diff --git a/python/LIC2020/README.md b/python/LIC2020/README.md
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--- a/python/LIC2020/README.md
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@@ -1,39 +0,0 @@
-## 运行LIC2020关系抽取样例
-
-该工程是[2020语言与智能技术竞赛：关系抽取任务](https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/31)竞赛提供的基线模型的python预测demo，基线模型的训练相关信息可参考[LIC2020-关系抽取任务基线系统](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/357344)。
-
-### 一：准备环境
-
-请您在环境中安装1.7或以上版本的Paddle，具体的安装方式请参照[飞桨官方页面](https://www.paddlepaddle.org.cn/)的指示方式。
-
-### 二：下载模型以及测试数据
-
-
-**获取预测模型**
-
-点击[链接](https://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/lic_model.tgz)下载模型，如果你想获取更多的**模型训练信息**，请访问[LIC2020-关系抽取任务基线系统](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/357344)。
-
-下载模型后将其存在工程的根目录，供运行时使用。
-
-### 三：运行预测
-
-`data` 包含了输入测试数据，词表等数据。
-`ernie/reader` 包含了数据读取等功能。
-`ernie/predict.py` 包含了创建predictor，读取输入，预测，获取输出的等功能。
-`script` 为该工程的直接运行脚本
-
-运行：
-```
-sh script/infer.sh
-```
-
-关系抽取运行的结果为： 
-
-```
-{"text": "科库雷克(RadovanKocurek),出生于1986年2月12日，捷克国籍，身高179厘米，体重72公斤，场上位置前锋，现在效力于贾洛内足球俱乐部", "spo_list": [{"predicate": "国籍", "object_type": {"@value": "国家"}, "subject_type": "人物", "object": {"@value": "捷克"}, "subject": "科库雷克"}]}
-```
-
-### 相关链接
-- [Paddle Inference使用Quick Start！]()
-- [Paddle Inference Python Api使用]()
-
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-{"text": "科库雷克(RadovanKocurek),出生于1986年2月12日，捷克国籍，身高179厘米，体重72公斤，场上位置前锋，现在效力于贾洛内足球俱乐部", "spo_list": [{"predicate": "国籍", "object_type": {"@value": "国家"}, "subject_type": "人物", "object": {"@value": "捷克"}, "subject": "科库雷克"}]}
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\ No newline at end of file
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-{"O": 0, "I": 1, "注册资本": 2, "作者": 3, "所属专辑": 4, "歌手": 5, "邮政编码": 6, "主演": 7, "上映时间_@value": 8, "上映时间_inArea": 9, "饰演_@value": 10, "饰演_inWork": 11, "国籍": 12, "成立日期": 13, "毕业院校": 14, "作曲": 15, "作词": 16, "编剧": 17, "导演": 18, "面积": 19, "占地面积": 20, "总部地点": 21, "制片人": 22, "嘉宾": 23, "简称": 24, "主持人": 25, "获奖_@value": 26, "获奖_inWork": 27, "获奖_onDate": 28, "获奖_period": 29, "海拔": 30, "出品公司": 31, "配音_@value": 32, "配音_inWork": 33, "所在城市": 34, "号": 35, "主角": 36, "创始人": 37, "父亲": 38, "祖籍": 39, "母亲": 40, "朝代": 41, "董事长": 42, "人口数量": 43, "妻子": 44, "丈夫": 45, "票房_@value": 46, "票房_inArea": 47, "专业代码": 48, "气候": 49, "修业年限": 50, "改编自": 51, "官方语言": 52, "首都": 53, "主题曲": 54, "校长": 55, "代言人": 56}
\ No newline at end of file
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-服	231
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-创	272
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-直	339
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-华	403
-州	404
-语	405
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-江	409
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-需	413
-支	414
-命	415
-给	416
-离	417
-认	418
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-较	420
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-养	423
-才	424
-境	425
-推	426
-把	427
-均	428
-图	429
-际	430
-斯	431
-近	432
-片	433
-局	434
-修	435
-字	436
-德	437
-权	438
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-始	440
-复	441
-转	442
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-即	444
-打	445
-画	446
-投	447
-决	448
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-反	451
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-议	454
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-房	458
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-布	460
-思	461
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-非	465
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-党	467
-奖	468
-模	469
-故	470
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-音	472
-范	473
-识	474
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-志	572
-卫	573
-域	574
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-失	603
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-善	606
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-火	610
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-油	665
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-9	701
-微	702
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-轻	709
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-距	711
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-候	717
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-20	722
-丰	723
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-征	725
-临	726
-破	727
-移	728
-篇	729
-抗	730
-典	731
-端	732
-苏	733
-奇	734
-止	735
-康	736
-店	737
-毛	738
-觉	739
-春	740
-售	741
-络	742
-降	743
-板	744
-坚	745
-母	746
-讲	747
-早	748
-印	749
-略	750
-孩	751
-夫	752
-藏	753
-铁	754
-害	755
-互	756
-帝	757
-田	758
-融	759
-皮	760
-宗	761
-岁	762
-载	763
-析	764
-斗	765
-须	766
-伤	767
-12	768
-介	769
-另	770
-00	771
-半	772
-班	773
-馆	774
-味	775
-楼	776
-卡	777
-射	778
-述	779
-杀	780
-波	781
-绿	782
-免	783
-兰	784
-绝	785
-刻	786
-短	787
-察	788
-输	789
-择	790
-综	791
-杂	792
-份	793
-纳	794
-父	795
-词	796
-银	797
-送	798
-座	799
-左	800
-继	801
-固	802
-宣	803
-厂	804
-肉	805
-换	806
-补	807
-税	808
-派	809
-套	810
-欢	811
-播	812
-吸	813
-圆	814
-攻	815
-阿	816
-购	817
-听	818
-右	819
-减	820
-激	821
-巴	822
-背	823
-够	824
-遇	825
-智	826
-玉	827
-找	828
-宽	829
-陈	830
-练	831
-追	832
-毕	833
-彩	834
-软	835
-帮	836
-股	837
-荣	838
-托	839
-予	840
-佛	841
