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45af28c
1 Parent(s): 12c22ef

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  1. app.py +26 -2
  2. audio_catslu.wav +0 -0
  3. catslu/config.yaml +1933 -0
  4. catslu/valid.acc.ave_5best.pth +3 -0
app.py CHANGED
@@ -35,6 +35,13 @@ speech2text_fsc = Speech2Text.from_pretrained(
35
  nbest=1
36
  )
37
 
 
 
 
 
 
 
 
38
  def inference(wav,data):
39
  with torch.no_grad():
40
  if data == "english_slurp":
@@ -60,6 +67,23 @@ def inference(wav,data):
60
  objects=intent.split("_")[1]
61
  location=intent.split("_")[2]
62
  text="{action: "+action+", object: "+objects+", location: "+location+"}"
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
63
  # if lang == "chinese":
64
  # wav = text2speechch(text)["wav"]
65
  # scipy.io.wavfile.write("out.wav",text2speechch.fs , wav.view(-1).cpu().numpy())
@@ -72,12 +96,12 @@ title = "ESPnet2-SLU"
72
  description = "Gradio demo for ESPnet2-SLU: Advancing Spoken Language Understanding through ESPnet. To use it, simply record your audio or click one of the examples to load them. Read more at the links below."
73
  article = "<p style='text-align: center'><a href='https://github.com/espnet/espnet' target='_blank'>Github Repo</a></p>"
74
 
75
- examples=[['audio_slurp.flac',"english_slurp"],['audio_fsc.wav',"english_fsc"]]
76
 
77
  # gr.inputs.Textbox(label="input text",lines=10),gr.inputs.Radio(choices=["english"], type="value", default="english", label="language")
78
  gr.Interface(
79
  inference,
80
- [gr.inputs.Audio(label="input audio",source = "microphone", type="file"),gr.inputs.Radio(choices=["english_slurp","english_fsc"], type="value", default="english_slurp", label="Dataset")],
81
  gr.outputs.Textbox(type="str", label="Output"),
82
  title=title,
83
  description=description,
 
35
  nbest=1
36
  )
37
 
38
+ speech2text_fsc = Speech2Text.from_pretrained(
39
+ asr_train_config="catslu/config.yaml",
40
+ asr_model_file="catslu/valid.acc.ave_5best.pth",
41
+ # Decoding parameters are not included in the model file
42
+ nbest=1
43
+ )
44
+
45
  def inference(wav,data):
46
  with torch.no_grad():
47
  if data == "english_slurp":
 
67
  objects=intent.split("_")[1]
68
  location=intent.split("_")[2]
69
  text="{action: "+action+", object: "+objects+", location: "+location+"}"
70
+ elif data == "chinese":
71
+ print(wav.name)
72
+ speech, rate = soundfile.read(wav.name)
73
+ print(speech.shape)
74
+ if len(speech.shape)==2:
75
+ speech=speech[:,0]
76
+ # soundfile.write("store_file.wav", speech, rate, subtype='FLOAT')
77
+ print(speech.shape)
78
+ nbests = speech2text_fsc(speech)
79
+ text, *_ = nbests[0]
80
+ text=text.split(" ")[0]
81
+ # intent=text.split(" ")[0]
82
+ # action=intent.split("_")[0]
83
+ # objects=intent.split("_")[1]
84
+ # location=intent.split("_")[2]
85
+ # text="{action: "+action+", object: "+objects+", location: "+location+"}"
86
+
87
  # if lang == "chinese":
88
  # wav = text2speechch(text)["wav"]
89
  # scipy.io.wavfile.write("out.wav",text2speechch.fs , wav.view(-1).cpu().numpy())
 
96
  description = "Gradio demo for ESPnet2-SLU: Advancing Spoken Language Understanding through ESPnet. To use it, simply record your audio or click one of the examples to load them. Read more at the links below."
97
  article = "<p style='text-align: center'><a href='https://github.com/espnet/espnet' target='_blank'>Github Repo</a></p>"
98
 
