是否从文本中删除“PERSON”ents？
从文本中删除"PERSON"实体的目的是为了保护个人隐私或遵守数据保护法规。在某些情况下，文本中可能包含了人名等个人身份信息，为了防止这些信息被滥用或泄露，需要将其删除或脱敏处理。
删除"PERSON"实体可以通过文本处理技术来实现，例如使用自然语言处理（NLP）算法来识别并删除文本中的人名实体。这可以通过实体识别技术和规则匹配来实现。一旦识别到"PERSON"实体，可以将其替换为通用的占位符或删除该实体。
删除"PERSON"实体的应用场景包括但不限于：
- 数据分析和挖掘：在进行文本分析、情感分析、舆情监测等任务时，为了保护用户隐私，需要删除文本中的人名实体。
- 社交媒体和论坛：在社交媒体平台或论坛中，为了保护用户隐私和防止恶意利用，需要删除用户发布的文本中的人名实体。
- 法律和合规要求：根据一些国家或地区的法律法规，需要对包含个人身份信息的文本进行处理，以保护用户隐私。
腾讯云提供了一系列与文本处理相关的产品和服务，可以用于实现删除"PERSON"实体的需求，例如：
- 自然语言处理（NLP）：腾讯云的NLP服务提供了实体识别功能，可以识别文本中的人名实体，并进行相应的处理。详情请参考：腾讯云自然语言处理（NLP）
- 数据处理与分析：腾讯云的数据处理与分析服务可以用于对文本数据进行处理和分析，包括实体识别和替换等操作。详情请参考：腾讯云数据处理与分析
通过使用腾讯云的相关产品和服务，可以方便地实现从文本中删除"PERSON"实体的需求，并确保数据的安全和隐私保护。
相关·内容
我尝试将一个电子邮件字符串传递给Pyner，以便将所有实体提取到字典中。我可以使用返回的两个PERSON实体来验证我的设置是否正常工作
import ner
tagger = ner.SocketNER(port=9191, output_format='slashTags')
t = "My daughter Sophia goes to the university of California. James also goes there"
print(type(t))
test = tagger.get_entities(t)
person_ents =
浏览 29提问于2018-01-04得票数 1
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>>> import spacy
>>> en = spacy.load('en')
>>> text = "Joe is walking down the street. He is wondering if Dan Jordan will be home soon."
>>> doc = en(text)
>>> people = [e for e in doc.ents if e.label_ == 'PERSON']
>>> pr
浏览 8提问于2019-05-07得票数 0
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1回答
循环遍历唯一条目
、、
我有一些带有文本的标记实体，正在尝试将它们放入SpaCy中，以便使用它们来创建ner模型。我在创建一个for循环来将同一文本中的实体放在同一条目中时遇到了问题。 示例数据：(df) Text start end ent
Sara and Sam went to the park 0 4 Person
Sara and Sam went to the park 9 12 Person
Jake played on the swings
浏览 15提问于2021-09-10得票数 0
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1回答
我有一个包含250,000个条目的大型数据集，我正在处理的文本列包含一个句子，每一行都包含一个句子。
import pandas as pd
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
from faker import Faker
fake = Faker()
df = pd.read_csv('my/huge/dataset.csv')
(e,g) --> df = pd.DataFrame({'text':['Michael Jackson was a famous si
浏览 3提问于2021-12-09得票数 1
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在从spacy创建nlp管道之后。将文档传递到管道中。我尝试根据它的类型来过滤实体。
for ent in doc.ents:
print(ent.text)
从ents列表中只过滤PERSON或ORG的代码是什么
浏览 15提问于2020-02-11得票数 0
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我正在尝试使用Spacy从文档中删除命名实体。我没有发现任何识别命名实体的麻烦。使用以下代码：
ne = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
print(ne)
persons = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == 'PERSON']
print(persons)
输出：
'Timothy D. Cook',
'Peter',
'Peter',
'Benjamin A. Reitzes',
&#
浏览 15提问于2020-02-24得票数 0
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我正在尝试向我的spaCy管道中添加一个基于匹配规则的函数。但是，将其添加到管道会导致StackOverflow错误。这很可能是一个用户错误。如有任何建议或想法，将不胜感激。
