Spacy的空白模型的底层架构是什么。[spacy.blank("en")]
Spacy的空白模型的底层架构是基于Spacy库的自然语言处理（NLP）框架。Spacy是一个开源的Python库，用于处理和分析文本数据。空白模型是Spacy库中的一种模型类型，它是一个轻量级的模型，没有经过预训练的权重参数。
空白模型的底层架构主要包括以下几个组件：
- 词汇表（Vocabulary）：空白模型使用一个词汇表来存储文本数据中出现的所有词汇。词汇表中包含了每个词汇的唯一标识符（ID）和相关的属性信息。
- 标记器（Tokenizer）：空白模型使用标记器将输入的文本数据分割成单个的标记（tokens）。标记可以是单词、标点符号或其他语言单位。
- 词向量（Word Vectors）：空白模型可以加载预训练的词向量，用于表示每个词汇的向量表示。然而，空白模型本身并不包含任何预训练的词向量，需要手动加载。
- 管道（Pipeline）：空白模型可以通过管道处理文本数据，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等任务。用户可以根据需要选择性地添加或移除管道组件。
空白模型的优势在于它的轻量级和灵活性。由于没有预训练的权重参数，空白模型的加载速度快，适用于快速原型开发和小规模文本处理任务。同时，用户可以根据自己的需求自定义和扩展空白模型的功能。
对于Spacy的空白模型，腾讯云没有提供直接相关的产品和产品介绍链接地址。但是，腾讯云提供了一系列与自然语言处理相关的产品和服务，例如腾讯云智能语音、腾讯云智能机器翻译等，可以帮助开发者在云计算环境中进行文本处理和语言理解的任务。
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1回答
我正在使用spacy.blank("en")模型从头开始训练一个自定义NER模型。我将自定义词向量添加到其中。向量的加载方式如下： from gensim.models.word2vec import Word2Vec
from gensim.models import KeyedVectors
med_vec = KeyedVectors.load_word2vec_format('./wikipedia-pubmed-and-PMC-w2v.bin', binary=True, limit = 300000) 在下面的代码片段中，我将其添加到空白模型中：
浏览 32提问于2020-03-24得票数 0
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这是经典的培训模式。
TRAIN_DATA = [
("Who is Shaka Khan?", {"entities": [(7, 17, "PERSON")]}),
("I like London and Berlin.", {"entities": [(7, 13, "LOC"), (18, 24, "LOC")]}),
]
我曾经用代码进行训练，但据我所知，使用CLI训练方法进行的培训更好。但是，我的格式是这样的。
我已经找到了这种转换的代码片段，但是他们中的
浏览 3提问于2019-12-05得票数 3
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我训练了快速文本嵌入，并将它们保存为.vec文件。我想用这些来做我的斯宾塞模型。有什么区别吗
python -m spacy train en [new_model] [train_data] [dev_data] --pipeline ner --base-model embeddings.vec
和
python -m spacy train en [new_model] [train_data] [dev_data] --pipeline ner --vectors embeddings.vec？
两种方法产生的训练损失、F评分等几乎相同。
浏览 0提问于2020-11-25得票数 0
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我已经训练了一个基于spacy.blank('en')的模型，并使用nlp.to_disk来保存它，但是当我执行spacy.load('path/to/model')时，我遇到了错误Can't find factory for 'TokenVectorEncoder'
在模型文件夹中，有一个TokenVectorEncoder目录，meta.json文件也提到了TokenVectorEncoder。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2017-10-24得票数 0
我已经使用自定义标记器在spaCy中训练了一个自定义NER模型。我想不使用记号赋予器来保存NER模型。我使用在spaCy支持论坛中找到的代码尝试了以下代码：
import spacy
nlp = spacy.load("en")