-堂	842
-障	843
-皇	844
-若	845
-守	846
-似	847
-届	848
-待	849
-货	850
-散	851
-额	852
-30	853
-尚	854
-穿	855
-丽	856
-骨	857
-享	858
-差	859
-针	860
-索	861
-稳	862
-宁	863
-贵	864
-酸	865
-液	866
-唐	867
-操	868
-探	869
-玩	870
-促	871
-笔	872
-库	873
-救	874
-虽	875
-久	876
-闻	877
-顶	878
-床	879
-港	880
-鱼	881
-亿	882
-登	883
-11	884
-永	885
-毒	886
-桥	887
-冷	888
-魔	889
-秘	890
-陆	891
-您	892
-童	893
-归	894
-侧	895
-沙	896
-染	897
-封	898
-紧	899
-松	900
-川	901
-刘	902
-15	903
-雄	904
-希	905
-毫	906
-卷	907
-某	908
-季	909
-菜	910
-庭	911
-附	912
-逐	913
-夜	914
-宫	915
-洲	916
-退	917
-顾	918
-尼	919
-胜	920
-剂	921
-纯	922
-舞	923
-遗	924
-苦	925
-梦	926
-挥	927
-航	928
-愿	929
-街	930
-招	931
-矿	932
-夏	933
-盖	934
-献	935
-怎	936
-茶	937
-申	938
-39	939
-吧	940
-脑	941
-亦	942
-吃	943
-频	944
-宋	945
-央	946
-威	947
-厚	948
-块	949
-冲	950
-叫	951
-熟	952
-礼	953
-厅	954
-否	955
-渐	956
-笑	957
-钱	958
-钟	959
-甚	960
-牛	961
-丝	962
-靠	963
-岛	964
-绍	965
-盘	966
-缘	967
-聚	968
-静	969
-雨	970
-氏	971
-圣	972
-顺	973
-唱	974
-刊	975
-阶	976
-困	977
-急	978
-饰	979
-弹	980
-庄	981
-既	982
-野	983
-阴	984
-混	985
-饮	986
-损	987
-齐	988
-末	989
-错	990
-轮	991
-宜	992
-鲜	993
-兼	994
-敌	995
-粉	996
-祖	997
-延	998
-100	999
-钢	1000
-辑	1001
-欧	1002
-硬	1003
-甲	1004
-诉	1005
-册	1006
-痛	1007
-订	1008
-缺	1009
-晚	1010
-衣	1011
-佳	1012
-脉	1013
-gt	1014
-盛	1015
-乎	1016
-拟	1017
-贸	1018
-扩	1019
-船	1020
-仪	1021
-谁	1022
-警	1023
-50	1024
-停	1025
-席	1026
-竞	1027
-释	1028
-庆	1029
-汽	1030
-仍	1031
-掌	1032
-诸	1033
-仙	1034
-弟	1035
-吉	1036
-洋	1037
-奥	1038
-票	1039
-危	1040
-架	1041
-买	1042
-径	1043
-塔	1044
-休	1045
-付	1046
-恶	1047
-雷	1048
-怀	1049
-秋	1050
-借	1051
-巨	1052
-透	1053
-誉	1054
-厘	1055
-句	1056
-跟	1057
-胞	1058
-婚	1059
-幼	1060
-烈	1061
-峰	1062
-寻	1063
-君	1064
-汇	1065
-趣	1066
-纸	1067
-假	1068
-肥	1069
-患	1070
-杨	1071
-雅	1072
-罪	1073
-谓	1074
-亮	1075
-脱	1076
-寺	1077
-烟	1078
-判	1079
-绩	1080
-乱	1081
-刚	1082
-摄	1083
-洞	1084
-践	1085
-码	1086
-启	1087
-励	1088
-呈	1089
-曰	1090
-呢	1091
-符	1092
-哥	1093
-媒	1094
-疾	1095
-坐	1096
-雪	1097
-孔	1098
-倒	1099
-旧	1100
-菌	1101
-岩	1102
-鼓	1103
-亡	1104
-访	1105
-症	1106
-暗	1107
-湾	1108
-幸	1109
-池	1110
-讨	1111
-努	1112
-露	1113
-吗	1114
-繁	1115
-途	1116
-殖	1117
-败	1118
-蛋	1119
-握	1120
-刺	1121
-耕	1122
-洗	1123
-沉	1124
-概	1125
-哈	1126
-泛	1127
-凡	1128
-残	1129
-隐	1130
-虫	1131
-朋	1132
-虚	1133
-餐	1134
-殊	1135
-慢	1136
-询	1137
-蒙	1138
-孙	1139
-谈	1140
-鲁	1141
-裂	1142
-贴	1143
-污	1144
-漫	1145
-谷	1146
-违	1147
-泉	1148
-拿	1149
-森	1150
-横	1151
-扬	1152
-键	1153
-膜	1154
-迁	1155
-尤	1156
-涉	1157
-净	1158
-诚	1159
-折	1160
-冰	1161
-械	1162
-拍	1163
-梁	1164
-沿	1165
-避	1166
-吴	1167
-惊	1168
-犯	1169
-灭	1170
-湿	1171
-迷	1172
-姓	1173
-阅	1174
-灯	1175
-妇	1176
-触	1177
-冠	1178
-答	1179
-俗	1180
-档	1181
-尊	1182
-谢	1183
-措	1184
-筹	1185
-竟	1186
-韩	1187
-签	1188
-剑	1189
-鉴	1190
-灾	1191
-贯	1192
-迹	1193
-洛	1194
-沟	1195
-束	1196
-翻	1197
-巧	1198
-坏	1199
-弱	1200
-零	1201
-壁	1202
-枝	1203
-映	1204
-恩	1205
-抓	1206
-屋	1207
-呼	1208
-脚	1209
-绘	1210
-40	1211
-淡	1212
-辖	1213
-2010	1214
-伊	1215
-粒	1216
-欲	1217
-震	1218
-伯	1219
-私	1220
-蓝	1221
-甘	1222
-储	1223
-胡	1224
-卖	1225
-梅	1226
-16	1227
-耳	1228
-疑	1229
-润	1230
-伴	1231
-泽	1232
-牧	1233
-烧	1234
-尾	1235
-累	1236
-糖	1237
-怪	1238
-唯	1239
-莫	1240
-粮	1241
-柱	1242
-18	1243
-竹	1244
-灰	1245
-岸	1246
-缩	1247
-井	1248
-伦	1249
-柔	1250
-盟	1251
-珠	1252
-丹	1253
-amp	1254
-皆	1255
-哪	1256
-迎	1257
-颜	1258
-衡	1259
-啊	1260
-塑	1261
-寒	1262
-13	1263
-紫	1264
-镜	1265
-25	1266
-氧	1267
-误	1268
-伍	1269
-彻	1270
-刀	1271
-览	1272
-炎	1273
-津	1274
-耐	1275
-秦	1276
-尖	1277
-潮	1278
-描	1279
-浓	1280
-召	1281
-禁	1282
-阻	1283
-胶	1284
-译	1285
-腹	1286
-泰	1287
-乃	1288
-盐	1289
-潜	1290
-鸡	1291
-诺	1292
-遍	1293
-2000	1294
-纹	1295
-冬	1296
-牙	1297
-麻	1298
-辅	1299
-猪	1300
-弃	1301
-楚	1302
-羊	1303
-晋	1304
-14	1305
-鸟	1306
-赵	1307
-洁	1308
-谋	1309
-隆	1310
-滑	1311
-60	1312
-2008	1313
-籍	1314
-臣	1315
-朱	1316
-泥	1317
-墨	1318
-辆	1319
-墙	1320
-浪	1321
-姐	1322
-赏	1323
-纵	1324
-2006	1325
-拔	1326
-倍	1327
-纷	1328
-摩	1329
-壮	1330
-苗	1331
-偏	1332
-塞	1333
-贡	1334
-仁	1335
-宇	1336
-卵	1337
-瓦	1338
-枪	1339
-覆	1340
-殿	1341
-刑	1342
-贫	1343
-妈	1344
-幅	1345
-幕	1346
-忆	1347
-丁	1348
-估	1349
-废	1350
-萨	1351
-舍	1352
-详	1353
-旗	1354
-岗	1355
-洪	1356
-80	1357
-贝	1358
-2009	1359
-迅	1360
-凭	1361
-勇	1362
-雕	1363
-奏	1364
-旋	1365
-杰	1366
-煤	1367
-阵	1368
-乘	1369
-溪	1370
-奉	1371
-畜	1372
-挑	1373
-昌	1374
-硕	1375
-庙	1376
-惠	1377
-薄	1378
-逃	1379
-爆	1380
-哲	1381
-浙	1382
-珍	1383
-炼	1384
-栏	1385
-暴	1386
-币	1387
-隔	1388
-吨	1389
-倾	1390
-嘉	1391
-址	1392
-陶	1393
-绕	1394
-诊	1395
-遭	1396
-桃	1397
-魂	1398
-兽	1399
-豆	1400
-闲	1401
-箱	1402
-拓	1403
-燃	1404
-裁	1405
-晶	1406
-掉	1407
-脂	1408
-溶	1409
-顿	1410
-肤	1411
-虑	1412
-鬼	1413
-2007	1414
-灌	1415
-徐	1416
-龄	1417
-陵	1418
-恋	1419
-侵	1420
-坡	1421
-寿	1422
-勤	1423
-磨	1424
-妹	1425
-瑞	1426
-缓	1427
-轴	1428
-麦	1429
-羽	1430
-咨	1431
-凝	1432
-默	1433
-驻	1434
-敢	1435
-债	1436
-17	1437
-浮	1438
-幻	1439
-株	1440
-浅	1441
-敬	1442
-敏	1443
-陷	1444
-凤	1445
-坛	1446
-虎	1447
-乌	1448
-铜	1449
-御	1450
-乳	1451
-讯	1452
-循	1453
-圈	1454
-肌	1455
-妙	1456
-奋	1457
-忘	1458
-闭	1459
-墓	1460
-21	1461
-汤	1462
-忠	1463
-2005	1464
-跨	1465
-怕	1466
-振	1467
-宾	1468
-跑	1469
-屏	1470
-坦	1471
-粗	1472
-租	1473
-悲	1474
-伟	1475
-拜	1476
-24	1477
-妻	1478
-赞	1479
-兄	1480
-宿	1481
-碑	1482
-貌	1483
-勒	1484
-罚	1485
-夺	1486
-偶	1487
-截	1488
-纤	1489
-2011	1490
-齿	1491
-郑	1492
-聘	1493
-偿	1494
-扶	1495
-豪	1496
-慧	1497
-跳	1498
-the	1499
-疏	1500
-莱	1501
-腐	1502
-插	1503
-恐	1504
-郎	1505
-辞	1506
-挂	1507