99
+ examples=[['audio_slurp.flac',"english_slurp"],['audio_fsc.wav',"english_fsc"],['audio_catslu.wav',"chinese"]]
100
 
101
  # gr.inputs.Textbox(label="input text",lines=10),gr.inputs.Radio(choices=["english"], type="value", default="english", label="language")
102
  gr.Interface(
103
  inference,
104
+ [gr.inputs.Audio(label="input audio",source = "microphone", type="file"),gr.inputs.Radio(choices=["english_slurp","english_fsc","chinese"], type="value", default="english_slurp", label="Dataset")],
105
  gr.outputs.Textbox(type="str", label="Output"),
106
  title=title,
107
  description=description,
audio_catslu.wav ADDED
Binary file (53.4 kB). View file
 
catslu/config.yaml ADDED
@@ -0,0 +1,1933 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ config: conf/train_asr_smaller_aishell_xlsr.yaml
2
+ print_config: false
3
+ log_level: INFO
4
+ dry_run: false
5
+ iterator_type: sequence
6
+ output_dir: exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_train_asr_smaller_aishell_xlsr_raw_zh_word
7
+ ngpu: 1
8
+ seed: 0
9
+ num_workers: 1
10
+ num_att_plot: 3
11
+ dist_backend: nccl
12
+ dist_init_method: env://
13
+ dist_world_size: null
14
+ dist_rank: null
15
+ local_rank: 0
16
+ dist_master_addr: null
17
+ dist_master_port: null
18
+ dist_launcher: null
19
+ multiprocessing_distributed: false
20
+ unused_parameters: false
21
+ sharded_ddp: false
22
+ cudnn_enabled: true
23
+ cudnn_benchmark: false
24
+ cudnn_deterministic: true
25
+ collect_stats: false
26
+ write_collected_feats: false
27
+ max_epoch: 100
28
+ patience: null
29
+ val_scheduler_criterion:
30
+ - valid
31
+ - loss
32
+ early_stopping_criterion:
33
+ - valid
34
+ - loss
35
+ - min
36
+ best_model_criterion:
37
+ - - train
38
+ - loss
39
+ - min
40
+ - - valid
41
+ - loss
42
+ - min
43
+ - - train
44
+ - acc
45
+ - max
46
+ - - valid
47
+ - acc
48
+ - max
49
+ keep_nbest_models: 5
50
+ grad_clip: 5.0
51
+ grad_clip_type: 2.0
52
+ grad_noise: false
53
+ accum_grad: 1
54
+ no_forward_run: false
55
+ resume: true
56
+ train_dtype: float32
57
+ use_amp: false
58
+ log_interval: null
59
+ use_tensorboard: true
60
+ use_wandb: false
61
+ wandb_project: null
62
+ wandb_id: null
63
+ wandb_entity: null
64
+ wandb_name: null
65
+ wandb_model_log_interval: -1
66
+ detect_anomaly: false
67
+ pretrain_path: null
68
+ init_param: []
69
+ ignore_init_mismatch: false
70
+ freeze_param:
71
+ - frontend.upstream
72
+ num_iters_per_epoch: null
73
+ batch_size: 20
74
+ valid_batch_size: null
75
+ batch_bins: 1000000
76
+ valid_batch_bins: null
77
+ train_shape_file:
78
+ - exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_stats_raw_zh_word/train/speech_shape
79
+ - exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_stats_raw_zh_word/train/text_shape.word
80
+ valid_shape_file:
81
+ - exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_stats_raw_zh_word/valid/speech_shape
82
+ - exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_stats_raw_zh_word/valid/text_shape.word
83
+ batch_type: folded
84
+ valid_batch_type: null
85
+ fold_length:
86
+ - 80000
87
+ - 150
88
+ sort_in_batch: descending
89
+ sort_batch: descending
90
+ multiple_iterator: false
91
+ chunk_length: 500
92
+ chunk_shift_ratio: 0.5
93
+ num_cache_chunks: 1024
94
+ train_data_path_and_name_and_type:
95
+ - - dump/raw/train/wav.scp
96
+ - speech
97
+ - sound
98
+ - - dump/raw/train/text
99
+ - text
100
+ - text
101
+ valid_data_path_and_name_and_type:
102
+ - - dump/raw/valid/wav.scp
103
+ - speech
104
+ - sound
105
+ - - dump/raw/valid/text
106
+ - text
107
+ - text
108
+ allow_variable_data_keys: false
109
+ max_cache_size: 0.0
110
+ max_cache_fd: 32
111
+ valid_max_cache_size: null
112
+ optim: adam
113
+ optim_conf:
114
+ lr: 0.0001
115
+ scheduler: warmuplr
116
+ scheduler_conf:
117
+ warmup_steps: 2500
118
+ token_list:
119
+ - <blank>
120
+ - <unk>
121
+ - 航
122
+ - 导
123
+ - inform_操作_none
124
+ - inform_终点名称_none
125
+ - 去
126
+ - none_none_none
127
+ - 我
128
+ - 到
129
+ - inform_poi名称_none
130
+ - unknown
131
+ - 要
132
+ - 市
133
+ - side
134
+ - 一
135
+ - 个
136
+ - 路
137
+ - 区
138
+ - 第
139
+ - 大
140
+ - 县
141
+ - 你
142
+ - inform_序列号_none
143
+ - 小
144
+ - 城
145
+ - 站
146
+ - 家
147
+ - 南
148
+ - 中
149
+ - 山
150
+ - 州
151
+ - 好
152
+ - 镇
153
+ - 场
154
+ - 的
155
+ - 院
156
+ - 西
157
+ - 店
158
+ - 东
159
+ - 车
160
+ - 阳
161
+ - 学
162
+ - 北
163
+ - 园
164
+ - dialect
165
+ - 安
166
+ - 新
167
+ - 海
168
+ - 回
169
+ - 公
170
+ - 医
171
+ - 二
172
+ - 不
173
+ - 三
174
+ - 广
175
+ - 天
176
+ - 村
177
+ - 有
178
+ - 闭
179
+ - 开
180
+ - 酒
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198
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200
+ - 国
201
+ - 了
202
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203
+ - 那
204
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205
+ - robot
206
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207
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209
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221
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270
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280
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+ - inform_请求类型_none
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284
+ - noise
285
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288
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293
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300
+ - 科
301
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+ - inform_页码_none
304
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+ - 费
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413
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417
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418
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420
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421
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422
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423
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709
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900
+ - 靠
901
+ - 座
902
+ - 锅
903
+ - 麦
904
+ - 雁
905
+ - 羊
906
+ - 共
907
+ - 邓
908
+ - 荣
909
+ - 食
910
+ - 陕
911
+ - 邑
912
+ - 右
913
+ - 铺
914
+ - 梁
915
+ - 宣
916
+ - 幸
917
+ - 哥
918
+ - 士
919
+ - 员
920
+ - 招
921
+ - 番
922
+ - 徐
923
+ - 检
924
+ - 巷
925
+ - 私
926
+ - 堡
927
+ - 跟
928
+ - 器
929
+ - 峪
930
+ - 立
931
+ - 氏
932
+ - 教
933
+ - 圣
934
+ - 购
935
+ - 印
936
+ - 黑
937
+ - 完
938
+ - 条
939
+ - 唉
940
+ - 燕
941
+ - 屿
