庫。

        2 ? 問題分析(Framework overview)

        使用百科表格擴充知識庫面臨的第一個挑戰(zhàn)是表格類型的多樣性問題?,F(xiàn)有的工作[12]將互聯(lián)網(wǎng)表格分成了10種類型,包括八種類型的知識表和兩種類型的非知識表。而我們發(fā)現(xiàn)百科表格主要含有一種類型的非知識表和三種類型的知識表。其中,知識表如圖1—圖3所示,分為關(guān)系表、鍵值對表和枚舉列表。目前最有效的表格分類方法[12,13],選取表格特征信息和樣本集來訓練分類(識別)器。雖然它們能夠精準地區(qū)別知識表和用于布局或?qū)Ш降姆侵R表,但是在區(qū)分知識表的具體類型時,表現(xiàn)并不理想。為了精準地識別知識表的具體類型,需要構(gòu)造相應表格的特征。我們發(fā)現(xiàn)百科表格中的屬性與infobox的屬性相似,屬性集合與由知識庫中屬性構(gòu)成的模式庫有交集。因此,可以利用這個性質(zhì)構(gòu)造模式特征。與此同時,我們利用表格屬性擴充模式庫,更新特征值,這是一個迭代的過程。進而,我們提出了一種迭代擴充模式庫、在線更新特征的表格識別器訓練算法。

        使用百科表格擴充知識庫面臨的第二個挑戰(zhàn)是如何將表格中抽取的知識與知識庫中的知識融合的挑戰(zhàn)。從鍵值對表中抽取知識時,每個三元組(即<s,p,o>)的主語(s)即所在百科頁面的標題,通常一對一映射到知識庫實體名稱,不需要實體鏈接。謂語(p)和賓語(o),對應表中每一行的鍵值對。比如圖2中抽取的三元組<華為Mate 20,運行內(nèi)存,6GB>。對于枚舉列表,百科頁面的標題作為主語,同樣不需要實體鏈接。然而,關(guān)系表則需要進行實體鏈接和屬性對齊?,F(xiàn)有的將關(guān)系表與知識庫匹配的算法框架TableToKnowledge,簡稱T2K[11],采用迭代的方式進行實體鏈接與屬性對齊。然而,它有兩個不足:第一,T2K算法框架中并未考慮將表格內(nèi)容整合[14,15],它僅僅將單獨的關(guān)系表與知識庫進行匹配。然而,由于單一的表格實體數(shù)量少,屬性稀疏,并且屬性值常有缺失,這些表格不能直接與知識庫匹配。于是,我們在T2K框架的基礎(chǔ)上加入了整合表格內(nèi)容的過程,提出了一個基于概念(本體)樹的表格聚類算法。第二,T2K算法框架未采用有效方法生成實體鏈接候選集。它選擇每個實體的候選實體集所屬頻率最高的概念,過濾不屬于這些概念的候選實體。由此帶來的后果是,長尾概念下的實體不能有效地進行實體鏈接,而這些實體對應的三元組往往是知識庫所需要擴充的知識。于是,我們提出了基于“公共上位概念”的實體鏈接候選集生成方法。利用“公共上位概念”,我們不僅能夠過濾無關(guān)概念下的實體,還能不遺漏長尾概念下的實體。

        此外,本文針對在線百科表格數(shù)據(jù)集提出了一個知識融合策略?,F(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)表格數(shù)據(jù)集體量大,熱點知識出現(xiàn)次數(shù)多并形成偏態(tài)分布,通常以知識的交疊數(shù)量為特征訓練知識融合模型。因此,同一條知識被抽取的次數(shù)越多,它的可信度越高。而百科表格中的知識分布均勻,有交疊的知識數(shù)量少,不能將交疊數(shù)作為特征。于是,我們提出了一種基于表格識別和實體鏈接準確率的融合策略。

        綜上,本文的主要貢獻有:

        我們提出了一種面向知識庫擴充的在線百科表格知識獲取與融合框架,可以一站式處理各類百科表格,抽取相關(guān)知識并融入知識庫中。

        為了對各種類型的表格進行對應的解析與處理,我們提出了一種表格識別算法。該算法可基于特征在線更新的表格識別器進行訓練。

        我們在T2K[11]算法框架的基礎(chǔ)上增加了表格內(nèi)容整合的過程,并利用“公共上位概念”生成實體鏈接候選集。

        在本文的實驗中,我們首先整合了百度百科和互動百科中126萬個HTML表格,并將這些表格最終融入CN-DBpedia知識庫中,實驗表明本文的方法能夠擴充約1000萬三元組知識。

        3 ? 框架概述(Key techniques analysis)

        如圖4所式,我們提出了一種用于知識庫擴充的在線百科表格知識獲取與融合框架,主要分為:

        (1)網(wǎng)絡爬蟲:爬取不提供轉(zhuǎn)儲文件的在線百科,獲取每個百科實體頁面中的表格。由于百科表格的格式規(guī)范,以

        標記的表格對象為主,因而百科表格數(shù)據(jù)集未考慮非
        標記的表格對象。

        (2)非知識表過濾:以

        標記的表格對象分為帶有知識的表格,和用于頁面布局或?qū)Ш降姆侵R表格,互聯(lián)網(wǎng)中88%的HTML表不含有知識。借鑒互聯(lián)網(wǎng)表格分類工作中的方法[12,13],我們使用梯度提升樹模型GBDT,作為非知識表過濾器。

        (3)表格解析:將HTML格式的表格解析為csv格式,在內(nèi)存中以二維數(shù)組的形式表示。同時在另外的數(shù)組中存儲了單元格中的屬性,如span和href。我們把帶span屬性,跨行跨列的單元格拆分。對于帶href屬性的單元格,我們使用其所指頁面的標題作為鏈接實體。

        (4)知識表類型識別:關(guān)系表和鍵值對的識別,采用了我們提出的基于模式特征在線更新的識別器訓練算法,在識別的過程中,在線更新特征值,重新訓練識別器。枚舉列表的識別采取基于概念(分類)樹輔助的啟發(fā)式方法。

        (5)關(guān)系表與知識庫匹配:我們使用T2K[11]算法對關(guān)系表進行實體鏈接和屬性對齊。此外,加入了我們提出的表格聚類算法,以及使用我們提出的“公共上位概念”進行候選集生成。

        (6)三元組抽?。焊鶕?jù)表1給出的三種表格的定義,按照相應的規(guī)則抽取知識。對于鍵值對表,所在百科頁面的標題就是每個三元組的主語,表中每一行的鍵值對就是三元組的謂語和賓語。對于關(guān)系表,表格實體以行為單位,所鏈接的實體是每個三元組的主語,除主鍵所在列外每一列對齊到的屬性是謂語,屬性值是賓語。對于枚舉列表,百科頁面的標題就是每個三元組的主體,而表格中的每個實體名稱則是每個關(guān)系三元組的賓語(尾實體),尾實體鏈接采用與關(guān)系表實體鏈接相同的方法。謂語通過每個實體對在知識庫中存在謂語的數(shù)量投票決定。

        (7)融合模型:采用我們提出的針對百科表格數(shù)據(jù)集的融合策略。

        4 ? 關(guān)鍵技術(shù)分析(Key technical analysis)

        在這一節(jié),我們介紹了框架中三個關(guān)鍵技術(shù)的細節(jié),它們是(1)知識表類型識別;(2)關(guān)系表與知識庫匹配;(3)融合模型。