-娘	1508
-肿	1509
-徒	1510
-伏	1511
-磁	1512
-杯	1513
-丛	1514
-旨	1515
-琴	1516
-19	1517
-炮	1518
-醒	1519
-砖	1520
-替	1521
-辛	1522
-暖	1523
-锁	1524
-杜	1525
-肠	1526
-孤	1527
-饭	1528
-脸	1529
-邮	1530
-贷	1531
-lt	1532
-俄	1533
-毁	1534
-荷	1535
-谐	1536
-荒	1537
-肝	1538
-链	1539
-2004	1540
-2012	1541
-尺	1542
-尘	1543
-援	1544
-a	1545
-疫	1546
-崇	1547
-恢	1548
-扎	1549
-伸	1550
-幽	1551
-抵	1552
-胸	1553
-谱	1554
-舒	1555
-迫	1556
-200	1557
-畅	1558
-泡	1559
-岭	1560
-喷	1561
-70	1562
-窗	1563
-捷	1564
-宏	1565
-肯	1566
-90	1567
-狂	1568
-铺	1569
-骑	1570
-抽	1571
-券	1572
-俱	1573
-徽	1574
-胆	1575
-碎	1576
-邀	1577
-褐	1578
-斤	1579
-涂	1580
-赋	1581
-署	1582
-颗	1583
-2003	1584
-渠	1585
-仿	1586
-迪	1587
-炉	1588
-辉	1589
-涵	1590
-耗	1591
-22	1592
-返	1593
-邻	1594
-斑	1595
-董	1596
-魏	1597
-午	1598
-娱	1599
-浴	1600
-尿	1601
-曼	1602
-锅	1603
-柳	1604
-舰	1605
-搭	1606
-旁	1607
-宅	1608
-趋	1609
-of	1610
-凉	1611
-赢	1612
-伙	1613
-爷	1614
-廷	1615
-戴	1616
-壤	1617
-奶	1618
-页	1619
-玄	1620
-驾	1621
-阔	1622
-轨	1623
-朗	1624
-捕	1625
-肾	1626
-稿	1627
-惯	1628
-侯	1629
-乙	1630
-渡	1631
-稍	1632
-恨	1633
-脏	1634
-2002	1635
-姆	1636
-腔	1637
-抱	1638
-杆	1639
-垂	1640
-赴	1641
-赶	1642
-莲	1643
-辽	1644
-荐	1645
-旦	1646
-妖	1647
-2013	1648
-稀	1649
-驱	1650
-沈	1651
-役	1652
-晓	1653
-亭	1654
-仲	1655
-澳	1656
-500	1657
-炸	1658
-绪	1659
-28	1660
-陕	1661
-and	1662
-23	1663
-恒	1664
-堡	1665
-纠	1666
-仇	1667
-懂	1668
-焦	1669
-搜	1670
-s	1671
-忍	1672
-贤	1673
-添	1674
-i	1675
-艾	1676
-赤	1677
-犹	1678
-尝	1679
-锦	1680
-稻	1681
-撰	1682
-填	1683
-衰	1684
-栽	1685
-邪	1686
-粘	1687
-跃	1688
-桌	1689
-胃	1690
-悬	1691
-c	1692
-翼	1693
-彼	1694
-睡	1695
-曹	1696
-刷	1697
-摆	1698
-悉	1699
-锋	1700
-26	1701
-摇	1702
-抢	1703
-乏	1704
-廉	1705
-鼠	1706
-盾	1707
-瓷	1708
-抑	1709
-埃	1710
-邦	1711
-遂	1712
-寸	1713
-渔	1714
-祥	1715
-胎	1716
-牵	1717
-壳	1718
-甜	1719
-卓	1720
-瓜	1721
-袭	1722
-遵	1723
-巡	1724
-逆	1725
-玛	1726
-韵	1727
-2001	1728
-桑	1729
-酷	1730
-赖	1731
-桂	1732
-郡	1733
-肃	1734
-仓	1735
-寄	1736
-塘	1737
-瘤	1738
-300	1739
-碳	1740
-搞	1741
-燕	1742
-蒸	1743
-允	1744
-忽	1745
-斜	1746
-穷	1747
-郁	1748
-囊	1749
-奔	1750
-昆	1751
-盆	1752
-愈	1753
-递	1754
-1000	1755
-黎	1756
-祭	1757
-怒	1758
-辈	1759
-腺	1760
-滚	1761
-暂	1762
-郭	1763
-璃	1764
-踪	1765
-芳	1766
-碍	1767
-肺	1768
-狱	1769
-冒	1770
-阁	1771
-砂	1772
-35	1773
-苍	1774
-揭	1775
-踏	1776
-颇	1777
-柄	1778
-闪	1779
-孝	1780
-葡	1781
-腾	1782
-茎	1783
-鸣	1784
-撤	1785
-仰	1786
-伐	1787
-丘	1788
-於	1789
-泪	1790
-荡	1791
-扰	1792
-纲	1793
-拼	1794
-欣	1795
-纽	1796
-癌	1797
-堆	1798
-27	1799
-菲	1800
-b	1801
-披	1802
-挖	1803
-寓	1804
-履	1805
-捐	1806
-悟	1807
-乾	1808
-嘴	1809
-钻	1810
-拳	1811
-吹	1812
-柏	1813
-遥	1814
-抚	1815
-忧	1816
-赠	1817
-霸	1818
-艰	1819
-淋	1820
-猫	1821
-帅	1822
-奈	1823
-寨	1824
-滴	1825
-鼻	1826
-掘	1827
-狗	1828
-驶	1829
-朴	1830
-拆	1831
-惜	1832
-玻	1833
-扣	1834
-萄	1835
-蔬	1836
-宠	1837
-2014	1838
-缴	1839
-赫	1840
-凯	1841
-滨	1842
-乔	1843
-腰	1844
-葬	1845
-孟	1846
-吾	1847
-枚	1848
-圳	1849
-忙	1850
-扫	1851
-杭	1852
-凌	1853
-1998	1854
-梯	1855
-丈	1856
-隶	1857
-1999	1858
-剪	1859
-盗	1860
-擅	1861
-疆	1862
-弯	1863
-携	1864
-拒	1865
-秒	1866
-颁	1867
-醇	1868
-割	1869
-浆	1870
-姑	1871
-爸	1872
-螺	1873
-穗	1874
-缝	1875
-慈	1876
-喝	1877
-瓶	1878
-漏	1879
-悠	1880
-猎	1881
-番	1882
-孕	1883
-伪	1884
-漂	1885
-腿	1886
-吐	1887
-坝	1888
-滤	1889
-函	1890
-匀	1891
-偷	1892
-浩	1893
-矛	1894
-僧	1895
-辨	1896
-俊	1897
-棉	1898
-铸	1899
-29	1900
-诞	1901
-丧	1902
-夹	1903
-to	1904
-姿	1905
-睛	1906
-淮	1907
-阀	1908
-姜	1909
-45	1910
-尸	1911
-猛	1912
-1997	1913
-芽	1914
-账	1915
-旱	1916
-醉	1917
-弄	1918
-坊	1919
-烤	1920
-萧	1921
-矣	1922
-雾	1923
-倡	1924
-榜	1925
-弗	1926
-氨	1927
-朵	1928
-锡	1929
-袋	1930
-拨	1931
-湘	1932
-岳	1933
-烦	1934
-肩	1935
-熙	1936
-炭	1937
-婆	1938
-棋	1939
-禅	1940
-穴	1941
-宙	1942
-汗	1943
-艳	1944
-儒	1945
-叙	1946
-晨	1947
-颈	1948
-峡	1949
-拖	1950
-烂	1951
-茂	1952
-戒	1953
-飘	1954
-氛	1955
-蒂	1956
-撞	1957
-瓣	1958
-箭	1959
-叛	1960
-1996	1961
-31	1962
-鞋	1963
-劲	1964
-祝	1965
-娜	1966
-饲	1967
-侍	1968
-诱	1969
-叹	1970
-卢	1971
-弥	1972
-32	1973
-鼎	1974
-厦	1975
-屈	1976
-慕	1977
-魅	1978
-m	1979
-厨	1980
-嫁	1981
-绵	1982
-逼	1983
-扮	1984
-叔	1985
-酶	1986
-燥	1987
-狼	1988
-滋	1989
-汁	1990
-辐	1991
-怨	1992
-翅	1993
-佩	1994
-坑	1995
-旬	1996
-沃	1997
-剩	1998
-蛇	1999
-颖	2000
-篮	2001
-锐	2002
-侠	2003
-匹	2004
-唤	2005
-熊	2006
-漠	2007
-迟	2008
-敦	2009
-雌	2010
-谨	2011
-婴	2012
-浸	2013
-磷	2014
-筒	2015
-2015	2016
-滩	2017
-埋	2018
-框	2019
-弘	2020
-吕	2021
-碰	2022
-纺	2023
-硫	2024
-堪	2025
-契	2026
-蜜	2027
-蓄	2028
-1995	2029
-阐	2030
-apos	2031
-傲	2032
-碱	2033
-晰	2034
-狭	2035
-撑	2036
-叉	2037
-卧	2038
-劫	2039
-闹	2040
-赐	2041
-邓	2042
-奴	2043
-溉	2044
-浦	2045
-蹈	2046
-辣	2047
-遣	2048
-耀	2049
-耶	2050
-翠	2051
-t	2052
-叠	2053
-迈	2054
-霍	2055
-碧	2056
-恰	2057
-脊	2058
-昭	2059
-摸	2060
-饱	2061
-赔	2062
-泄	2063
-哭	2064
-讼	2065
-逝	2066
-逻	2067
-廊	2068
-擦	2069
-渗	2070
-彰	2071
-you	2072
-卿	2073
-旺	2074
-宪	2075
-36	2076
-顷	2077
-妆	2078
-陪	2079
-葛	2080
-仔	2081
-淀	2082
-翰	2083
-悦	2084
-穆	2085
-煮	2086
-辩	2087
-弦	2088
-in	2089
-串	2090
-押	2091
-蚀	2092
-逢	2093
-贺	2094
-焊	2095
-煌	2096
-缔	2097
-惑	2098
-鹿	2099
-袁	2100
-糊	2101
-逸	2102
-舟	2103
-勃	2104
-侦	2105
-涯	2106
-蔡	2107
-辟	2108
-涌	2109
-枯	2110
-痕	2111
-疼	2112
-莉	2113
-柴	2114
-1993	2115
-眉	2116
-1992	2117
-罢	2118
-催	2119
-衔	2120
-秉	2121
-妃	2122
-鸿	2123
-傅	2124
-400	2125
-辰	2126
-聪	2127
-咸	2128
-1994	2129
-扇	2130
-盈	2131
-勘	2132
-佐	2133
-泊	2134
-抛	2135
-搬	2136
-牢	2137
-宴	2138
-牲	2139
-贾	2140
-摘	2141
-姻	2142
-慎	2143
-帕	2144
-忌	2145
-卒	2146
-夕	2147
-卜	2148
-惟	2149