nlp.tokenizer = some_custom_tokenizer
# Train the NER model...
nlp.tokenizer = None
nlp.to_disk('/tmp/my_model', disable=['tokenizer'])
当我尝试加载它时，管道是空的，令人惊讶的是，它有
浏览 6提问于2018-01-30得票数 9
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我很难弄清楚如何从spacy V3内置的模型中一点一点地组装spacy管道。我已经下载了en_core_web_sm模型并可以用nlp = spacy.load("en_core_web_sm")加载它。处理示例文本就像这样工作得很好。
现在我想要的是从空白构建一个英语管道，然后一点一点地添加组件。我做，而不是，希望加载整个en_core_web_sm管道并排除组件。为了具体起见，假设我只想在管道中使用spacy默认的tagger。向我建议
import spacy
from spacy.pipeline.tagger import DEFAULT_TAGGER_MODEL
浏览 25提问于2021-08-02得票数 1
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我想要建立一个SpaCy模型来识别组织名称。每个组织名称有1到4个单词，可以有标题或大写。我已增列了3500多个这样的机构名称：
patterns = []
for organisation in organisations_list:
patterns.append({"label": "ORG", "pattern": organisation.strip()})
现在，我有了一个模式列表，如下所示：
for p in patterns:
print(p)
结果：
{'label': 'ORG',
浏览 2提问于2021-03-27得票数 3
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这是一个简单的代码，它是从教程文档中提取的(或多或少)。一旦我使用下面的训练代码训练了NER模型，我就在for循环中使用nlp(sentence).ents来获取命名实体。如您所见，我使用了一个空白模型spacy.blank('en') --这是因为我要添加新的实体。但是没有从测试集中检测到任何实体。
import spacy
import random
from spacy.util import compounding
from spacy.util import minibatch
def get_batches(train_data, model_type):
浏览 2提问于2019-01-28得票数 1
我是spacy和python的新手，通过使用下面的代码我已经创建了新的自定义model.But我的需求是如何将新的训练数据附加到现有的(我的自定义)模型中。
TRAIN_DATA = [
('Who is Kofi Annan?', {
'entities': [(8, 18, 'people')]
}),
('Who is Steve Jobs?', {
'entities': [(7, 17, 'people')]
}),
浏览 2提问于2019-08-13得票数 1
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SpaCy不支持阿拉伯语，但我可以在预先训练的阿拉伯特模型中使用SpaCy吗？
是否可以修改这段代码，这样它就可以接受bert-大型-arabertv02而不是en_core_web_lg？
!python -m spacy download en_core_web_lg
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
在这里，我们如何称呼AraBertV.02
from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor
from transformers import AutoToken
浏览 5提问于2022-10-13得票数 3
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我正在尝试将spacy已经训练过的挪威Bokm l解析器添加到空白的spacy管道中。当我添加管道时，我没有收到错误消息，但是不管输入是什么，管道都将所有标记归类为名词。我在这里错过了什么？
import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.blank("nb")
wanted_pipes = ["morphologizer", "parser"]
for pipe_name in wanted_pipes:
if pipe_name not in nlp.pipe_names:
浏览 7提问于2022-09-20得票数 1
我想使用spaCy v3训练自定义NER模型。我准备了训练数据，并使用了以下脚本
import spacy
from spacy.tokens import DocBin
nlp = spacy.blank("en") # load a new spacy model
db = DocBin() # create a DocBin object
for text, annot in tqdm(TRAIN_DATA): # data in previous format
doc = nlp.make_doc(text) # create doc object from
浏览 63提问于2021-06-13得票数 1
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我是spaCy新手，我需要帮助处理以下错误。我基本上是从获取代码的。它在自己的网站上工作，但在我的jupyternotebook上就不行了。
当我运行以下代码时：
进口香料
nlp = spacy.blank("en") nlp.add_pipe("tagger")
我有以下错误：
ValueError: E003不是一个有效的管道组件。预期可调用，但获得'tagger‘(名称：'None').E004如果您打算添加一个内置组件，使用create_pipe：nlp.add_pipe(nlp.create_pipe('
浏览 4提问于2022-07-15得票数 2
import spacy
nlp = spacy.load('en_web_core_sm')
doc = nlp("I love spacy. Spacy is so cool.")