942
+ - 闸
943
+ - 茶
944
+ - 任
945
+ - 种
946
+ - 蛋
947
+ - 荆
948
+ - 岔
949
+ - inform_value_none
950
+ - 黎
951
+ - 奉
952
+ - 准
953
+ - 熟
954
+ - 薛
955
+ - 朔
956
+ - 范
957
+ - 械
958
+ - 菲
959
+ - 雪
960
+ - 腾
961
+ - 备
962
+ - 琼
963
+ - 尹
964
+ - 垣
965
+ - 吴
966
+ - 示
967
+ - 嫖
968
+ - 宫
969
+ - 冲
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+ - 毛
971
+ - 绘
972
+ - 菏
973
+ - 嘞
974
+ - 浙
975
+ - 遵
976
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977
+ - 饶
978
+ - 嗷
979
+ - 简
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981
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982
+ - 岚
983
+ - 豆
984
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987
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988
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997
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998
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999
+ - 研
1000
+ - 究
1001
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1002
+ - 冀
1003
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1004
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1005
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1006
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1007
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1008
+ - deny_操作_none
1009
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1010
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1012
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1013
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1018
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1021
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1022
+ - 舟
1023
+ - 摄
1024
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1025
+ - 洗
1026
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1027
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1028
+ - 啡
1029
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1030
+ - 甸
1031
+ - 泾
1032
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1033
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1035
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1036
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1038
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1039
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1040
+ - 夫
1041
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1042
+ - 童
1043
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1044
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1045
+ - 浩
1046
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1047
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1048
+ - 禄
1049
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1050
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1051
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1052
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1053
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1054
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1055
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1056
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1057
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1058
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1059
+ - 厉
1060
+ - 测
1061
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1062
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1063
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1064
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1065
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1066
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1067
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1068
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1069
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1070
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1071
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1077
+ - request_前方路况_none
1078
+ - 竹
1079
+ - 列
1080
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1081
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1082
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1083
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1084
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1087
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1089
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1092
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1093
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1094
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1097
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1098
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1099
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1100
+ - 葫
1101
+ - 芦
1102
+ - 漫
1103
+ - 峨
1104
+ - 需
1105
+ - 眉
1106
+ - 瓦
1107
+ - 如
1108
+ - 根
1109
+ - 域
1110
+ - 式
1111
+ - 何
1112
+ - 鞍
1113
+ - 饺
1114
+ - 票
1115
+ - 冶
1116
+ - 喷
1117
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1118
+ - 组
1119
+ - 昭
1120
+ - 延
1121
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1122
+ - 角
1123
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1125
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1126
+ - 晃
1127
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1128
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1129
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1130
+ - 些
1131
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1132
+ - 蹄
1133
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1134
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1135
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1136
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1137
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1139
+ - 锁
1140
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1141
+ - 桑
1142
+ - 沥
1143
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1144
+ - 制
1145
+ - 督
1146
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1147
+ - 址
1148
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1149
+ - 侬
1150
+ - 烧
1151
+ - 翡
1152
+ - 堤
1153
+ - 伟
1154
+ - 驼
1155
+ - 昊
1156
+ - 牌
1157
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1158
+ - 室
1159
+ - 轩
1160
+ - 鹰
1161
+ - 钉
1162
+ - 空
1163
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1164
+ - 蛳
1165
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1166
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1167
+ - 姓
1168
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1169
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1170