-挺	2150
-崖	2151
-炒	2152
-爵	2153
-冻	2154
-椒	2155
-鳞	2156
-祸	2157
-潭	2158
-腊	2159
-蒋	2160
-缠	2161
-寂	2162
-眠	2163
-冯	2164
-芯	2165
-槽	2166
-吊	2167
-33	2168
-150	2169
-聊	2170
-梗	2171
-嫩	2172
-凶	2173
-铭	2174
-爽	2175
-筋	2176
-韦	2177
-脾	2178
-铝	2179
-肢	2180
-栋	2181
-勾	2182
-萌	2183
-渊	2184
-掩	2185
-狮	2186
-撒	2187
-漆	2188
-骗	2189
-禽	2190
-38	2191
-蕴	2192
-坪	2193
-洒	2194
-冶	2195
-兹	2196
-椭	2197
-喻	2198
-泵	2199
-哀	2200
-翔	2201
-1990	2202
-棒	2203
-芝	2204
-x	2205
-扑	2206
-3000	2207
-毅	2208
-衍	2209
-惨	2210
-疯	2211
-欺	2212
-贼	2213
-肖	2214
-轰	2215
-巢	2216
-臂	2217
-轩	2218
-扁	2219
-淘	2220
-犬	2221
-宰	2222
-祠	2223
-挡	2224
-厌	2225
-帐	2226
-蜂	2227
-狐	2228
-垃	2229
-昂	2230
-圾	2231
-秩	2232
-芬	2233
-瞬	2234
-枢	2235
-舌	2236
-唇	2237
-棕	2238
-1984	2239
-霞	2240
-霜	2241
-艇	2242
-侨	2243
-鹤	2244
-硅	2245
-靖	2246
-哦	2247
-削	2248
-泌	2249
-奠	2250
-d	2251
-吏	2252
-夷	2253
-咖	2254
-彭	2255
-窑	2256
-胁	2257
-肪	2258
-120	2259
-贞	2260
-劝	2261
-钙	2262
-柜	2263
-鸭	2264
-75	2265
-庞	2266
-兔	2267
-荆	2268
-丙	2269
-纱	2270
-34	2271
-戈	2272
-藤	2273
-矩	2274
-泳	2275
-惧	2276
-铃	2277
-渴	2278
-胀	2279
-袖	2280
-丸	2281
-狠	2282
-豫	2283
-茫	2284
-1985	2285
-浇	2286
-菩	2287
-氯	2288
-啡	2289
-1988	2290
-葱	2291
-37	2292
-梨	2293
-霉	2294
-脆	2295
-氢	2296
-巷	2297
-丑	2298
-娃	2299
-锻	2300
-愤	2301
-贪	2302
-蝶	2303
-1991	2304
-厉	2305
-闽	2306
-浑	2307
-斩	2308
-栖	2309
-l	2310
-茅	2311
-昏	2312
-龟	2313
-碗	2314
-棚	2315
-滞	2316
-慰	2317
-600	2318
-2016	2319
-斋	2320
-虹	2321
-屯	2322
-萝	2323
-饼	2324
-窄	2325
-潘	2326
-绣	2327
-丢	2328
-芦	2329
-鳍	2330
-42	2331
-裕	2332
-誓	2333
-腻	2334
-48	2335
-95	2336
-锈	2337
-吞	2338
-蜀	2339
-啦	2340
-扭	2341
-5000	2342
-巩	2343
-髓	2344
-1987	2345
-劣	2346
-拌	2347
-谊	2348
-涛	2349
-勋	2350
-郊	2351
-莎	2352
-痴	2353
-窝	2354
-驰	2355
-1986	2356
-跌	2357
-笼	2358
-挤	2359
-溢	2360
-1989	2361
-隙	2362
-55	2363
-鹰	2364
-诏	2365
-帽	2366
-65	2367
-芒	2368
-爬	2369
-凸	2370
-牺	2371
-熔	2372
-吻	2373
-竭	2374
-瘦	2375
-冥	2376
-800	2377
-搏	2378
-屡	2379
-昔	2380
-萼	2381
-愁	2382
-捉	2383
-翁	2384
-怖	2385
-汪	2386
-烯	2387
-疲	2388
-缸	2389
-溃	2390
-85	2391
-泼	2392
-剖	2393
-涨	2394
-橡	2395
-谜	2396
-悔	2397
-嫌	2398
-盒	2399
-苯	2400
-凹	2401
-绳	2402
-畏	2403
-罐	2404
-虾	2405
-柯	2406
-邑	2407
-馨	2408
-兆	2409
-帖	2410
-陌	2411
-禄	2412
-垫	2413
-壶	2414
-逊	2415
-骤	2416
-祀	2417
-晴	2418
-蓬	2419
-e	2420
-苞	2421
-煎	2422
-菊	2423
-堤	2424
-甫	2425
-拱	2426
-氮	2427
-罕	2428
-舶	2429
-伞	2430
-姚	2431
-弓	2432
-嵌	2433
-1983	2434
-1982	2435
-馈	2436
-琼	2437
-噪	2438
-雀	2439
-呵	2440
-汝	2441
-焉	2442
-陀	2443
-胺	2444
-惩	2445
-沼	2446
-枣	2447
-桐	2448
-酱	2449
-遮	2450
-孢	2451
-钝	2452
-呀	2453
-锥	2454
-妥	2455
-酿	2456
-巫	2457
-闯	2458
-沧	2459
-崩	2460
-蕊	2461
-酬	2462
-匠	2463
-躲	2464
-43	2465
-喊	2466
-98	2467
-琳	2468
-46	2469
-绎	2470
-喉	2471
-凰	2472
-抬	2473
-93	2474
-膨	2475
-盲	2476
-剥	2477
-喂	2478
-庸	2479
-奸	2480
-n	2481
-钩	2482
-冈	2483
-募	2484
-苑	2485
-杏	2486
-杉	2487
-辱	2488
-隋	2489
-薪	2490
-绒	2491
-1980	2492
-99	2493
-欠	2494
-尉	2495
-r	2496
-攀	2497
-抹	2498
-巾	2499
-1958	2500
-渣	2501
-苹	2502
-猴	2503
-悄	2504
-屠	2505
-41	2506
-颂	2507
-湛	2508
-魄	2509
-颠	2510
-1949	2511
-呆	2512
-粤	2513
-岂	2514
-娇	2515
-暑	2516
-44	2517
-56	2518
-52	2519
-鹅	2520
-筛	2521
-膏	2522
-樱	2523
-p	2524
-缆	2525
-襄	2526
-瑟	2527
-恭	2528
-泻	2529
-匪	2530
-兮	2531
-恼	2532
-吟	2533
-仕	2534
-蔽	2535
-骄	2536
-蚕	2537
-斥	2538
-椅	2539
-姬	2540
-谦	2541
-for	2542
-椎	2543
-搅	2544
-卸	2545
-沫	2546
-怜	2547
-坎	2548
-瑰	2549
-1978	2550
-钦	2551
-h	2552
-拾	2553
-厕	2554
-後	2555
-逾	2556
-薯	2557
-衬	2558
-钾	2559
-崔	2560
-稽	2561
-蛮	2562
-殷	2563
-晒	2564
-47	2565
-菇	2566
-臭	2567
-弧	2568
-擎	2569
-粹	2570
-纬	2571
-1500	2572
-焰	2573
-玲	2574
-竣	2575
-咒	2576
-歇	2577
-糕	2578
-诵	2579
-茨	2580
-妮	2581
-酯	2582
-麟	2583
-卑	2584
-浏	2585
-咽	2586
-罩	2587
-舱	2588
-酵	2589
-晕	2590
-顽	2591
-赁	2592
-咬	2593
-枫	2594
-冀	2595
-贮	2596
-艘	2597
-亏	2598
-薛	2599
-瀑	2600
-篆	2601
-膀	2602
-沸	2603
-雍	2604
-咳	2605
-尹	2606
-愉	2607
-烹	2608
-坠	2609
-勿	2610
-钠	2611
-64	2612
-坤	2613
-甸	2614
-墅	2615
-闸	2616
-藻	2617
-韧	2618
-鄂	2619
-58	2620
-51	2621
-91	2622
-j	2623
-瑶	2624
-舆	2625
-夸	2626
-54	2627
-蕾	2628
-栗	2629
-咏	2630
-丞	2631
-抄	2632
-鹏	2633
-弊	2634
-檐	2635
-骂	2636
-仆	2637
-峻	2638
-爪	2639
-赚	2640
-帆	2641
-娶	2642
-嘛	2643
-钓	2644
-澄	2645
-猜	2646
-1979	2647
-裔	2648
-抒	2649
-铅	2650
-卉	2651
-彦	2652
-f	2653
-删	2654
-衷	2655
-禹	2656
-寡	2657
-蒲	2658
-砌	2659
-on	2660
-棱	2661
-72	2662
-拘	2663
-堵	2664
-雁	2665
-仄	2666
-荫	2667
-53	2668
-k	2669
-1981	2670
-祈	2671
-49	2672
-奢	2673
-赌	2674
-寇	2675
-3d	2676
-隧	2677
-摊	2678
-雇	2679
-卦	2680
-婉	2681
-敲	2682
-挣	2683
-皱	2684
-虞	2685
-亨	2686
-懈	2687
-挽	2688
-珊	2689
-饶	2690
-滥	2691
-锯	2692
-闷	2693
-it	2694
-酮	2695
-虐	2696
-兑	2697
-僵	2698
-傻	2699
-62	2700
-沦	2701
-巅	2702
-鞭	2703
-梳	2704
-赣	2705
-锌	2706
-庐	2707
-薇	2708
-庵	2709
-57	2710
-96	2711
-慨	2712
-肚	2713
-妄	2714
-g	2715
-仗	2716
-绑	2717
-2017	2718
-枕	2719
-牡	2720
-000	2721
-胖	2722
-沪	2723
-垒	2724
-捞	2725
-捧	2726
-竖	2727
-蜡	2728
-桩	2729
-厢	2730
-孵	2731
-黏	2732
-拯	2733
-63	2734
-谭	2735
-68	2736
-诈	2737
-灿	2738
-釉	2739
-1956	2740
-裹	2741
-钮	2742
-俩	2743
-o	2744
-灶	2745
-彝	2746
-蟹	2747
-涩	2748
-醋	2749
-110	2750
-匙	2751
-歧	2752
-刹	2753
-玫	2754
-棘	2755
-橙	2756
-凑	2757
-桶	2758
-刃	2759
-伽	2760
-4000	2761
-硝	2762
-怡	2763
-籽	2764
-敞	2765
-淳	2766
-矮	2767
-镶	2768
-戚	2769
-幢	2770
-涡	2771
-66	2772
-尧	2773
-膝	2774
-is	2775
-哉	2776
-肆	2777
-畔	2778
-溯	2779
-97	2780
-媚	2781
-烘	2782
-01	2783
-67	2784
-窃	2785