for token in doc:
print(token)
这将打印新行中的每个标记。但是，如果我单独想要“酷”令牌，我应该知道该标记的索引对！！我能做些什么？
例:如果文档中有1000个单词，我想要一个特定的单词“模拟”作为一个单独的标记，但我不知道该标记在文档中的位置。与其绕着这1000个单词循环，还有没有办法直接获得“模拟”的索引呢？
浏览 9提问于2022-07-07得票数 0
我希望组合两个不同spacy.Languages的结果，但是会收到以下错误：
ValueError('E999无法合并Doc对象，因为它们并不都共享相同的Vocab‘)。
示例代码：
import spacy
from spacy.tokens import Doc
nlp_1 = spacy.blank("en")
ruler = nlp_1.add_pipe("entity_ruler")
ruler.add_patterns([{"label": "ORG", "pattern": "A
浏览 3提问于2022-09-01得票数 1
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这是我使用spacy识别名称实体的代码。
import spacy
nlp = spacy.load("en")
text = "But YouTube is starting from behind. The company made a late push\ninto hardware, and Apple’s Siri, available on iPhones, and Amazon’s Alexa\nsoftware, which runs on its Echo and Dot devices, have clear leads in\nconsumer a
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
我在这个问题上压力太久了，似乎找不到解决办法。我想训练一个新的模型来识别动物和物种的名字。我创建了一个模拟训练集来测试它。然而，我总是得到一个ValueError: [E973] Unexpected type for NER data
我曾在StackOverflow上的其他帖子上尝试过其他解决方案，包括：
使用spacy.blank('en')Installing spacy-lookups-data而不是重复检查培训集的格式和类型是否正确
所有这些都会导致相同的错误。
import os
import spacy
from spacy.lang.en import Eng
浏览 39提问于2022-02-24得票数 1
根据Spacy文档的说明，我发现：
import spacy
from spacy import displacy
from spacy.tokens import Span
text = "Welcome to the Bank of China. We are at home."
nlp = spacy.blank("en")
doc = nlp(text)
doc.spans["sc"] = [
Span(doc, 3, 6, "ORG"),
Span(doc, 5, 6, "GPE"
浏览 1提问于2022-08-15得票数 0
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1回答
我有以下代码来创建和训练一个新的spacy模型。我不知道如何从新文本中预测实体？ 有人能帮上忙吗？ TRAIN_DATA = [
("Uber blew through $1 million a week", [(0, 4, 'ORG')]),
("Android Pay expands to Canada", [(0, 11, 'PRODUCT'), (23, 30, 'GPE')]),
("Spotify steps up Asia expansion", [(0, 8
浏览 12提问于2020-06-21得票数 0
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我在Spacy遇到了一个奇怪的问题，我不知道我是不是做错了什么，还是它是一个真正的bug。
我使用Spacy项目并通过以下方法创建默认配置文件：
python -m spacy init config spacy.cfg
然后，我尝试使用以下配置加载NLP对象：
import spacy
config = spacy.util.load_config('./spacy.cfg')
nlp = spacy.load("en_core_web_sm", config=config)
执行此操作时，我将得到以下错误：
ConfigValidationError:
浏览 6提问于2021-03-02得票数 0
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下面是我的配置文件的开始：
# This is an auto-generated partial config. To use it with 'spacy train'
# you can run spacy init fill-config to auto-fill all default settings:
# python -m spacy init fill-config ./base_config.cfg ./config.cfg
[paths]
train = null
dev = null
vectors = "en_core_web_lg"
浏览 5提问于2022-09-25得票数 1
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我想修改默认的标记器，将URL拆分成单独的单词。这是我目前的情况
import spacy
nlp = spacy.blank('en')
infixes = nlp.Defaults.infixes + [r'\.']
infix_regex = spacy.util.compile_infix_regex(infixes)
nlp.tokenizer.infix_finditer = infix_regex.finditer
print(list(nlp('www.internet.com')))
# ['www.internet.
浏览 1提问于2021-06-17得票数 2
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我正在尝试运行示例代码:来自网站
#!/usr/bin/env python
# coding: utf8
"""Example of training spaCy's named entity recognizer, starting off with an
existing model or a blank model.