在不将其添加到管道的情况下运行该函数可以正常工作。
代码示例：
import spacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from spacy.tokens import Span
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def extend_matcher_entities(doc):
matcher = Phra
浏览 1提问于2020-11-27得票数 2
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我正在使用德语的spacy模型来提取命名实体，如位置名称、人名和公司名称，但没有得到正确的结果作为输出。有没有我不能准确理解的缺失的概念？
def city_finder(text_data):
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp(text_data)
for ents in doc.ents:
if(ents.label_ == 'GPE'):
return (ents.text)
这是我用来从文本数据中查找城市名称的代码，但它的准确性不是很高
浏览 0提问于2019-09-27得票数 0
1回答
我已经安装了Spacy和en_core_web_sm数据。如果我尝试在随机新闻文章中提取个人信息的代码，我得到大约50%的正确数据。其余的都有问题和错误。
import spacy
import io
from spacy.en import English
from spacy.parts_of_speech import NOUN
from spacy.parts_of_speech import ADP as PREP
nlp = English()
ents = list(doc.ents)
for entity in ents:
if entity.label_ == &
浏览 4提问于2017-03-19得票数 2
我有一个句子列表，我希望能够只在句子中添加1 "PERSON“命名实体(使用spaCy )。我使用的代码如下：
test_list = []
for item in sentences: #for each sentence in 'sentences' list
for ent in item.ents: #for each entity in the sentence's entities
if len(ent in item.ents) == 1: #if there is only one entity
if ent.label
浏览 12提问于2022-01-27得票数 1
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我有一份字典清单，里面有文字：
list_dicts = [{'id': 1, 'text': 'hello my name is Carla'}, {'id': 2, 'text': 'hello my name is John' }]
我在嵌套文本上应用了命名实体识别( Spacy )，如下所示：
for d in list_dicts:
for k,v in d.items():
if k=='text':
doc = nlp(
浏览 1提问于2020-10-13得票数 0
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2回答
我正在尝试使用spaCy和Pandas (PySpark)提取实体，但我得到了一个错误。
使用UDF没有错误，但速度很慢。我做错了什么？
每次加载模型都是为了避免加载错误- Can't find model 'en_core_web_lg'. It doesn't seem to be a shortcut link, a Python package or a valid path to a data directory.
工作UDF:
def __get_entities(x):
global nlp
nlp = spacy.load(&#
浏览 4提问于2020-09-01得票数 0
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1回答
使用Spacy entities，我尝试创建一个包含三列的Pandas数据框架:实体文本、实体左侧的实体文本和实体右侧的实体文本。 nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
with open("./temp_txt.txt", "r") as text_file:
document_ents = nlp(text_file.read()).ents
df = pd.DataFrame({"left": (document_ents[document_ents.index(ent) - 1].
浏览 11提问于2021-02-11得票数 1
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1回答
在命名实体识别(NER)中，前一句对当前句子有什么影响吗？如果你在每个句子中单独应用NER，那么结果是否与在由多个句子组成的文章中使用NER相同？
更确切地说，我用的是Spacy NER。这是第一种方法：
import spacy
nlp = spacy.load('en')
sentences = "My name is Bruce and I come from New York. Pete is my best friend from Amsterdam."