-焚	2786
-澜	2787
-愚	2788
-棵	2789
-乞	2790
-86	2791
-78	2792
-佑	2793
-76	2794
-iphone	2795
-暨	2796
-敷	2797
-饥	2798
-俯	2799
-蔓	2800
-v	2801
-05	2802
-88	2803
-暮	2804
-砍	2805
-邵	2806
-仑	2807
-毗	2808
-剿	2809
-馀	2810
-180	2811
-锤	2812
-刮	2813
-1950	2814
-梭	2815
-摧	2816
-250	2817
-掠	2818
-躯	2819
-诡	2820
-匈	2821
-侣	2822
-胚	2823
-疮	2824
-59	2825
-裙	2826
-windows	2827
-裸	2828
-08	2829
-塌	2830
-吓	2831
-俘	2832
-糙	2833
-藩	2834
-楷	2835
-羞	2836
-with	2837
-鲍	2838
-帘	2839
-裤	2840
-宛	2841
-憾	2842
-桓	2843
-痰	2844
-寞	2845
-骚	2846
-惹	2847
-笋	2848
-萃	2849
-92	2850
-栓	2851
-61	2852
-挫	2853
-矢	2854
-垦	2855
-09	2856
-垄	2857
-绸	2858
-凄	2859
-your	2860
-镀	2861
-熏	2862
-钉	2863
-1945	2864
-led	2865
-粪	2866
-缅	2867
-洽	2868
-鞘	2869
-蔗	2870
-82	2871
-迄	2872
-沐	2873
-凿	2874
-勉	2875
-昨	2876
-喘	2877
-700	2878
-爹	2879
-屑	2880
-耻	2881
-沥	2882
-庶	2883
-涅	2884
-腕	2885
-袍	2886
-懒	2887
-阜	2888
-嗜	2889
-朔	2890
-1200	2891
-蒜	2892
-沛	2893
-坟	2894
-轿	2895
-喀	2896
-笛	2897
-狄	2898
-饿	2899
-蓉	2900
-泣	2901
-窟	2902
-130	2903
-豹	2904
-屿	2905
-73	2906
-崛	2907
-迦	2908
-诠	2909
-贬	2910
-腥	2911
-83	2912
-钥	2913
-嗣	2914
-瑜	2915
-07	2916
-倦	2917
-萎	2918
-拦	2919
-冤	2920
-讽	2921
-潇	2922
-谣	2923
-趁	2924
-1960	2925
-妨	2926
-84	2927
-贩	2928
-74	2929
-萍	2930
-窦	2931
-纂	2932
-缀	2933
-矫	2934
-淑	2935
-墩	2936
-梵	2937
-沾	2938
-淫	2939
-乖	2940
-汰	2941
-莞	2942
-81	2943
-旷	2944
-浊	2945
-挚	2946
-撼	2947
-69	2948
-87	2949
-氟	2950
-焕	2951
-06	2952
-庚	2953
-掀	2954
-诀	2955
-kg	2956
-盼	2957
-71	2958
-疹	2959
-窖	2960
-匆	2961
-厥	2962
-轧	2963
-89	2964
-淹	2965
-94	2966
-160	2967
-亥	2968
-鸦	2969
-棍	2970
-谅	2971
-歼	2972
-汕	2973
-挪	2974
-蚁	2975
-敛	2976
-魁	2977
-畴	2978
-炫	2979
-丫	2980
-奎	2981
-菱	2982
-沂	2983
-撕	2984
-阎	2985
-詹	2986
-03	2987
-蛛	2988
-77	2989
-靡	2990
-瞻	2991
-咱	2992
-愧	2993
-烷	2994
-畸	2995
-灸	2996
-眸	2997
-that	2998
-觅	2999
-芜	3000
-1955	3001
-廓	3002
-斌	3003
-躁	3004
-麓	3005
-摔	3006
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-睹	3009
-孜	3010
-缚	3011
-堕	3012
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-睿	3014
-琪	3015
-琉	3016
-贱	3017
-6000	3018
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-跋	3020
-1959	3021
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-1957	3023
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-1976	3025
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-倚	3032
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-酰	3034
-澈	3035
-慌	3036
-帜	3037
-颤	3038
-陇	3039
-1962	3040
-02	3041
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-昧	3043
-佣	3044
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-禾	3047
-逮	3048
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-莹	3051
-碟	3052
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-1964	3057
-榆	3058
-驳	3059
-楔	3060
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-肋	3063
-dna	3064
-踢	3065
-1975	3066
-1937	3067
-u	3068
-傍	3069
-桔	3070
-肴	3071
-呕	3072
-旭	3073
-埠	3074
-贿	3075
-曝	3076
-杖	3077
-俭	3078
-栩	3079
-1953	3080
-斧	3081
-镁	3082
-匾	3083
-踩	3084
-橘	3085
-颅	3086
-1963	3087
-囚	3088
-蛙	3089
-1946	3090
-膳	3091
-坞	3092
-琐	3093
-荧	3094
-瘟	3095
-涤	3096
-胰	3097
-衫	3098
-噬	3099
-皖	3100
-邱	3101
-埔	3102
-汀	3103
-羡	3104
-睐	3105
-葵	3106
-耿	3107
-糟	3108
-厄	3109
-秧	3110
-黔	3111
-蹄	3112
-140	3113
-漳	3114
-鞍	3115
-谏	3116
-腋	3117
-簇	3118
-梧	3119
-戎	3120
-1977	3121
-榴	3122
-诣	3123
-宦	3124
-苔	3125
-揽	3126
-簧	3127
-狸	3128
-阙	3129
-扯	3130
-耍	3131
-棠	3132
-脓	3133
-烫	3134
-翘	3135
-芭	3136
-躺	3137
-羁	3138
-藉	3139
-拐	3140
-1966	3141
-陡	3142
-1954	3143
-漓	3144
-棺	3145
-钧	3146
-琅	3147
-扔	3148
-寝	3149
-绚	3150
-熬	3151
-驿	3152
-邹	3153
-杠	3154
-1972	3155
-w	3156
-绥	3157
-窥	3158
-晃	3159
-渭	3160
-1947	3161
-樊	3162
-鑫	3163
-祁	3164
-陋	3165
-哺	3166
-堰	3167
-祛	3168
-y	3169
-梓	3170
-崎	3171
-1968	3172
-孽	3173
-蝴	3174
-蔚	3175
-抖	3176
-苟	3177
-肇	3178
-溜	3179
-绅	3180
-妾	3181
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-砸	3191
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-彬	3197
-雏	3198
-ip	3199
-羲	3200
-缕	3201
-绞	3202
-俞	3203
-簿	3204
-耸	3205
-廖	3206
-嘲	3207
-can	3208
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-榄	3211
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-啥	3221
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-醛	3223
-峨	3224
-葫	3225
-悍	3226
-笨	3227
-嘱	3228
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-re	3251
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-秆	3257
-朕	3258
-驼	3259
-肛	3260
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-ipad	3262
-楠	3263
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-柑	3267
-iso9001	3268
-赎	3269
-逍	3270
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-璋	3272
-礁	3273
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-邢	3276
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-砚	3280
-驴	3281
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-锣	3283
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-栅	3285
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-毯	3291
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-淤	3293
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-芋	3295
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-戊	3299
-盏	3300
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-拂	3302
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-酥	3304
-汛	3305