        4.1 ? 知識表類型識別

        這一節(jié)中我們提出了識別三種表格類型的方法。表格中有兩種類型的信息,屬性信息和屬性值信息。如果已知一些表格屬性,那么我們可以利用它來識別表格的結(jié)構(gòu),從而能夠幫助我們把屬性對應到正確的屬性值單元。由于表格是半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),它的屬性通常連續(xù)地出現(xiàn)在一整行或一整列。定位表格的屬性會幫助我們識別表格正確的結(jié)構(gòu)。對于鍵值對表和關(guān)系表,我們發(fā)現(xiàn),表格屬性與知識庫中的屬性有相同處,并且表格屬性集合與由知識庫屬性構(gòu)成的模式庫存在交集。對此,我們將表格屬性屬于模式庫的比例和個數(shù)作為模式得分特征,為鍵值對表和關(guān)系表分別訓練了一個單層決策樹,作為初始的表格識別器。在使用表格識別器識別表格后,將會含有一些不屬于模式庫的屬性出現(xiàn)在表格中,但這些屬性可能是其他表格的屬性。于是,我們使用這些屬性擴充模式庫。模式庫擴充后,訓練集中表格的模式得分特征可能發(fā)生變化,需要更新,進而分類器模型又需要重新訓練。如此往復,這是一個迭代的過程。如算法1所示,我們提出了基于特征在線更新的表格識別器訓練算法。

        算法1基于模式特征在線更新的識別器訓練

        輸入:模式庫predictkg,知識表模式集合Predicttable,單層決策樹DStump

        輸出:單層決策樹DStump,擴充后的模式庫predictkg

        1.next_iteration=False

        2.for predicttable in Predicttable? do

        3. ?computer Scoretable

        4. ?if DStump(Scoretable) is True then

        5. ? ?if ?then

        6.

        7. ? ?next_iteration=True

        8. ? end if

        9. end if

        10.end for

        11.if next_iteration is True then

        12. ?update training set with new Scoretable and ?resume the training

        13. ?if DStump performs better in testing set then

        14. ? ?repeat 1 to 10

        15 ? ?end if

        16.else return DStump and predictkg

        17.end if

        在算法1的輸入中,模式庫初始化為知識庫中屬性的集合;每個知識表的模式按行或按列獲得(以屬性表為例,它的模式由第一列中的每個屬性構(gòu)成);識別器采用單層決策樹模型,使用初始的得分特征進行訓練。算法1的第3行計算了表格的兩個模式得分,一個是屬性屬于模式庫的比例,即,另一個是屬性屬于模式庫的個數(shù)。算法的第2行到第10行,計算每個未識別知識表的模式得分,如果有新的表被識別,則擴充模式庫。每經(jīng)過一輪迭代,都會重新訓練一次識別器,原來的假負例在模式得分提高后會被識別為真正例,識別器的召回率會得到提升。當經(jīng)過若干輪迭代后,模式庫屬性數(shù)量不再增加或識別器F1值不再提高時,我們將識別器和模式庫返回。另外,可以在使用算法1完成弱學習器的訓練后引入剩下的表格特征(如布局特征和內(nèi)容特征),通過boosting的方式訓練一個更強的識別器??紤]到需要多次重復訓練,于是我們選擇單層決策樹這樣一個弱學習器作為識別模型,并且不引入其他特征。

        在剩下未識別的知識表中,我們使用強規(guī)則識別枚舉列表。我們把表格中每個單元格的內(nèi)容假設為實體名稱,通過知識庫查找該實體名稱對應的實體(實體和實體別稱滿足多對多的關(guān)系),若每個實體別稱都能映射到至少一個實體,則啟發(fā)性地認為該表格為枚舉列表。

        4.2 ? 關(guān)系表與知識庫匹配

        這一節(jié),在T2K算法框架[11]中加入我們提出的基于概念(本體)樹的表格聚類和基于公共上位概念的候選集生成方法。

        4.2.1 ? T2K匹配框架

        T2K算法框架將每個關(guān)系表視為一個小型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,將關(guān)系表中的實體、屬性和概念與知識庫匹配。圖5描述了T2K算法框架的主要步驟。它首先從知識庫中獲得候選實體,通過基于屬性值的匹配得到候選實體的實體鏈接得分。然后以列為單位,選擇屬性值相似度的和最高的屬性作為屬性相似度,并計算這個屬性對應的每個概念的得分,用得分最高的概念過濾候選實體。在過濾掉一些實體后,屬性相似度發(fā)生了變化,需要重新選擇,這是一個迭代的過程。T2K算法的先進之處在于,不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模式匹配,它在匹配過程中加入了概念(本體)的匹配,而概念(本體)是實體和屬性的迭代匹配的橋梁。

        4.2.2 ? 基于概念的表格聚類

        根據(jù)HTML表格與知識庫匹配的經(jīng)驗,表格中實體數(shù)量越大,它們與知識庫匹配的效果越理想。于是,在T2K框架的基礎(chǔ)上將關(guān)系表內(nèi)容整合。表格內(nèi)容整合分為表格聚類和表格合并兩個部分,前者采取了我們提出的算法2的方式,后者則是利用表格聚類的結(jié)果,將同類表格中相似屬性合并到同一表格。這一節(jié)重點介紹了我們提出的基于概念的表格聚類算法。

        此聚類算法以表格實體所屬概念為特征,首先將每個表格表示為一個向量,其中j是知識庫中概念的數(shù)量。每一個維度對應的計算公式為:,其中,Ti.E表示表格Ti的實體名集合,I(Cj)表示知識圖譜中概念Cj的實體名集合。接著,我們計算表格向量間的余弦相似度,然后采用如算法2所示的方法將表格聚類。

        算法2基于概念(本體)樹的表格聚類

        輸入:表格集合Table,相似度閾值threshold

        輸出:聚類簇C

        1.Initialize clusters C=

        2.for table in Table do

        3. ?get vector Ti for table

        4. ?initialize flag f=False

        5. ?for cluster c in C do

        6. ? ?get vector Tc of the first table in c

        7. ? ?if ?then

        8. ? ? ?add table to c

        9. ? ? ?f=True

        10. ? ? break

        11. ? end if

        12. ?end for

        13. ?if f=False then

        14. ? ?initialize new cluster c={table}

        15. ? ?add c to C

        16. ?end if

        17.end for

        18.return C

        可見,算法2是一種簡單且有效的聚類算法,它的時間復雜度為O(m×n),其中n是表格的總數(shù),m是聚類簇的數(shù)目,它遠小于n。

        4.2.3 ? 基于公共上位概念的候選集生成

        T2K[11]算法在候選集生成中,首先通過計算表格實體名與知識庫實體名的相似度為每個實體生成top k個候選實體;然后為每個實體選擇所屬頻率最高的概念,過濾不屬于這些概念的初始候選實體。根據(jù)百科表格數(shù)據(jù)知識分布的特點,系統(tǒng)偏向于擴充長尾概念下的知識,使用高頻概念不能有效地過濾初始候選實體。于是,我們提出了使用“公共上位概念”過濾初始候選實體的方法。

        定義4(公共上位概念Cp)在概念樹T中,如存在一個概念,其子概念構(gòu)成的集合Cp.children與由每個候選實體集合Ei對應的概念集合Ci構(gòu)成的集合Ciset都存在交集,我們把這個概念稱為公共上位概念Cp,形式化為下列公式:

        以圖6為例,表格中存在中國、法國、日本三個實體名稱,它們的候選實體集Ei分別為:{中華人民共和國}{法國(法蘭西共和國),法國(APA publications主編圖書)}和{日本(日本國),日本(山名)},對應的概念集合Ci分別為分別為{東亞國家}{其他山脈,東亞國家}和{西歐國家,歷史書籍},則“國家”是這三個實體的公共上位概念Cp。而地形概念下的實體數(shù)量更多,它更可能成為高頻概念。技術(shù)上,我們采用回溯算法遍歷概念樹得到Cp,過濾掉不屬于Cp的候選實體。

        4.3 ? 融合模型

        由于互聯(lián)網(wǎng)資源可信度較低,以往的工作在融合策略上采用了基于知識庫[21]或者網(wǎng)頁排名的先驗信任機制。而百科表格中的知識按領(lǐng)域分布均勻,屬于長尾的較多,如果直接使用先驗信任機制,那么這些長尾知識(知識庫中的孤立節(jié)點)都不能被融合??紤]到百科資源具有很高的可信度,我們不需要采用先驗信任機制,而應該以抽取器的準確率為指標,即識別器得分和實體鏈接相似度得分。我們將表格識別概率和實體鏈接相似度得分作為特征,為每種類型的表格分別訓練一個邏輯回歸模型。模型學習了兩個特征的權(quán)重,以此得到知識的可信度。由于枚舉列表和鍵值對表不需額外進行實體鏈接,他們的實體鏈接相似度得分均取1。

        5 ? 實驗 (Experiment)

        本文提出的方法已用于國內(nèi)某個中文百科知識庫的構(gòu)建和擴充,采用的表格數(shù)據(jù)集來自百度百科和互動百科。由于百度百科與互動百科不提供轉(zhuǎn)儲文件,本文通過網(wǎng)絡爬蟲獲得所有帶

        標簽的HTML表格及對應頁面信息。其中,互動百科的infobox信息同樣采用
        標簽標記。在剔除互動百科340萬個實體的infobox并過濾了15萬個非知識表后,我們得到126萬個中文百科知識表。同時,為了在公開數(shù)據(jù)集中驗證實驗有效性,本文使用中文百科格數(shù)據(jù)集擴充CN-DBpedia[4],并且將實驗結(jié)果與Ritze[11]的方法進行比較。

        5.1 ? 表格識別結(jié)果評估

        非知識表過濾器模型20折交叉驗證了5000個公開的已標注互聯(lián)網(wǎng)表格和我們標注的1000個從中文在線百科中隨機采樣的表格,共獲得126萬知識表和15萬非知識表。各類型表格識別器分別獲得關(guān)系表34萬,鍵值對表21萬,枚舉列表5萬,剩下66萬個表格屬于復雜類型或難以融入知識庫的表格。實驗中,我們比較了使用算法1訓練的單層梯度決策樹表格識別器和未使用模式特征的梯度提升樹識別器[12,13](記為GBDT)。我們的報告評估了準確率(P)、召回率(R)和F1值。表格識別評估結(jié)果如表2所示,實驗證明使用我們的方法訓練的識別器效果明顯提升,尤其是準確率。

        5.2 ? 關(guān)系表與知識庫匹配結(jié)果評估

        在4.2節(jié)中,我們在T2K[10]算法中加入了表格內(nèi)容整合和利用公共上位概念的候選集生成的步驟。與Ritze[11]的工作不同的是,我們將中文百科表格與CN-DBpedia匹配。由于WDC Web Tables corpus[11]是來自全網(wǎng)的跨語言表格數(shù)據(jù)集,所以中文百科表格數(shù)據(jù)集可以認為是它的子集,同時CN-DBpedia也可以認為是跨語言知識庫DBpedia的子集。在實驗中,我們首先標注了100個關(guān)系表的實體鏈接結(jié)果,然后分別比較了這兩個步驟對T2K算法中實體鏈接的影響。表3中T2K+M、T2K+C和T2K+MC表示分別加入表格內(nèi)容整合,利用公共上位概念和綜合利用兩個步驟的T2K算法。如表3所示,表格內(nèi)容整合使得更多的實體參與到與知識庫的匹配過程中進而提升了召回率,而利用公共上位概念可以為實體選擇語義相似度更高的候選實體集合,進而提升了準確率。

        5.3 ? 融合結(jié)果

        如表4所示,我們挖掘出了近1400萬的三元組知識。在最終入庫時,除了要保證三元組的可靠度,還需要去重。我們采取了一個啟發(fā)式方法,對于關(guān)系三元組(賓語是實體),若頭實體鏈接的知識庫實體不含該三元組的尾實體,則直接入庫。對于屬性三元組(賓語不是實體),若頭實體鏈接的知識庫實體的屬性或?qū)傩灾担c該三元組的屬性,或?qū)傩灾翟谙鄬庉嬀嚯x或基于字典的語義相似度上小于閾值則可以直接入庫。去重后,我們可以向CN-DBpedia擴充約1000萬三元組。

        6 ? 結(jié)論(Conclusion)

        我們的工作提出了基于在線百科表格數(shù)據(jù)的知識庫擴充框架,解決了表格識別和知識融合的挑戰(zhàn)。實驗結(jié)果證明了從百科中抽取的三元組的數(shù)量和質(zhì)量能夠用于知識庫的擴充。

        參考文獻(References)

        [1] Bollacker K.,Cook R.,Tufts P.Freebase:A Shared Database of Structured General Human Kowledge[C].AAAI Conference on Artificial Intelligence,Vancouver,2007(22-26):1962-1963.

        [2] Mahdisoltani,F(xiàn).,Biega,et al.YAGO3:a knowledge base from multilingual wikipedias[C].Proceedings of the Conference on Innovative Data Systems Research,Asilomar,2015:4-7.

        [3] Lehmann,J.,Isele,R.,Jakob,et al.DBpedia-a large-scale,multilingual knowledge base extracted from Wikipedia[M].Semantic Web,2015,6(2):167-195.

        [4] Xu B.,Xu Y.,Liang J.,et al.CN-DBpedia:A Never-Ending Chinese Knowledge Extraction System[J].In International Conference on Industrial,Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems,Springer,Cham,2017:428-438.

        [5] Boya Peng,Yejin Huh,Xiao Ling,et al.Improving Knowledge Base Construction from Robust Infobox Extraction[J].NAACL-HLT,2019(2):138-148.

        [6] Dong X.,Gabrilovich E.,Heitz G.,et al.Knowledge vault:a web-scale approach to probabilistic knowledge fusion[C].The International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,New York,2014:601-610.

        [7] Ritze D.,Lehmberg O.,Oulabi Y.,et al.Profiling the Potential of Web Tables for Augmenting Cross-domain Knowledge Bases[C].International Conference on World Wide Web,2016.

        [8] Zhihu Qian,Jiajie Xu,Kai Zheng,et al.Semantic-aware top-k spatial keyword queries[J].World Wide Web,2018,21(3):573-594.

        [9] Venetis,P.,Halevy A.,Madhavan,J.,Pasca,M.,et al.Recovering semantics of tables on the web[J].Proceedings of the Vldb Endowment,2011,4(9):528-538.

        [10] Cafarella M J.,Halevy A.,Wang D Z.,et al.WebTables:exploring the power of tables on the web[J].Proceedings of the Vldb Endowment,2008,1(1):538-549.