nlp_object = nlp(sentences)
print([(y.text, y.l
浏览 0提问于2018-11-13得票数 3
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我和spaCy一起学习自然语言处理，并决定写一个管道来识别像Dr，Mr，Mrs这样的地址，然后用名字作为个人认可的实体。在这个过程中，我决定使用正则表达式来识别前缀部分，我发现每当我搜索RE模式时，它都会返回整个源文本中的索引。我的任务是提取已寻址的名称并将它们添加为Span对象，但是构造函数要求我传递一个Doc对象范围。
是否可以在doc中定位字符串位置的span？我可以在每一个跨度中分别枚举索引作为一个单独的变量，并在其中搜索正则表达式，我将对此解决方案感到满意，但是，是否可以将字符串位置转换为它所属的span，或者以不同的方式为新识别的实体创建跨度？
import re
import s
浏览 5提问于2022-10-05得票数 1
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我想做的是：
从文本中标记句子
计算句子中每个单词的命名实体
这就是我到目前为止所做的：
nlp = spacy.load('en')
sentence = "Germany and U.S.A are popular countries. I am going to gym tonight"
sentence = nlp(sentence)
tokenized_sentences = []
for sent in sentence.sents:
tokenized_sentences.append(sent)
for s in
浏览 2提问于2017-11-26得票数 2
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1回答
我试图从文本中提取实体及其关系。我试图用实体提取来解析依赖树来执行该操作。递归函数逻辑一定有问题，因为它阻止了我解析信息，但我没有看到它是什么。我想使用依赖树+实体来形成(person，action，location)提取。
期望输出：人物:卢·皮涅拉，动作:退出，Loc:体育场
代码示例：
import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
doc = nlp("Lou Pinella exited from the far left side of the Stadi
浏览 5提问于2021-12-22得票数 0
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2回答
投入:巴拉克·奥巴马是总统
产出:总统是谁？
问题是，虽然SpaCy承认巴拉克·奥巴马是一个人，但在早期阶段将文本标记出来时，巴拉克·奥巴马被分成了两个词，即“巴拉克”和“奥巴马”
附件是我的示例代码：
import spacy
from nltk import word_tokenize
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = 'Barack Obama is the President'
BreakText = word_tokenize(text)
document = nlp(text)
perso
浏览 1提问于2018-01-30得票数 2
1回答
我需要找到英文文本中的俄罗斯名字和姓氏。我试过SpaCy NER，但它只匹配英文名字(例如John Brandon)，而不匹配俄文名字(比如Vitaliy Ivanov)。 我使用音译python库将英文文本翻译成俄文，然后应用俄语Spacy nlp模型通过NER获取名称。 但是我得到了不同的结果，字符串'Ivanov Vitaliy‘和相同的字符串通过音译得到。 代码如下： from transliterate import translit, get_available_language_codes #pip install transliterate
from translit
浏览 31提问于2021-11-22得票数 2
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我正在尝试使用基于规则的Matcher (即添加on_match规则)，按照创建一个名为果树的自定义实体标签。我使用的是spaCy 2.0.11，所以我认为与spaCy 1.X相比，这样做的步骤已经改变了。
例如: doc = nlp('Tom想在联合国吃一些苹果‘)
预期文本和实体产出：
Tom PERSON
apples FRUIT
the United Nations ORG
但是，我似乎得到了以下错误: E084错误将标签ID 7429577500961755728分配给span:不在StringStore中。我已经在下面列出了我的代码。当我将nlp.voab.string‘’
浏览 0提问于2018-04-07得票数 0
1回答
我想通过使用Spacy替换每个实体的标签来处理我的数据，我有3000个文本行来用它们的标签实体替换实体，
例如：
佐治亚州( )最近成为美国第一个“禁止穆斯林文化”的州。
想变成这样：
"GPE“最近成为”禁止NORP培养“的第一个GPE状态。“
我希望代码可以替换多行文本。
非常感谢。
例如，这些代码(只有一个句子)，我想将s (string)修改为列包含3000行
第一个:来自()
s= "His friend Nicolas J. Smith is here with Bart Simpon and Fred."
doc = nlp(s)
newStrin
浏览 1提问于2020-12-16得票数 1
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1回答
在学习文本挖掘的基础知识时，我遇到了以下问题:我必须使用命名实体注释来查找和定位命名实体。但是，当找到该标记时，该标记必须包含在文档中。例如："Hello I am Koen“必须导致"Hello I am < PERSON> Koen < /PERSON>”。 我知道了如何查找和标记命名实体，但我坚持以正确的方式将它们放入文件中。我试着比较ent.orth_是否在文件中，然后用标记+ ent.orth_ +结束标记替换它。 print([(X, X.ent_iob_, X.ent_type_) for X in doc]) 我用它来定位实体的位置和起
浏览 11提问于2019-09-24得票数 0
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使用Scorer在我的测试集上获得分数时，会遇到以下错误
TypeError: score()采用两个位置参数，但给出了3个
import spacy
from spacy.tokens import Span
from spacy import displacy
from spacy.training import *
from spacy.scorer import Scorer
from spacy.util import minibatch, compounding
def evaluate(ner_model, testing_data):
scorer = Scor
浏览 0提问于2021-04-23得票数 2
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2回答
我对ML和一般的Spacy都很陌生。我试图从输入文本中显示命名实体。
这是我的方法：
def run():
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
sentence = "Hi my name is Oliver!"