For more details, see the documentation:
* Training: https://spacy.io/usage/training
* NER: https://spacy.io/usage/ling
浏览 3提问于2017-12-01得票数 1
1回答
目前，我正试图使用spacy来训练文本分类器，我遇到了以下问题:使用spacy.blank('en')创建空白模型与使用经过预先训练的模型spacy.load('en_core_web_sm')有什么区别。为了了解我编写的代码的不同之处：
text = "hello everyone, it's a wonderful day today"
nlp1 = spacy.load('en_core_web_sm')
for token in nlp1(text):
print(token.text, token.le
浏览 2提问于2020-03-27得票数 3
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1回答
我正试图用Named Entity Recognition来训练Spacy模型。作为其中的一部分，我需要将句子转换为文档，以便Spacy模型既可用于训练，也可用于预测。以下是我最初使用的方法：
import spacy
# Taking a blank model
nlp = spacy.blank('xx')
# Convert a sentence to document
doc = nlp("Hafiz's e-book reader.")
但是，在打印了分段实体之后，我得到了以下信息：
>>> print([t.text i
浏览 10提问于2022-08-22得票数 0
我试图训练en_core_web_sm模型使用以下代码添加一个新的实体EMAIL：
LABEL = "EMAIL"
TRAIN_DATA = [
(
"My email address is XXXX@gmail.com",
{"entities": [(20, 37, LABEL)]},
),
("you can email me @ XXXXX@ai.xXx.com?", {"entities": [(19,
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
我正在编写一个代码，在Spacy的NER引擎中训练自定义实体。我被困在理解一个在线教程的代码的一小部分。这是一个。下面是代码，我无法理解注释# add labels下的两个for循环。我对蟒蛇很陌生。
import spacy
################### Train Spacy NER.###########
def train_spacy():
TRAIN_DATA = convert_dataturks_to_spacy("dataturks_downloaded.json");
nlp = spacy.blank('en')
浏览 1提问于2021-01-07得票数 0
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我有一个spacy对象，类型为<class‘spacy y.tokens.doc.Doc’>
import spacy
import requests
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
spacy_doc = nlp("hello")
如何在api请求中将此对象作为有效负载发送？目前，当我尝试使用下面的代码发布它时
requests.post(API_URL, json={'doc': spacy_doc}, timeout=3)
我得到下面的错误
ERROR:Object of type '
浏览 2提问于2020-11-03得票数 0
1回答
我正在尝试使用spaCy训练一个基本的文本分类模型。我有一个文本列表，我想建立一个模型，将文本分类为outcome1或outcome2。假设我的数据是这样的：
texts = ["This is the first example text",
"This is the second example text",
"This is yet another text"]
y = ["outcome2", "outcome1", "outcome1"]
我的问题是，我
浏览 9提问于2021-07-23得票数 5
我正在使用spacy示例NER代码进行测试。这是直接从spacy网站复制的。我自己添加了导入空间和随机性
import spacy
import random
TRAIN_DATA = [
("Uber blew through $1 million a week", {'entities': [(0, 4, 'ORG')]}),
("Google rebrands its business apps", {'entities': [(0, 6, "ORG")]})]
nlp
浏览 0提问于2018-09-07得票数 2
我一直在跟踪这个来创建一个自定义的NER。但是，我一直收到这样的错误：ValueError: [E143] Labels for component 'tagger' not initialized. This can be fixed by calling add_label, or by providing a representative batch of examples to the component's初始化method.
我是这样定义spacy模型的：
import spacy
from spacy.tokens import DocBin
from t
浏览 8提问于2022-03-26得票数 3
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1回答
嘿!我试图在使用spacy 2.02对一些令牌进行标记时添加一个异常，我知道存在.tokenizer.add_special_case()，我在某些情况下使用它，但例如，像$100这样的令牌，spacy分裂成两个令牌
(“美元”，“SYM”)，(“100”，“NUM”)
但是我想像这样分成三个，而不是对美元之后的每一个数字做一个特例，我想对每一个形式为美元数的标记做一个特例。
('US'，'PROPN')，('$'，'SYM')，('800'，'NUM')
我读到了关于spacy文档
浏览 2提问于2017-11-15得票数 2
1回答
我正在处理相当大的身体，当我试图保存它时，我的DocBin对象就会被杀死。to_disk和to_bytes都在打印“杀死”。
我对python的了解有限，所以我现在还不清楚如何解决这个问题。你能帮上忙吗？
下面是我的代码(非常直接和基本)：
nlp = spacy.blank("en")
for text, annotations in train_data:
doc = nlp(text)
ents = []
for start, end, label in eval(annotations)['enti
浏览 5提问于2022-03-21得票数 2
回答已采纳
我遵循spacy的说明，以便在笔记本上粘上跨度，并复制代码：。
import spacy
from spacy import displacy
from spacy.tokens import Span
text = "Welcome to the Bank of China."