        [11] Ritze D.,Lehmberg O.,Bizer C.Matching HTML Tables to DBpedia[C].International Conference on Web Intelligence,Mining and Semantics,Cyprus,2015.

        [12] Crestan E.,Pantel P.Web-scale table census and classification[C].International Conference on Web Search & Data Mining.ACM,2011:545.

        [13] Crestan E.,Pantel P.Web-scale knowledge extraction from semi-structured tables[J].ACM Press the 19th international conference Raleigh,North Carolina,USA Proceedings of the 19th international conference on World wide web,2010:1081.

        [14] Yoshida M.,Torisaw K.,Tsujii J.A Method to Integrate Tables of the World Wide Web[C].In:Proceedings of the First International Workshop on Web Document Analysis,2001:31-34.

        [15] Fan J.,Lu M.,Ooi B C.,et al.A hybrid machine-crowdsourcing system for matching web tables[C].2014 IEEE 30th International Conference on Data Engineering.IEEE Computer Society,2014.

        作者簡介:

        宋曉兆(1995-),男,碩士生.研究領(lǐng)域:自然語言處理,知識圖譜.

        鄭 ?新(1990-),男,碩士,工程師.研究領(lǐng)域:自然語言處理,知識圖譜.

        李直旭(1983-),男,博士,副教授.研究領(lǐng)域:數(shù)據(jù)挖掘,知識圖譜.

        許佳捷(1983-),男,博士,副教授.研究領(lǐng)域:數(shù)據(jù)挖掘,時空數(shù)據(jù)庫.