+ - 亿
1171
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1172
+ - 功
1173
+ - 淄
1174
+ - 澳
1175
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1176
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1177
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1178
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1179
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1180
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1181
+ - 鄄
1182
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1183
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1184
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1185
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1186
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1187
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1188
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1189
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1190
+ - 疗
1191
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1192
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1194
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1195
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1197
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1198
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1199
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1200
+ - 鹅
1201
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1202
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1204
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1205
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1206
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1207
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1208
+ - 味
1209
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1210
+ - 妞
1211
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1212
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1213
+ - hi
1214
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1215
+ - 摁
1216
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1217
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1218
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1219
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1220
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1221
+ - 培
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1223
+ - inform_起点名称_none
1224
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1225
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1226
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1227
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1228
+ - m
1229
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1230
+ - 摩
1231
+ - 送
1232
+ - 段
1233
+ - 悦
1234
+ - 餐
1235
+ - 早
1236
+ - 议
1237
+ - 互
1238
+ - 助
1239
+ - 抚
1240
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1241
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1242
+ - 调
1243
+ - 杰
1244
+ - 份
1245
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1246
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1247
+ - 邻
1248
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1249
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1250
+ - 泳
1251
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1252
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1253
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1254
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1255
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1256
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1257
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1258
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1259
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1262
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1263
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1265
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1266
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1267
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1268
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1269
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1270
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1271
+ - 圆
1272
+ - 算
1273
+ - 思
1274
+ - 储
1275
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1276
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1277
+ - 聚
1278
+ - 湿
1279
+ - 肇
1280
+ - 阆
1281
+ - 拿
1282
+ - 沣
1283
+ - 渔
1284
+ - 铝
1285
+ - 植
1286
+ - 托
1287
+ - 盟
1288
+ - 宇
1289
+ - 但
1290
+ - 渠
1291
+ - 告
1292
+ - 丘
1293
+ - 拓
1294
+ - 陇
1295
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1296
+ - 操
1297
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1298
+ - deny_poi名称_none
1299
+ - 询
1300
+ - 攀
1301
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1302
+ - 副
1303
+ - 或
1304
+ - 假
1305
+ - 焰
1306
+ - 夜
1307
+ - 妓
1308
+ - 而
1309
+ - 漆
1310
+ - 濮
1311
+ - 胥
1312
+ - 密
1313
+ - 志
1314
+ - 苹
1315
+ - 彭
1316
+ - 陪
1317
+ - 添
1318
+ - 满
1319
+ - 章
1320
+ - 骨
1321
+ - 栖
1322
+ - 呦
1323
+ - 善
1324
+ - 乖
1325
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1326
+ - 爷
1327
+ - 鸟
1328
+ - 璧
1329
+ - 专
1330
+ - 洧
1331
+ - 依
1332
+ - 仔
1333
+ - 晨
1334
+ - 沂
1335
+ - 券
1336
+ - 晓
1337
+ - 压
1338
+ - 涨
1339
+ - 闻
1340
+ - 男
1341
+ - 诊
1342
+ - 融
1343
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1344
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1345
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1346
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1347
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1348
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1349
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1351
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1352
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1353
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1354
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1355
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1356
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1357
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1358
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1359
+ - 蝉
1360
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1361
+ - 迹
1362
+ - 翰
1363
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1364
+ - 牡
1365
+ - 帅
1366
+ - 雨
1367
+ - 呈
1368
+ - 迷
1369
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1370
+ - 召
1371
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1372
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1373