doc = nlp(sentence)
#Threshold for the confidence socres.
threshold = 0.2
beams = nlp.entity.beam_parse(
[doc], beam_width=16,
浏览 0提问于2020-05-19得票数 0
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英语语言模式在德语敬语实体上的表现是否比德语模型更好？
# pip install spacy
# python -m spacy download en
# python -m spacy download de
nlp = spacy.load('en')
# Uncomment line below to get less good results
# nlp = spacy.load('de')
# Process text
text = (u"Das Auto kauft Herr Müller oder Frau Meier, Frank
浏览 0提问于2018-07-25得票数 0
我有一张桌子上写着人的名字。我想通过从每一个例子中删除人民的名字来识别这一文本，同时保留句子的其余部分。
Row Num Current Sent Ideal Sent
1 Garry bought a cracker. bought a cracker.
2 He named the parrot Eric. He named the parrot.
3 The
浏览 3提问于2022-07-19得票数 0
1回答
如何看待spacy值？
、、、
我试图从spacy模型中获得每个输出类的softmax预测值。当我在下面的代码中放置一个断点'preds‘并跳过管道，直到在NER模型管道组件上调用预测方法时，我可以看到从self._func调用返回的对象是'ParserStepModel’对象。
import spacy
from thinc.model import Model, InT, OutT
def predict(self, X:InT) -> OutT:
preds = self._func(self, X, is_train=False)[0]
return preds
Mode
浏览 1提问于2022-07-05得票数 2
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我试图使用问题的第一个答案提取命名实体，代码如下所示
for i in df['Article'].to_list():
doc = nlp(i)
for entity in doc.ents:
print((entity.text))
但它不是印刷实体。我尝试过print(i)和print(doc)，这两个变量都有值，df['Article']包含新闻文本。有人能帮我解释为什么第二个循环没有提取实体吗？谢谢
编辑：
这是文件，请运行下面的代码来形成我所做的预处理。
df.iloc[:,0].dropna(inplace=True
浏览 2提问于2020-12-18得票数 2
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1回答
下面从df['Article']提取并打印实体的代码工作得很好。
for i in df['Article'].to_list():
doc = nlp(i)
for entity in doc.ents:
print((entity.text))
但是，每当我试图使用append来entities_list.append((entity.text))这些实体时，我就会得到TypeError: object of type 'float' has no len()错误，我尝试使用以下方法创建entities_lis
浏览 2提问于2020-12-19得票数 1
回答已采纳
我是一个新的Python用户。我尝试创建一系列由标签标识条目，并插入这些值。回调函数看起来做得很好，但它总是我要达到的第三个入口的值。我是Python/Linux用户，2.7.6版，似乎是lambda的声明问题，你能帮我吗？
import Tkinter as tk
class c1(tk.Frame):
def __init__(self, master=None):
r = 0
tk.Frame.__init__(self, master)
self.grid()
self.master.title('Test
浏览 2提问于2016-06-03得票数 1
我有一个有80万行的dataframe，对于每一行，我想找到每个注释(row.comment)中提到的人。我想使用节，因为它具有更高的精度，并且我用df.iterrows()实现了并行化，以提高执行速度。当我尝试实现节来查找没有多处理的人的名字时，它可以工作，当我尝试做同样的事情时，但是使用SpaCy也会工作，这意味着这个问题与这个包有关。
import stanza
nlp = stanza.Pipeline(lang='en', processors='tokenize, ner') # initialize English neural pipeline
浏览 12提问于2022-04-21得票数 0
1回答
我使用spaCy管道从文章中提取所有实体。我需要将这些实体保存在一个变量上，这取决于它们被标记的标签。现在我有了这个解决方案，但我认为这不是最合适的解决方案，因为我需要遍历每个标签的所有实体：
nlp = spacy.load("es_core_news_md")
text = # I upload my text here
doc = nlp(text)
personEntities = list(set([e.text for e in doc.ents if e.label_ == "PER"]))
locationEntities = list(set
浏览 1提问于2019-11-27得票数 3
回答已采纳
我用的是Spacy 1.8.2。我添加了一些自定义实体：