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-pc	3307
-嚣	3308
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-轼	3310
-妒	3311
-匿	3312
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-cd	3316
-痒	3317
-宵	3318
-瘫	3319
-1927	3320
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-璧	3322
-汲	3323
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-冢	3325
-碌	3326
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-磅	3328
-卤	3329
-105	3330
-剔	3331
-谎	3332
-圩	3333
-酌	3334
-捏	3335
-渺	3336
-媳	3337
-1933	3338
-穹	3339
-谥	3340
-骏	3341
-哨	3342
-骆	3343
-乒	3344
-10000	3345
-摹	3346
-兜	3347
-柿	3348
-喧	3349
-呜	3350
-捡	3351
-橄	3352
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-呐	3355
-檀	3356
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-妊	3358
-祯	3359
-1931	3360
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-衙	3363
-笃	3364
-芸	3365
-霖	3366
-荔	3367
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-羌	3369
-芹	3370
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-哼	3372
-糯	3373
-吼	3374
-蕃	3375
-嵩	3376
-矶	3377
-绽	3378
-坯	3379
-娠	3380
-1928	3381
-祷	3382
-锰	3383
-qq	3384
-by	3385
-瘀	3386
-108	3387
-岐	3388
-1932	3389
-茵	3390
-筝	3391
-斐	3392
-肽	3393
-歉	3394
-1929	3395
-嗽	3396
-恤	3397
-汶	3398
-聂	3399
-樟	3400
-擒	3401
-鹃	3402
-拙	3403
-鲤	3404
-絮	3405
-鄙	3406
-彪	3407
-ipod	3408
-z	3409
-嗓	3410
-墟	3411
-骼	3412
-渤	3413
-僻	3414
-豁	3415
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-荟	3417
-姨	3418
-婷	3419
-挠	3420
-哇	3421
-炙	3422
-220	3423
-诅	3424
-娥	3425
-哑	3426
-阱	3427
-嫉	3428
-圭	3429
-乓	3430
-橱	3431
-歪	3432
-禧	3433
-甩	3434
-坷	3435
-晏	3436
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-##思	12502
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-##消	12604
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-##审	12634
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-##亚	12667
-##密	12668
-##排	12669
-##超	12670
-##像	12671
-##课	12672
-##围	12673
-##往	12674
-##响	12675
-##击	12676
-##疗	12677
-##念	12678
-##八	12679
-##云	12680
-##险	12681
-##律	12682
-##请	12683
-##革	12684
-##诗	12685
-##批	12686
-##底	12687
-##压	12688
-##双	12689
-##男	12690
-##训	12691
-##例	12692
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-##升	12694
-##拥	12695
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-##眼	12698
-##官	12699
-##牌	12700
-##油	12701
-##曲	12702
-##友	12703
-##望	12704
-##黑	12705
-##歌	12706
-##筑	12707
-##础	12708
-##香	12709
-##仅	12710
-##担	12711
-##括	12712
-##湖	12713
-##严	12714
-##秀	12715
-##剧	12716
-##九	12717
-##举	12718
-##执	12719
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-##督	12722
-##博	12723
-##草	12724
-##般	12725
-##李	12726
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-##喜	12728
-##授	12729
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-##飞	12741
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-##令	12743
-##轻	12744
-##劳	12745
-##距	12746
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-##树	12750
-##序	12751
-##候	12752
-##含	12753
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-##春	12774
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-##母	12780
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-##略	12784
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-##夫	12786
-##藏	12787
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-##析	12798
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-##班	12805
-##馆	12806
-##味	12807
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-##卡	12809
-##射	12810
-##述	12811
-##杀	12812
-##波	12813
-##绿	12814
-##免	12815
-##兰	12816
-##绝	12817
-##刻	12818
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-##输	12821
-##择	12822
-##综	12823
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-##纳	12826
-##父	12827
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-##送	12830
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-##换	12838
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-##阿	12848
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-##找	12860
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-##陈	12862
-##练	12863
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-##彩	12866
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-##股	12869
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-##佛	12873
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-##骨	12888
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-##贵	12895
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-##液	12897
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-##促	12902
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-##久	12907
-##闻	12908
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-##封	12928
-##紧	12929
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-##雄	12933
-##希	12934
-##毫	12935
-##卷	12936
-##某	12937
-##季	12938
-##菜	12939
-##庭	12940
-##附	12941
-##逐	12942
-##夜	12943
-##宫	12944
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-##胜	12949
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-##纯	12951
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-##愿	12958
-##街	12959
-##招	12960
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-##夏	12962
-##盖	12963
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-##怎	12965
-##茶	12966
-##申	12967
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-##亦	12970