        免费99视频 欧美日韩中文字幕久久伊人 欧美一区二区午夜福利在线yw 国产成人8x视频网站入口 538任你爽精品视频国产 AV成人午夜无码一区二区 久草国产视频 中文字幕在线观看国产双飞高清 囯产精品无码va一区二区 亚洲日韩欧美一区二区三区 午夜tv视频免费国产区4 亚洲精品成人av观看 97SE亚洲国产综合自在线不卡 永久无码在线观看 精品国产AⅤ一区二区三区4区 日日摸日日碰人妻无码老牲 97SE亚洲国产综合自在线不卡 国产妇女乱一性一交 中文字幕无码人妻丝袜 国产免费看网站v片不遮挡 国产精品自产拍在线观看免费 国产亚洲午夜精品 在线人妻无码一区二区 制服丝袜视频国产一区 欧洲亚洲第一区久久久 久久一区二区三区四区 久久精品无码一区二区三区不 日本污视频 精品国产高清一区二区广区 亚洲AV无码一区二区三区天堂网 欧美韩国精品另类综合 精品99在线黑丝袜 久久国产免费观看精品 国产激情视频在线观看首页 成人动漫久久 小12箩利洗澡无码视频网站 2021国产最新在线视频一区 欧美中文字幕在线看 国产一区二区精品久久凹凸 日韩欧美国产自由二区 国产综合久久久久影院 一区二区无码中出 极品 在线 视频 大陆 国产 久久国产亚洲高清观看5388 一本无码av一区二区三区 中文毛片无遮挡高潮 任你躁欧美一级在线精品免费 免费的一级毛片 亚洲色偷拍一区二区三区 51精品视频一区二区三区 丁香婷婷色 激情五月天伊人久久 亚洲国产香蕉视频欧美 亚洲熟妇在线视频观看 日韩永久免费无码AV电影 国产在线不卡视频 亚洲欧美日韩中文v在线 亚洲AV毛片无码成人区httP 亚洲国产精品久久久久秋霞1 亚洲福利天堂网福利在线观看 四虎影视久久久免费 久久99国产伦精品免费 全免费a级毛片免费看 在线视频一区二区日韩国产 亚洲性综合网 国产高清在线精品一区αpp 久久精品国产亚洲综合色 国产精品白浆一区二区免费看 无码在线观看123 av色综合网站 国产精品天堂avav在线 国产精品一区二区av片 亚洲VA欧美VA国产VA综合 亚洲tv精品一区二区三区 无码AV高潮喷水无码专区线 久久福利资源国产精品999 久久久国产精品福利免费 天天干夜夜躁 亚洲男女免费视频 久久国产亚洲AV无码麻豆 久久精品无码专区东京热 国产哟交泬泬视频在线播放 国产一区二区激情对白在线 99热这里有免费国产精品 国产成人久久蜜一区二区 男女一级毛片免费视频看 中文字幕一区二区三区在线不卡 91精品全国免费观看青青 久久国产影视免费精品 亚洲色欲大片AAA无码 精品国产av无码一道 97人妻视频妓女网 国产成人8x视频网站入口 国产成人美女AV 亚洲日韩中文字幕在线播放 欧美日韩国产在线观看免费 巨爆乳中文字幕爆乳区 色噜噜狠狠色综合中文字幕 国产精品嫩草影院午夜 亚洲制服无码一区二区三区 一本到无码AV专区无码 亚洲人成人一区二区三区 国产高清国内精品福利99久久 国产午夜亚洲精品理论片不卡 亚洲午夜福利精品久久 99热成人精品国产免 亚洲熟妇AV一区二区三区宅男 亚洲一区二区欧美色妞影院 精品国产亚洲一区二区三区演员表 一区二区无码中出 在线播放国产女同闺蜜 国产亚洲精品福利在线 亚洲婷婷丁香激情 91精品啪在线观看国产色 国内精品人妻无码久久久影院94 久久综合亚洲色社区 国产人澡人澡澡澡人碰视频 野外三级国产在线观看 91网站在线看 亚洲色欲大片AAA无码 综合91在线精品 无码一区东京热 国产精品大屁股1区二区三区 国产精品无码久久久一区蜜臀 精品中文字幕制服中文 久久青草国产精品一区 一本一道波多野结衣av中文 欧美在线成人午夜网站 久久精品无码一区二区2020 国产精品爆乳在线播放 97色噜噜 亚洲成AⅤ人在线观看无码 久久国产成人午夜av影院 97中文字幕在线观看 国产精品亚洲A∨天堂 9久久精品视香蕉蕉 国产 中文 制服丝袜 另类 欧美日韩精品一区二区三区高清视频 午夜精品一区二区三区无码不卡 亚洲AV无码成人网站久久精品 欧美人与禽交zozo 日韩欧美国产自由二区 亚洲高潮喷水中文字幕 国产精品高潮无码毛片 亚洲日韩图片专区小说专区 久久精品爱国产免费久久 国产免费人成视频在线播放播 久久久久欧洲AV成人无码国产 久久久久久一级毛片免费无遮挡 久久国产亚洲高清观看5388 国产高清a 久久无码高潮喷水免费看 熟妇无码AV 国产午夜精品一区二区三区不 美国黄色片一区二区三区 日韩爱爱视频 视频一区精品自拍 在线观看av手机网址 亚洲国产成人AⅤ片在线观看 国产精品爽爽va在线观看网站 久久精品无码一区二区2020 精品囯产成人国产在线观看 日韩女人毛片在线播放 超碰Av一区=区三区 美女一级毛片免费观看97 国产系列丝袜熟女精品视频 亚洲欧美日韩国产综合久 久久久久亚洲精品天堂 在线播放国产女同闺蜜 精品不卡久久久久久无码人妻 亚洲黄色尤物视频 国产精品自产拍在线18禁 欧美日韩亚洲一区二区精品 亚洲天堂资源网 久久精品国产亚洲AV成人公司 色欲AV无码久久精品有码 国产精品爆乳在线播放 中文字幕久热精品视频免费 免费成人福利视频 成人国产精品一区二区网站 欧美a在线播放 岛国大片在线免费观看 亚洲AV无码一区二区二三区我 亚洲欧洲国产日产国码无码 免费成人福利视频 国产91色在线|亚洲 亚洲不卡电影 国产精品高清视亚洲乱码有限公司 欧美成人a在线网站 久久av高潮av喷水av无码 香蕉国产人午夜视频在线观看 久久中文字幕日韩精品 国产午夜亚洲精品理论片不卡 亚洲AV伊人久久综合密臀性色 亚洲中文字幕无码二区在线 久久免费视亚洲无码视频 亚洲无码a∨在线视频 午夜亚洲AV成人无码国产 久久精品中文字幕极品 久久天堂av色综合 欧美人成在线播放网站免费 四虎成人精品国产一区a 人伦片无码中文字幕 午夜毛片午夜女人喷潮视频 国产亚洲高清不卡在线观看 国产自产精品露脸刺激91在线 亚洲 无码 制服 丝袜 自拍 精品无码AⅤ片 亚洲中文av一区二区三区 中文字幕avdvd 99久久综合九九亚洲 亚洲av日韩av综合aⅴxxx 2021国内精品久久久久精免费 久久国产成人亚洲精品影院老金 国产999视频 亚洲男女免费视频 亚洲AV无码精品呻吟 8av国产精品爽爽ⅴa在线观看 国产无码swag专区 国产aⅴ夜夜欢一区二区三区 麻豆AⅤ精品无码一区二区 久久精品国产亚洲5555 国产成人久久蜜一区二区 白浆出来无码视频在线 亚洲成av人片天堂网九九 亚洲VA中文字幕无码毛片春药 911香蕉视频 久久这里只精品国产2 尤物无码一区 国产系列丝袜熟女精品视频 久久成人永久免费播放 亚洲国产另类久久久精品小说 女的把腿张开男的猛戳出浆 久久福利青草精品资源 国产亚洲精品自在久久77 久久频精品99香蕉国产 小12箩利洗澡无码视频网站 亚洲成人观看 亚洲乱码一区二区三区成人小说 国产精品久久久久影视不卡 国产人成无码视频在线 大陆国产乱人伦 精品国偷自产在线不卡短视频 亚洲欧美日韩中文v在线 国产在线不卡免费播放 久久精品爱国产免费久久 免费一区二区三区视频狠狠 在线精品日韩一区二区三区 亚洲天堂资源网 久久久AV无码精品免费 狠狠躁夜夜躁AV网站中文字幕 国产高潮精品久久AV无码 2022Av天堂在线无码 麻豆国产av尤物网站尤物 人妻在线中文字幕 999久久66久6只有精品 欧美日韩国产成人综合在线影院 久久精品国产亚洲婷婷 丝袜欧美视频首页在线 久久精品国产91久久性色tv 亚洲色欲大片AAA无码 