def add_entity(matcher, document, i, matches):
ent_id, label, start, end = matches[i]
document.ents += (Span(document, start, end, label),)
nlp.matcher.add_entity("person_one",on_match=add_entity)
nlp.matcher.add_pattern("person_on
浏览 1提问于2017-08-01得票数 0
1回答
空格仅删除组织和人员名称
、、、
我已经写了下面的函数，它从文本中删除所有命名的实体。我如何修改它才能只删除组织和人名？我不想从下面的$6中删除6。谢谢 import spacy
sp = spacy.load('en_core_web_sm')
def NER_removal(text):
document = sp(text)
text_no_namedentities = []
ents = [e.text for e in document.ents]
for item in document:
if item.text in ent
浏览 6提问于2021-10-07得票数 0
1回答
我正在用python做一个私人助理。我决定使用spaCy在句子中获得适当的名词，比如名字或类似的东西。我住在土耳其。我找到了土耳其语的阿尔法版本。我就是那样导入的。
import spacy
nlp = spacy.blank('tr')
doc = nlp(u'Ben Akın.') #It means 'I am Akın.'
print([(X.text, X.label_) for X in doc.ents])
我得到这样的输出。
[]
另外，当我使用英语的时候
import spacy
spacy.load('en')
浏览 0提问于2018-12-10得票数 0
1回答
我试图使用下面的代码从DataFrame中可用的文本中提取实体。
for i in df['Text'].to_list():
doc = nlp(i)
for entity in doc.ents:
if entity.label_ == 'GPE':
我需要用对应的文本列来存储第一个GPE的文本。例如，如果下面是df['Text']列中索引0处的文本
美国和加拿大的比赛被推迟
然后，我只需要第一个位置(美国)在另一列，如df['Place']对应的索引文本，即0。df['Place&
浏览 3提问于2020-12-22得票数 2
回答已采纳
1回答
当我使用SpaCy NER时，SpaCy会将'TodoA‘识别为PERSON。这显然是不合理的。有没有办法验证SpaCy提取的实体是否合理？谢谢!
这些不合理的实体大多是通过空间波束搜索来提取的。波束搜索代码为：
import spacy
import sys
from collections import defaultdict
nlp = spacy.load('en')
text = u'Will Japan join the European Union? If yes, we should \
move to United States. Fast
浏览 2提问于2020-12-17得票数 0
1回答
我有以下代码
import spacy
from spacy.tokens import Span
import en_core_web_lg
nlpsm = en_core_web_lg.load()
doc = nlpsm(text)
finalwor = []
fil = [i for i in doc.ents if i.label_.lower() in ["person"]]
fil_a = [i for i in doc.ents if i.label_.lower() in ['GPE']]
fil_b = [i fo
浏览 0提问于2020-03-10得票数 1
回答已采纳
2回答
我是Python和NLP (使用SpaCy)的新手，所以我希望有人能帮我。我想要在我的文本中检测命名实体，并且在我想从NE中获得5个左右的单词之后检测命名实体。 我已经找到了NEs，但我却无法找到“周围的单词”。 import spacy
nlp=spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(open(path to my text).read())
for index, token in enumerate(doc.ents):
if token.label_ == "PERSON" and token.tex
浏览 24提问于2019-06-03得票数 3
1回答
如果一些命名实体是复合词，那么如何使用spaCy从文本中删除命名实体？
我知道在的问题，我相信这不是一个重复的问题，因为被接受的答案张贴在那里将失败，如果命名的实体是复合词。下面显示了为什么链接问题的公认答案失败的示例代码。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text_data = 'This is a text document that speaks about entities like New York and Nokia'
document = nlp(text_data)
text
浏览 3提问于2020-06-25得票数 0
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1回答
可以在Spacy中更改单个实体吗？我在列表中有一些文档对象，其中一些文档包含一个“欺诈”标签。但是，我需要将一些“欺诈”实体标签更改为"FALSE_ALARM“。我正在使用Spacy的匹配器来查找"FALSE_ALARM“实体，但是我不能覆盖现有的标签。我尝试过以下几种方法： def add_event_ent(matcher, doc, i, matches):
match_id, start, end = matches[i]