nlp = spacy.blank("en")
doc = nlp(text)
doc.spans["sc"] = [
Span(doc, 3, 6, "ORG"),
Span(doc, 5, 6, "GPE"),
浏览 3提问于2022-08-15得票数 0
2回答
我想将所有未被先前的模式标记为“未知”的实体标记为“未知”。不幸的是，实体统治者似乎并不关心所提供的模式的顺序：
import spacy
nlp = spacy.blank("en")
ruler = nlp.add_pipe("entity_ruler")
patterns = [
{'label': 'Country', 'pattern': [{'lower': 'ger'}]},
{'label': 'Unknown', &#
浏览 7提问于2022-08-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试加载我之前训练过的spaCy文本分类模型。训练完成后，模型被保存到en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz文件中。 我想在jupyter笔记本上使用这个模型，但是当我这样做的时候 import spacy
spacy.load("spacy_files/en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz") 我得到了 OSError: [E053] Could not read meta.json from spacy_files/en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz 在这里加载模型的正确方法是什么？
浏览 23提问于2021-07-27得票数 1
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我正在尝试将旧的spacy 2.0数据集转换为新的spacy 3.0可接受的格式，但我得到了这个错误"char_span()得到一个意外的关键字参数'alignment_mode‘“错误，我应该如何解决这个错误？我正在使用这个代码 import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import spacy
from spacy.tokens import DocBin
nlp = spacy.blank("en") # load a new spacy model
db = DocBin() # create a DocBi
浏览 19提问于2021-07-11得票数 1
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1回答
试图增加
、、
请看下面的代码。在读取了5000行的csv文件后，我得到了错误消息：
nlp = spacy.blank("en")
nlp.max_length = 3000000
nlp.add_pipe(
"text_categorizer",
config={
"data": data,
"model": "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2",
"device&#
浏览 6提问于2022-07-21得票数 1
1回答
我正在尝试为自定义NER创建doc对象。我有大约100条有标记的数据用于培训(作为一个开始)。
我得到跳过实体消息时，创建。
54%|██████████████████████▊ | 43/79 [00:00<00:00, 216.47it/s]
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
100%|██████████████████
浏览 6提问于2021-12-01得票数 1
回答已采纳
我想用Universal Sentence Encoder on TensorFlow Hub嵌入来计算Word Mover's Distance。 我已经在spaCy for WMD-relax上尝试过这个例子，它从spaCy加载'en‘模型，但我找不到另一种方法来提供其他嵌入。 在gensim中，它似乎只接受load_word2vec_format文件(file.bin)或load文件(file.vec)。 据我所知，有人写了一个Bert to token embeddings based on pytorch，但它没有推广到tf-hub上的其他模型。 是否有其他方法可以
浏览 25提问于2019-09-09得票数 1
我尝试使用spacy从文本中提取所需的自定义实体。 import spacy
from spacy_lookup import Entity
data = {0:["count"],1:["unique count","unique"]}
def processText(text):
nlp = spacy.blank('en')
for i,arr in data.items():
fLabel = "test:"+str(i)
fEntitty = Entit
浏览 60提问于2020-08-28得票数 2
回答已采纳
我尝试运行我的第一个Chatterbot程序(它来自Chatterbot的PyPi页面)，但当我运行它时，我得到一个错误。该错误与Spacy有关，但我无法找到解决方案。 代码如下： from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
chatbot = ChatBot('Ron Obvious')
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)
trainer.train("chatterbot.corpus.english")
chatbot.get_r
浏览 380提问于2021-02-07得票数 5
回答已采纳
我想训练一个spacy自定义NER模型，哪一个是最好的选择？ 列车数据已准备就绪(doccano) 选项1.使用现有的预先训练的spacy模型，并使用自定义NER?进行更新。 选项2.使用带有自定义NER的spacy.blank()创建一个空模型？ 我只想在文本中标识我的自定义实体，其他类型的实体不是necessary...currently
浏览 26提问于2020-08-25得票数 0
我正试着训练新的实体为斯佩西纳。我尝试将我的新实体添加到现有的spacy 'en‘模型中。然而，这影响了'en'和我的新实体的预测模型。
因此，我建立了一个空白模型并训练了实体识别。这个效果很好。然而，它只能预测我训练过的对象，而不能预测常规的spacy实体识别。
比如说我把“马”训练成动物实体。
对于给定的文本
txt ='Did you know that George bought those horses for 10000 dollars?'