一本无码人妻在中文字幕 国产亚洲美女精品久久 亚洲欧美中文v日韩v在线 久久久久久亚洲AV成人无码国产 中文字幕人妻中文 正在播放淫亚洲 女高中生自慰污免费网站 91情侣视频 91亚洲国产成人aⅴ毛片大全 国产爆乳乱码女大生Av 无码Av在线一区二区三区 人妻无码AⅤ不卡中文字幕 手机看片国产日韩 中文字幕一区二区三区乱码不卡 啪啪无码人妻丰满熟妇 亚洲AV秘 无码二区在线 亚洲国产欧美日韩一区二区 國产AV天堂 欧美三级超在线视频 九色91精品国产网站 久久久久亚洲AV成人网毛片 热久久亚洲 在线视频中文字幕乱人伦 日韩五十路 免费高清日本中文 亚洲人妻无缓冲av不卡 亚洲制服无码一区二区三区 加勒比精品久久一区二区三区 99热最新在线观看 中文字幕不卡高清免费 啪啪视频一区二区三区入囗 国产成+人+综合+亚洲专 日韩精品国产自在欧美 偷亚洲偷国产欧美高清 无码人妻系列不卡免费视频 欧美中文字幕在线看 欧美综合区 亚洲国产cao 亚洲色成人网一二三区 亚洲欧美性另类春色 国产高清吃奶成免费视频网站 亚洲欧洲日产国产AV无码 精品国产福利久久久 国产成人77亚洲精品www 国产哟交泬泬视频在线播放 亚洲亚洲网站三级片在线 国产精品爆乳在线播放 久久精品爱国产免费久久 亚洲AV成人无码久久精品四虎 91福利国产在线观一区二区 538任你爽精品视频国产 久久99热精品免费观看欧美 香蕉视频免费在线 亚洲男女免费视频 99久久国内精品成人免费 国产99久久无码精品 无码AV高潮喷水无码专区线 国产成人啪精品午夜网站 亚洲精品亚洲人成在线下载 中文字幕巨乱亚洲 中文字幕在线日韩 精品囯产成人国产在线观看 精品无码av不卡一区二区三区 一本一本久久a久久 国产免费一级在线观看 亚洲制服无码一区二区三区 国产成人亚洲精品电影 精品国产av无码一道 久久免费观看国产精品 国产视频最新 亚洲日韩中文字幕在线播放 国产精品国产三级在线高清观看 亚洲另类激情综合偷自拍图 国产午夜福利精品 日韩成人无码v清免费 久久99国产伦精品免费 丝袜美女污污免费观看的网站 国产日韩欧美911在线观看 无码一区二区三区在线在看 精品国产品欧美日产在线 亚洲电影中文字幕 国产成人AV无码精品无毒 一本无码人妻在中文字幕 麻豆国产巨作AV剧情老师 国产人成无码视频在线 亚洲AV成人无码国产一区二区 亚洲一区二区婷婷久久 精品亚洲午夜久久久久 2021av在线 久久精品国产亚洲不av麻豆 亚洲国产A∨无码影院 久久天堂av色综合 成人午夜免费无码视频在线观看 亚洲男人的天堂精品一区二区 久久青青草原亚洲AV无码麻豆 亚洲国产一区在线二区三区 成人xx免费无码 欧洲一区在线观看 国产亚洲欧美精品一区 91产精品无码无套在线 国产一级免费黄片无码AV 九色91精品国产网站 久久精品免视看国产盗摄 亚洲A∨无码国产精品久久网 99ri国产在线观看 国产乱子伦精品免费女 狠狠躁夜夜躁人人爽天天 欧美成人a在线网站 亚洲精品亚洲人成在线下载 亚洲AV无码国产成人久久强迫 91爱爱视频 久久99国产亚洲高清 国产精品爽爽va在线观看网站 欧洲亚洲第一区久久久 91视频爱爱 亚洲a级片在线观看 亚洲熟妇一区无码 超碰Av一区=区三区 久久天堂av色综合 色综合久久无码中文字幕app 午夜a福利 亚洲国产成人AⅤ片在线观看 亚洲AV无码精品色午夜超碰 麻豆国产巨作AV剧情老师 亚洲aⅴ无码国精品中文字慕 久久久久久99精品 人妻久久999精品1024 无码人妻系列不卡免费视频 2021国产精品一区二区在线 国产精彩视频 视频一区精品自拍 加勒比无码专区中文字幕 亚洲两性视频一三区 亚洲成AⅤ人在线观看无码 亚洲精品aⅴ无码精品丝袜足 国产精品青草视频免费播放 亚洲国产A∨无码影院 久久精品性无码一区二区爱爱 亚洲一区sm无码 国产精品亚洲专区在线播放 丝袜欧美视频首页在线 久久男人av资源网站无码 国产成人精品日本亚洲专区6 亚洲人成人一区二区三区 亚洲V在线激情 国产精品自产拍在线18禁 国产国拍亚洲精品午夜不卡17 久久精品国产亚洲AV高清特级 精品少妇大屁股白浆无码 中文字幕亚洲综合久久菠萝蜜 午夜影视啪啪免费体验区入口 亚洲免费天堂 无码片久久久天堂中文字幕 伊人精品无码AV一区二区三区 久久久久久久98亚洲精品 曰韩精品无码一区二区三区 国产精品美女AV免费观看 精品亚洲国产探花在线播放 国产在线精品福利大全 亚洲aⅴ无码日韩av无码网站 美女一级毛片免费观看97 精品国产三级a 亚洲高潮喷水中文字幕 99国产精品丝袜久久久久 av无码精品一区二区乱子 国产成人午夜福利在线小电影 成人国产永久福利看片 亚洲国产欧美日韩一区二区 精品无码AⅤ片 国产亚洲欧美精品一区 亚洲成a人片在线网站 国产丝袜精品不卡 波多野结衣一区二区三区视频 亚洲色AV性色在线观看 精品国产一区二区三区AV小说 久久亚洲伊人 精品人伦一区二区三区蜜桃麻豆 国产成人综合久久久久久 日韩亚洲中文图片小说 久久精品国产91久久性色tv 9久9久女女热精品视频免费观看 亚州精品无码人妻久久 亚洲色成人网一二三区 无码精品一区二区三区超碰 一级呦女专区毛片 在线精品无码一区二区三区 久久精品无码一区二区三区不 乱人伦视频69 啪啪无码人妻丰满熟妇 www插插插无码视频网站 国产精品无码久久久久免费AV 婷婷第四色 樱花AV在线无码 av一区无码不卡毛片 91久久精品无码人妻系列 成黄色片视频日本秘书丝袜 国产免费一区二区三区最新不卡 国产成人77亚洲精品www 精品少妇大屁股白浆无码 精品国产亚洲一区二区三区演员表 亚洲日韩区在线电影 亚洲色大成网站www在线观看 亚洲片一区二区三区 欧洲亚洲第一区久久久 精品一精品国产一级毛片 欧美日本免费一区二 一级呦女专区毛片 久久精品国产亚洲婷婷 亚洲精品123区在线观看 亚洲制服无码一区二区三区 日韩女人毛片在线播放 久久福利资源国产精品999 免费国产黄线在线播放 亚洲欧洲日产国产AV无码 揄拍成人国产精品视频 国产综合自拍 级毛片免费看无码 日中文字幕在线 国产精彩视频 国产精品自产拍在线观看中文 亚洲精品美女久久久久久久 亚洲国产成人AV人片久久网站 一本大道久久精品 东京热 国产免费看网站v片不遮挡 国产农村三片免费网站 www插插插无码视频网站 久久久久久一级毛片免费无遮挡 一级一级毛片无码免费视频 AV教师一区高清 亚洲成a人片在线网站 欧美成人免费观看国产 最新精品国偷自产在线婷婷 中文字幕精品久久天堂一区 国产午夜精品久久久久99 深夜国产成人福利在线观看女同 无码中文av有码中文av 天天综合天天色 2021年国产精品每日更新 国产精品无码无片在线观看3D 98国产精品永久在线观看 欧美成人中文字幕 91精品国产91久久久无码95 97精品国产91久久久久久久 久久国产品野战 中字无码av电影在线观看网站 国产成人av综合亚洲色欲 a级福利毛片 99ri国产在线观看 99国产超薄丝袜足j在线播放 久久精品国产99久久丝袜 国产精品短视频 欧美成人免费看片一区 欧美精品aaa久久久影院 欧美日本免费一区二 日本一区二区啪啪视频 激情人妻在线视频 中文AV怡红院 国产aⅴ夜夜欢一区二区三区 一级呦女专区毛片 夜夜被公侵犯的美人妻 YW亚洲AV无码乱码在线观看 久久综合视频网站 高清无码精品一区二区三区 国产乱子伦精品免费女 色伊人国产高清在线 在线无码国产精品亚洲а∨ 综合激情网站 久久精品国产免费观看99 