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-##频	12972
-##宋	12973
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-##块	12977
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-##叫	12979
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-##礼	12981
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-##否	12983
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-##笑	12985
-##钱	12986
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-##甚	12988
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-##丝	12990
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-##绍	12993
-##盘	12994
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-##静	12997
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-##氏	12999
-##圣	13000
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-##饰	13007
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-##庄	13009
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-##混	13013
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-##末	13017
-##错	13018
-##轮	13019
-##宜	13020
-##鲜	13021
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-##敌	13023
-##粉	13024
-##祖	13025
-##延	13026
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-##辑	13028
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-##诉	13032
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-##缺	13036
-##晚	13037
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-##拟	13043
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-##船	13046
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-##汽	13055
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-##掌	13057
-##诸	13058
-##仙	13059
-##弟	13060
-##吉	13061
-##洋	13062
-##奥	13063
-##票	13064
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-##架	13066
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-##怀	13074
-##秋	13075
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-##巨	13077
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-##趣	13091
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-##杨	13096
-##雅	13097
-##罪	13098
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-##亮	13100
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-##寺	13102
-##烟	13103
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-##摄	13108
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-##践	13110
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-##励	13113
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-##呢	13116
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-##哥	13118
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-##疾	13120
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-##倒	13124
-##旧	13125
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-##亡	13129
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-##湾	13133
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-##讨	13136
-##努	13137
-##露	13138
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-##繁	13140
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-##殖	13142
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-##泛	13152
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-##朋	13157
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-##鲁	13166
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-##贴	13168
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-##泉	13173
-##拿	13174
-##森	13175
-##横	13176
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-##键	13178
-##膜	13179
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-##尤	13181
-##涉	13182
-##净	13183
-##诚	13184
-##折	13185
-##冰	13186
-##械	13187
-##拍	13188
-##梁	13189
-##沿	13190
-##避	13191
-##吴	13192
-##惊	13193
-##犯	13194
-##灭	13195
-##湿	13196
-##迷	13197
-##姓	13198
-##阅	13199
-##灯	13200
-##妇	13201
-##触	13202
-##冠	13203
-##答	13204
-##俗	13205
-##档	13206
-##尊	13207
-##谢	13208
-##措	13209
-##筹	13210
-##竟	13211
-##韩	13212
-##签	13213
-##剑	13214
-##鉴	13215
-##灾	13216
-##贯	13217
-##迹	13218
-##洛	13219
-##沟	13220
-##束	13221
-##翻	13222
-##巧	13223
-##坏	13224
-##弱	13225
-##零	13226
-##壁	13227
-##枝	13228
-##映	13229
-##恩	13230
-##抓	13231
-##屋	13232
-##呼	13233
-##脚	13234
-##绘	13235
-##淡	13236
-##辖	13237
-##伊	13238
-##粒	13239
-##欲	13240
-##震	13241
-##伯	13242
-##私	13243
-##蓝	13244
-##甘	13245
-##储	13246
-##胡	13247
-##卖	13248
-##梅	13249
-##耳	13250
-##疑	13251
-##润	13252
-##伴	13253
-##泽	13254
-##牧	13255
-##烧	13256
-##尾	13257
-##累	13258
-##糖	13259
-##怪	13260
-##唯	13261
-##莫	13262
-##粮	13263
-##柱	13264
-##竹	13265
-##灰	13266
-##岸	13267
-##缩	13268
-##井	13269
-##伦	13270
-##柔	13271
-##盟	13272
-##珠	13273
-##丹	13274
-##皆	13275
-##哪	13276
-##迎	13277
-##颜	13278
-##衡	13279
-##啊	13280
-##塑	13281
-##寒	13282
-##紫	13283
-##镜	13284
-##氧	13285
-##误	13286
-##伍	13287
-##彻	13288
-##刀	13289
-##览	13290
-##炎	13291
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-##耐	13293
-##秦	13294
-##尖	13295
-##潮	13296
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-##浓	13298
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-##禁	13300
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-##胶	13302
-##译	13303
-##腹	13304
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-##盐	13307
-##潜	13308
-##鸡	13309
-##诺	13310
-##遍	13311
-##纹	13312
-##冬	13313
-##牙	13314
-##麻	13315
-##辅	13316
-##猪	13317
-##弃	13318
-##楚	13319
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-##晋	13321