我期待着下列实体得到认可
George - PERSON
horses - ANIMAL
10000
浏览 0提问于2019-02-24得票数 15
1回答
我尝试在每次迭代后保存到Spacy自定义NER模型。我们是否有类似于tensorflow中的API来在每/确定否之后保存模型权重。迭代次数。然后我可以重新加载保存的模型，并从那里继续训练。
另外，我如何在linux中利用我系统上的所有内核。我发现四个内核中只有两个在使用。他们使用多任务CNN进行NER，我知道在CPU上重新训练需要更多的时间。还有其他加速NER模型训练的方法。
@plac.annotations(
model=("Model name. Defaults to blank 'en' model.", "option", &
浏览 14提问于2018-01-19得票数 1
1回答
我想数一个带有计数器类的spacy令牌的列表。即：
[hello,how,are,you,hello]
其中每个元素的类型为<class 'spacy.tokens.token.Token'>。但是，当我想通过计数器计算列表中每个令牌的数量时，如下所示：
return Counter(joined)
结果是令牌的非唯一的，或者换句话说:和以前一样的列表，但现在是dict，每个键的值为1。在下面的屏幕截图中可以看到，dict似乎有两次相同的键。
原因是什么？
浏览 15提问于2022-11-21得票数 0
以下是spacy文档，我发现：
import spacy
from spacy import displacy
from spacy.tokens import Span
text = "Welcome to the Bank of China."
nlp = spacy.blank("en")
doc = nlp(text)
doc.spans["sc"] = [
Span(doc, 3, 6, "ORG"),
Span(doc, 5, 6, "GPE"),
]
#displacy.s
浏览 1提问于2022-08-15得票数 0
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我安装了spacy
python3 install spacy
并将两种英语模型
python3 -m spacy download en
和
python3 -m spacy download en_core_web_sm
当我试图装载任何一个
import spacy
nlp = spacy.load('en')
我得到了
File "msgpack/_unpacker.pyx", line 187, in msgpack._cmsgpack.unpackb
ValueError: 1792000 exceeds max_bin_len(1048576)
浏览 2提问于2018-11-30得票数 8
回答已采纳
因此，我试图使用Pythonv3.7 (64位)构建一个stater聊天机器人。我用pip安装了聊天机器人..。除了使用Windows10通过命令提示符安装训练器和spaCy之外，还有其他类似的线程，但是我是新手，所以我可能遗漏了一些东西。
我所遵循的**[ ]代码的第一次迭代
#importing libraries
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
#chatbot
chatbot = ChatBot("Sales AI")
#training chatbo
浏览 29提问于2022-01-20得票数 0
这个问题是在向添加一种语言的上下文中提出的，但它可能是一个通用的python打包问题。
在spaCy中，语言是Language基类的子类，许多工具都希望将给定的语言放在规范命名的包中(例如，spacy.lang.en表示英语)。
满足这一要求有多种方法(例如，@spacy.registry.languages)，但这通常需要一些权衡(例如，您必须先导入一些代码才能注册类，然后就可以了，但是当您拥有诸如自定义脚本、prodigy菜谱、库等工具时，.这不允许您“注入”自定义导入或有自己的方式这样做，这是行不通的-或一般容易出错)。如果有办法的话，我很乐意听到关于放宽这一政策的建议。
所以我想我应该
浏览 1提问于2021-05-31得票数 1
回答已采纳
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