国产一区二区三区小说 亚洲欧美日韩国产综合久 无码日韩人妻AV一区免费 亚洲AV成人无码久久精品在 亚洲精品美女久久久久久久 精品无码久久久久久久久粉色 色综合另类小说图片区 亚洲第一无码精品久久 国产精品欧美久久久久老妞 全免费a级毛片免费看 亚洲欧洲精品成人久久曰不卡 久久国产欧美日韩高清专区 午夜精品一区二区三区无码不卡 亚洲国产成人久久综合一区77 国产91 对白在线播放九色 欧美日本免费一区二 国产欧美va欧美va香蕉在线观 91久久国产精品视频 激情久久无码天堂 亚洲AV无码成人精品区网页 久久免费精品国产72精品剧情 国产亚洲女在线线精品 毛片无码高潮喷白浆视频 日本视频中文字幕一区在线 亚洲熟妇色xxxxx欧美老妇 久久久久亚洲精品美女 久久精品一品道久久精品9 亚洲av不卡电影在线网址最新 欧美色资源 产国语一级特黄aa大片 免费毛片性天堂 亚洲av无码成人网站www 国产91 对白在线播放九色 国产精品综合久久久久久久免费 天天躁日日躁狠狠躁一区 日中文字幕在线 国产国拍亚洲精品午夜不卡17 无码中文日韩Av 亚洲AV无码成人网站久久精品 亚洲欧美日韩中文v在线 国产福利片无码区在线观看 亚洲国产精品自产拍久久蜜AV 久久免费观看国产精品 成 人 网 站 在线 看 免费 中文亚洲爆乳av无码专区 中文人妻无码一区二区三区信息 国产婷婷丁香五月麻豆 日本丰满妇人成熟免费中文字幕 久久久久国产亚洲AV麻豆 аⅴ天堂国产最新版在线中文 无码一区久久久久久久绯色AV 一级片麻豆 成人国产永久福利看片 无码在线观看123 亚洲精品黄网在线观看 亚洲免费av电影一区二区三区 亚洲精品中国国产嫩草影院美女 国产精品网站夜色 国产高清吃奶成免费视频网站 在线免费欧美 丁香婷婷色 国产女人精品视频国产灰线 免费看奶头视频的网站 国产妇女乱一性一交 国产亚洲高清不卡在线观看 亚洲欧洲精品成人久久曰不卡 国产成人免费高清激情明星 91华人在线 麻豆AV免费网站 国产精品无码久久久久免费AV 中文字幕av一区二区三区 亚洲最大成av人网站 亚洲av无码专区在线亚 XXXXBBBB欧美 国产午夜无码视频免费网站 91亚洲国产成人aⅴ毛片大全 成黄色片视频日本秘书丝袜 连续高潮喷水无码 婷婷色综合成人成人网小说 午夜影视啪啪免费体验区入口 国产成人精品免费久久久久 香蕉国产人午夜视频在线观看 免费一区二区三区视频狠狠 亚洲视频99 亚洲高潮喷水中文字幕 99久久久精品免费香蕉 中文字幕AⅤ人妻一区二区 精品一区二区av天堂 亚洲AV秘 无码一区二区三区臀 国产成人AV无码精品无毒 久久中文字幕日韩精品 亚洲AV无码精品一区二区三区l 无码av免费永久免费永久专区 亚洲国产成人AⅤ片在线观看 99热国产在线 亚洲AV无码成人精品区天堂 国产成人77亚洲精品www 人妻无码Aⅴ中文系列 国产亚洲精品自在久久77 国产偷国产偷高清精品 国产精品偷伦免费观看的 亚洲AV无码秘 蜜桃1区 在线播放国产女同闺蜜 日韩欧美第一区二区三区 视频在线观看一区二区三区 久久se精品一区精品二区国产 亚洲国产精品线观看不卡 免费一区二区三区视频狠狠 亚洲中文字幕在线爆乳 日韩女人毛片在线播放 亚洲欧洲久久久精品 国产高清精品自在线看 99久久久无码国产精品动漫 91精品国产91久久久无码95 久久久国产精品福利免费 精品久久久久中文字幕APP av无码天一区二区一三区 热久久这里只有 一区二区无码中出 国产成人国产在线观看 女高中生自慰污免费网站 手机看片福利日韩国产 无码Av在线一区二区三区 99热这里有免费国产精品 波多野结衣一区二区三区视频 久久99热精品免费观看欧美 2021国产精品久久 亚洲日韩图片专区小说专区 无码一区东京热 国内精品伊人久久久久av 日本激情网址 国产国语对白一区二区三区 亚州无线国产2021 亚州AV无码乱码精品国产 日韩爱爱视频 99国产精品丝袜久久久久 日韩精品成人无码AV片 亚洲精品成AV无在线观看 亚洲欧美日韩中文v在线 日韩欧美国产丝袜视频 夜夜爽无码一区二区三区 欧美日韩免费一区中文字幕 国产精品乱一区二区三区 伊人婷婷色香五月综合缴激情 亚洲国产一区在线二区三区 国产一区二区精品久久凹凸 av超碰在线免费观看 四虎精品国产一区二区三区 9久久精品视香蕉蕉 国产成人亚洲综合无码精品 国产va精品免费观看 91精品啪在线观看国产18 在线观看日本一区二区 亚洲一区二区欧美色妞影院 欧美视频第一页 国产精品无码久久久久免费AV 亚洲AV无码秘 蜜桃1区 久久久久久中文字幕有精品 国产妇女乱一性一交 国产精品无码无片在线观看3D 精品人妻中文av一区二区三区 亚洲欧美日韩国产一区二区精品 av无码天一区二区一三区 欧美日本免费一区二 51精品视频一区二区三区 国产免费看网站v片不遮挡 国内久久婷婷精品人双人 美国黄色片一区二区三区 亚洲国产麻豆综合一区 永久无码在线观看 8av国产精品爽爽ⅴa在线观看 日日爽日日操 免费99视频 色综合久久中文综合久久激情 国产一区二区牛影视 国产91 对白在线播放九色 中文 国产 无码免费 国产成人一区二区三区免费观看 国产一区二区精品久久凹凸 国产高清a 二区久久国产乱子伦免费精品 精品国产一区二区三区AV小说 久久这里只精品国产2 免费无码中文字幕A级毛片 无码成人片一区二区三区 制服丝袜视频国产一区 亚洲午夜久久久久中文字幕 亚洲tv精品一区二区三区 欧美人与禽交zozo 纯肉无遮挡H肉动漫在线观看国产 亚洲欧美日韩一区二区在线观看 亚洲天堂中文 丝袜欧美视频首页在线 乱伦一区二 白浆出来无码视频在线 无码天堂亚洲国产av麻豆 91天堂素人精品系列全集亚洲 亚洲欧美日韩中文v在线 免费精品美女久久久久久久久久 亚洲伊人久久成人综合网 在线精品无码一区二区三区 国产清品夜色一区二区三区不卡 无码国产精品第100页 专区亚洲欧洲日产国码AV 午夜短视频日韩免费 国产女人精品视频国产灰线 狠狠色狠狠色综合网老熟女 国内精品一区二区2021在线 久久精品国产99久久丝袜 国产香蕉尹人综合在线观 国产99久久无码精品 日韩欧美在线观看成人 国产一区二区牛影视 中文字幕亚洲综合久久菠萝蜜 婷婷综合缴情亚洲狠狠 久久中国国产Av秘 入口 无码之国产精品网址蜜芽 国产精品亚洲片夜色在线 国产精品女同一区二区久久 亚洲熟妇色xxxxx欧美老妇 欧美成人在线A免费观看 国产午夜精品一区二区三区视频 亚洲欧美日韩国产一区二区精品 日本视频中文字幕一区在线 久久精品国产6699国产精 国产成人拍精品免费视频 超碰Av一区=区三区 精品国产亚洲一区二区三区演员表 亚洲AV无码未成人网站久久精品 福利视频一二区 国产成人精品麻豆 国产福利片无码区在线观看 国产美女69视频免费观看 国产精品玖玖玖在线资源 精品国产三级a 久草午夜视频 免费无码又爽又刺激高潮的视频网站 欧美激情中文字幕在线一区二区 国产精品国产三级国产专区5o 亚洲精品国产品国语在线app 乱中年女人伦av三区 任你躁欧美一级在线精品免费 激情人妻在线视频 成人无码区免费AⅤ片WWW 国产成人精品午夜福利免费APP 亚洲精品亚洲人成在线下载 国产AV无码一区精品天堂 国产成人免费一区二区三区 无码午夜剧场 AV无码中文字幕不卡一二三区 高清无码精品一区二区三区 亚洲VA中文字幕无码毛片春药 国内精品一区二区2021在线 亚洲韩国在线 免费av在线国模 中文字幕一区二区三区在线不卡 