match_doc = doc[start:end]
for entity in match_doc.ents:
浏览 8提问于2019-02-25得票数 3
回答已采纳
1回答
我需要用一个单元测试来测试这个函数：
def nlp_extraction(texts, nlp=None):
extr = []
for doc in nlp.pipe([texts]):
extr.append(list([ent.label_, ent.text]) for ent in doc.ents)
extracao = [list(extr[i]) for i in range(len(extr))]
extracao = list(chain.from_iterable(extracao))
ex
浏览 10提问于2022-11-30得票数 0
我正在将Dao层从KodoJDO移植到Hibernate。我将我的菜单保存在数据库中，并根据用户的权限修剪一个本地副本，以便只显示用户被允许执行的操作。
当我在KodoJDO中这样做的时候，我必须使我修剪的对象成为临时对象，因为我不想将更改写回数据库。
我在Hibernate中看不到任何等效的功能。有吗？如何防止这些更改被写回数据库。
下面是prune函数。
public void prune(Collection<Entitlement> ents)
{
Session session=PersistenceManager.getManager();
// Rewri
浏览 0提问于2011-01-28得票数 0
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import re
import spacy
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
stop = stopwords.words('english')
from nltk.corpus import wordnet
inputfile = open('inputfile.txt', 'r')
String= inputfile.read()
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
def candidate_name_extractor(inp
浏览 20提问于2017-11-30得票数 2
我正在使用spacy来分析恐怖分子，奇怪的是spacy找不到像fatah这样的组织。代码如下
import spacy
nlp = spacy.load('en')
def read_file_to_list(file_name):
with open(file_name, 'r') as file:
return file.readlines()
terrorism_articles = read_file_to_list('data/rand-terrorism-dataset.txt')
terrorism_arti
浏览 0提问于2020-03-09得票数 0
我需要将各种实体的列表转换为字符串。到目前为止，我使用：
all_ents_dead=[] # converted to strings
for i in all_ents:
all_ents_dead.append(str(i))
是否有一种优化的方法来做到这一点？
编辑:然后我需要找到其中的哪一个包含特定的字符串。到目前为止，我已经：
matching = [s for s in all_ents_dead if "GROUPS" in s]
浏览 5提问于2017-10-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在试着提取简历中的人名。我没有得到正确的输出。我到现在为止所做的就是。
import en_core_web_sm
import spacy
import pdfplumber
nlp = en_core_web_sm.load()
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
pdf = pdfplumber.open('C:/Person.pdf')
page = pdf.pages[0]
doc = nlp(page.extract_text())
print([(X.text, X.label_) for X in doc.
浏览 2提问于2020-09-01得票数 1
1回答
我有一个文本文档，我想找出哪个人的文本是“最多的”，我的近似“大部分”将被定义为提到最多的人。
我使用命名实体识别( NER )来获取所有NER的列表，然后筛选== 'PERSON‘类型。然后我得到每个人的频率分布。这是可行的，但Spacy将每个文字命名实体令牌视为不同，即“约翰史密斯”不是“约翰”或“史密斯”。
是否有更好的方法来找到文本中“最重要的人”？
如何获得合并/合并计数，其中不同形式的相同名称是组合的？
我可以自己想出办法来做这件事，但是这个概念有一个具体的名称吗，所以我可以进一步研究。
某些NLP库(例如Spacy或NLTK )有能力这样做吗？
下
浏览 3提问于2021-12-03得票数 1
回答已采纳
1回答
指向类的空指针
、、、
我试图验证数组中的指针，这样就不会导致任何内存错误，
这个方法是：
for(int i=0;i<array_size;i++) {
if (array[i]!=NULL)
array[i]->stuff();
}
}
在过去是有效的。
现在，我必须做同样的事情，除了基于对象变量的顺序。
我的新方法是：
Direct2Entity* nextset[MAX_ENTS]; // ents[MAX_ENTS] is also a Direct2Entity* array
for(int i=0;i<MAX_ENTS;i++) {
ne
浏览 4提问于2013-02-25得票数 0
回答已采纳
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