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1374
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1375
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1376
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1377
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1378
+ - 彗
1379
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1380
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1381
+ - 洁
1382
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1383
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1384
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1388
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1389
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1391
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1392
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1393
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1394
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1396
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1397
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1398
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1399
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1400
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1401
+ - 候
1402
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1403
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1404
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1407
+ - 莘
1408
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1409
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1411
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1412
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1413
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1414
+ - 蛟
1415
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1416
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1417
+ - 盖
1418
+ - 楠
1419
+ - 只
1420
+ - 编
1421
+ - 虾
1422
+ - 尽
1423
+ - 尧
1424
+ - 晚
1425
+ - 珍
1426
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1427
+ - 捆
1428
+ - 绑
1429
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1430
+ - 盱
1431
+ - 眙
1432
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1433
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1434
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1435
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1436
+ - 晟
1437
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1438
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1439
+ - 毕
1440
+ - 沭
1441
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1442
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1443
+ - 眠
1444
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1445
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1446
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1447
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1448
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1449
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1450
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1451
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1453
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1454
+ - request_剩余距离_none
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1457
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1458
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1459
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1460
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1461
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1462
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1463
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1467
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1468
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1469
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1477
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1486
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1491
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1492
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1494
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1495
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1496
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1497
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1498
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1499
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1500
+ - 钓
1501
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1502
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1504
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1505
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1506
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1508
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1509
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1510
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1511
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1514
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1515
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1516
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1518
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1519
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1520
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1521
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1522
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1523
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1524
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1525
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1526
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1527
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1528
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1529
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1530
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1531
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1533
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1537
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1538
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1546
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1547
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1548
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1549
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1551
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1552
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1553
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