人妻少妇不满足中文字幕 无码 制服 丝袜 国产 另类 亚洲色大成人一区二区 亚洲国产精品500在线观看 综合色天天久久 人妻无码一区二区在线影院 狠狠色综合播放一区二区 高清国产美女一级a毛片在线 国产午夜亚洲精品不卡福利 国产免费专区 欧美日韩性高爱潮视频 欧美a在线播放 夜夜被公侵犯的美人妻 亚洲αⅴ无码乱码在线观看性色 国产日韩久久久精品影院首页 四虎成人精品无码永久在线 国产91网 无码国产精品第100页 乱人伦中文字幕在线不卡网站 国产亚洲美女精品久久 国产AV无码专区亚洲AV桃花庵 亚洲熟妇乱子伦在线 国产精品一区二区av片 无码熟妇人妻AV影音先锋 无码电影在线观看一区二区三区 色综合久久加勒比高清88 一本大道久久精品 东京热 亚洲AV无码国产永久播放蜜芽 国产人澡人澡澡澡人碰视频 二区久久国产乱子伦免费精品 国产精品亚洲专区无码web 成人午夜免费无码视频在线观看 伊人亚洲综合网色AV另类 欧美在线成人午夜网站 欧美成人a在线网站 国产成人户外露出视频在线 a观看v视频网站入口免费 久久久久久一级毛片免费无遮挡 久久免费区一区二区三波多野在 国产成人免费a在线视频 欧美性一区 91精品啪在线观看国产18 欧美午夜精品久久久久久浪潮 97SE亚洲国产综合自在线不卡 女女同性黄网在线观看 久久精品国产99久久丝袜 日批视频免费在线观看 五月婷婷影视 中文字幕在线久热精品 亚洲aⅴ无码国精品中文字慕 麻豆国产巨作AV剧情老师 产国语一级特黄aa大片 丝袜美女污污免费观看的网站 91孕妇精品一区二区三区 免费国产黄线在线播放 日本韩国一区二区三区 久久久精品2019中文字幕之3 亚洲AV无码秘 蜜桃1区 999精品全免费观看视频 草草影院国产 国产精品久久久久尤物 国产伦精品一区二区三区四区 呦泬泬精品导航 91精品啪在线观看国产18 无码一区久久久久久久绯色AV 久久久久久久妓女精品免费影院 一级毛片不卡在线播放免费 精品一区二区三区免费爱 精选麻豆国产AV 国产精品白浆无码流出 最新国产精品亚洲二区 亚洲天堂中文 国产免费一级在线观看 国产一区二区三区啪 国产精品九九九久久九九 免费毛片视频网站 日韩欧美在线播放视频 97中文字幕在线观看 国内精品一区二区2021在线 亚洲AV秘 无码一区二区三区臀 国产精品无码专区综合网 九九九影院 国产福利片无码区在线观看 国产亚洲欧美精品一区 精品国产免费久久久久久 免费人成在线观看播放国产 亚洲乱码一区二区三区成人小说 亚洲AV秘 片一区二区三 无码电影在线观看一区二区三区 97在线视频免费 日本在线观看不卡 樱花AV在线无码 午夜视频网址 大陆国产乱人伦 国产午夜精品久久久久99 亚洲欧洲国产日产国码无码 亚洲AⅤ无码片一区二区三区 在线视频 亚洲精品 无码一区二区三区AV免费换脸 国产香蕉尹人综合在线观 九九九影院 麻豆国产乱人伦精品一区二区 亚洲国产香蕉视频欧美 亚洲AV无码专区国产H小说 加勒比无码专区中文字幕 91成人午夜性a一级毛片 亚洲黄色尤物视频 午夜tv视频免费国产区4 亚洲自拍愉拍 本道无码一区二区久久激情 日批视频免费在线观看 精品综合久久久久久8888 国产日韩精品一区二区在线观看播放 51精品视频一区二区三区 亚洲另类欧美综合久久图片区 加勒比黑人在线 久久无码高潮喷水免费看 无码中文日韩Av 亚洲色欲Aⅴ无码一区二区 色欲AV成人无码精品无码 欧美日韩性高爱潮视频 国产女高清在线看免费观看 亚州无线国产2021 亚洲AV无码精品一区二区三区l 久久国产国内精品对话对白 91亚洲人成手机在线观看 国产精品18久久久久久不卡中国 午夜无码一区二区三区在线 久久波多野结衣av 亚洲欧美日韩国产精品网 久久久久中文字幕无码少妇 国产白丝网站精品污在线入口 最新国产午夜福利 国产精品九九九久久九九 久久综合亚洲色社区 国产成人精品免费久久久久 欧美日本道免费二区三区 日本手机在线 中文不卡视频 一区二区免费电影 8av国产精品爽爽ⅴa在线观看 国产午夜亚洲精品不卡福利 精品18在线观看免费视频 精品国产福利久久久 国产自产c区 啪啪视频一区二区三区入囗 在线无码国产精品亚洲а∨ 国产91色在线|亚洲 欧美日韩国产在线观看免费 亚洲VA不卡一区 免费中文熟妇在线影片 国产又色又爽又刺激视频 麻豆国产av尤物网站尤物 亚洲无码a∨在线视频 国产aⅴ天堂亚洲国产av 久久99热精品免费观看欧美 亚洲Va中文字幕久久无码一区 久久精品国产亚洲5555 亚洲一级电影在线观看 久久久99精品成人片中文字幕 亚洲国产成人精品福利在线观看 狠狠色狠狠色综合网老熟女 99国产超薄丝袜足j在线播放 亚洲V在线激情 亚洲婷婷丁香激情 国产免费人成视频在线播放播 色999欧美日韩 中文字幕乱偷乱码亚洲 亚洲VA中文字幕欧美VA丝袜 国产乱人伦偷精品视频免 精品国产av无码一道 欧美亚洲国产人妖系列视 2021国产最新在线视频一区 国产人成无码视频在线 亚洲AV秘 无码一区二区三区1 全免费a级毛片免费看 色综合久久无码中文字幕app 久久99国产亚洲高清 国产女高清在线看免费观看 91天堂素人精品系列全集亚洲 亚洲国产夜色在线观看 91美女片黄在线观看 精品国产av无码一道 久久国产成人午夜av影院 国产一区二区精品久久凹凸 国产精品九九九久久九九 国产成人免费一区二区三区 传媒在线无码 亚洲电影中文字幕 九九九影院 亚洲成a人片在线播放观看国产 妺妺窝人体色www聚色窝韩国 亚洲AV成人无码国产一区二区 久久国产热精品波多野结衣av 国产内射XXXXX在线 亚洲国产一区二区三区最新 国产女人91精品嗷嗷嗷嗷 亚洲午夜无码AV不卡 国产爆乳无码一区二区在线 亚洲 无码 制服 丝袜 自拍 久久半精品国产99精品国产 亚洲最大无码AV网站观看 日韩爱爱视频 精品18在线观看免费视频 制服丝袜视频国产一区 人妻少妇不满足中文字幕 亚洲精品国产品国语在线app 免费二级毛片在线播放 国产成人精品曰本亚洲 久久国产综合精品欧美 人妻无码中文专区久久综合 久久久久久亚洲AV成人无码国产 一本无码人妻在中文字幕 一区二区三区不卡在线 狠狠干视频网站
        成年午夜无码av片在线观看| 国内嫩模自拍偷拍视频| 色偷偷色噜噜狠狠网站30根| 国产精品爽黄69天堂a| 久久中文字幕无码一区二区| 久久精品中文字幕免费| 日韩女同精品av在线观看| 亚洲裸男gv网站| 亚洲成人福利在线观看| 日韩狼人精品在线观看| 国内揄拍国内精品人妻久久| 色婷婷亚洲精品综合影院| 91国视频| 亚洲国产综合性感三级自拍| 久久精品国产色蜜蜜麻豆国语版| 中文字幕欧美人妻精品一区| 免费毛片在线视频| 成年女人午夜特黄特色毛片免| 国产精品一区二区三区自拍| 成人免费看片又大又黄| 亚洲高清在线不卡中文字幕网| 五月激情在线观看视频| 成人无码一区二区三区| 一本大道无码av天堂| 91福利精品老师国产自产在线| av天堂亚洲另类色图在线播放 | 国产福利姬喷水福利在线观看| 久久国产精品免费一区六九堂| 青青久在线视频免费视频| 亚洲av无码国产精品永久一区| 99精品视频免费热播| 日本最新在线一区二区| 国产在线观看免费视频软件| 亚洲精品无播放器在线播放| 欧美v日韩v亚洲综合国产高清| 中文字幕亚洲精品专区| 国产一区内射最近更新| 日韩AV无码一区二区三区不卡毛片| 亚洲色图少妇熟女偷拍自拍| аⅴ天堂中文在线网| 99精品视频在线观看免费|