-##鸟	13322
-##赵	13323
-##洁	13324
-##谋	13325
-##隆	13326
-##滑	13327
-##籍	13328
-##臣	13329
-##朱	13330
-##泥	13331
-##墨	13332
-##辆	13333
-##墙	13334
-##浪	13335
-##姐	13336
-##赏	13337
-##纵	13338
-##拔	13339
-##倍	13340
-##纷	13341
-##摩	13342
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-##苗	13344
-##偏	13345
-##塞	13346
-##贡	13347
-##仁	13348
-##宇	13349
-##卵	13350
-##瓦	13351
-##枪	13352
-##覆	13353
-##殿	13354
-##刑	13355
-##贫	13356
-##妈	13357
-##幅	13358
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-##珍	13394
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-##隔	13399
-##吨	13400
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-##脂	13419
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-##肤	13422
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-##恋	13429
-##侵	13430
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-##勤	13433
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-##幻	13448
-##株	13449
-##浅	13450
-##敬	13451
-##敏	13452
-##陷	13453
-##凤	13454
-##坛	13455
-##虎	13456
-##乌	13457
-##铜	13458
-##御	13459
-##乳	13460
-##讯	13461
-##循	13462
-##圈	13463
-##肌	13464
-##妙	13465
-##奋	13466
-##忘	13467
-##闭	13468
-##墓	13469
-##汤	13470
-##忠	13471
-##跨	13472
-##怕	13473
-##振	13474
-##宾	13475
-##跑	13476
-##屏	13477
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-##粗	13479
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-##伟	13482
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-##妻	13484
-##赞	13485
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-##碑	13488
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-##罚	13491
-##夺	13492
-##偶	13493
-##截	13494
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-##偿	13499
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-##豪	13501
-##慧	13502
-##跳	13503
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-##莱	13505
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-##恐	13508
-##郎	13509
-##辞	13510
-##挂	13511
-##娘	13512
-##肿	13513
-##徒	13514
-##伏	13515
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-##杯	13517
-##丛	13518
-##旨	13519
-##琴	13520
-##炮	13521
-##醒	13522
-##砖	13523
-##替	13524
-##辛	13525
-##暖	13526
-##锁	13527
-##杜	13528
-##肠	13529
-##孤	13530
-##饭	13531
-##脸	13532
-##邮	13533
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-##链	13541
-##尺	13542
-##尘	13543
-##援	13544
-##疫	13545
-##崇	13546
-##恢	13547
-##扎	13548
-##伸	13549
-##幽	13550
-##抵	13551
-##胸	13552
-##谱	13553
-##舒	13554
-##迫	13555
-##畅	13556
-##泡	13557
-##岭	13558
-##喷	13559
-##窗	13560
-##捷	13561
-##宏	13562
-##肯	13563
-##狂	13564
-##铺	13565
-##骑	13566
-##抽	13567
-##券	13568
-##俱	13569
-##徽	13570
-##胆	13571
-##碎	13572
-##邀	13573
-##褐	13574
-##斤	13575
-##涂	13576
-##赋	13577
-##署	13578
-##颗	13579
-##渠	13580
-##仿	13581
-##迪	13582
-##炉	13583
-##辉	13584
-##涵	13585
-##耗	13586
-##返	13587
-##邻	13588
-##斑	13589
-##董	13590
-##魏	13591
-##午	13592
-##娱	13593
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-##宅	13602
-##趋	13603
-##凉	13604
-##赢	13605
-##伙	13606
-##爷	13607
-##廷	13608
-##戴	13609
-##壤	13610
-##奶	13611
-##页	13612
-##玄	13613
-##驾	13614
-##阔	13615
-##轨	13616
-##朗	13617
-##捕	13618
-##肾	13619
-##稿	13620
-##惯	13621
-##侯	13622
-##乙	13623
-##渡	13624
-##稍	13625
-##恨	13626
-##脏	13627
-##姆	13628
-##腔	13629
-##抱	13630
-##杆	13631
-##垂	13632
-##赴	13633
-##赶	13634
-##莲	13635
-##辽	13636
-##荐	13637
-##旦	13638
-##妖	13639
-##稀	13640
-##驱	13641
-##沈	13642
-##役	13643
-##晓	13644
-##亭	13645
-##仲	13646
-##澳	13647
-##炸	13648
-##绪	13649
-##陕	13650
-##恒	13651
-##堡	13652
-##纠	13653
-##仇	13654
-##懂	13655
-##焦	13656
-##搜	13657
-##忍	13658
-##贤	13659
-##添	13660
-##艾	13661
-##赤	13662
-##犹	13663
-##尝	13664
-##锦	13665
-##稻	13666
-##撰	13667
-##填	13668
-##衰	13669
-##栽	13670
-##邪	13671
-##粘	13672
-##跃	13673
-##桌	13674
-##胃	13675
-##悬	13676
-##翼	13677
-##彼	13678
-##睡	13679
-##曹	13680
-##刷	13681
-##摆	13682
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-##锋	13684
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-##抢	13686
-##乏	13687
-##廉	13688
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-##盾	13690
-##瓷	13691
-##抑	13692
-##埃	13693
-##邦	13694
-##遂	13695
-##寸	13696
-##渔	13697
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-##巡	13707
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-##塘	13719
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-##囊	13730
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-##暂	13742
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-##芳	13746
-##碍	13747
-##肺	13748
-##狱	13749
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-##砂	13752
-##苍	13753
-##揭	13754
-##踏	13755
-##颇	13756
-##柄	13757
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-##孝	13759
-##葡	13760
-##腾	13761
-##茎	13762
-##鸣	13763
-##撤	13764
-##仰	13765
-##伐	13766
-##丘	13767
-##於	13768
-##泪	13769
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-##扰	13771
-##纲	13772
-##拼	13773
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-##纽	13775
-##癌	13776
-##堆	13777
-##菲	13778
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-##寓	13781
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-##捐	13783
-##悟	13784
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-##嘴	13786
-##钻	13787
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-##吹	13789
-##柏	13790
-##遥	13791
-##抚	13792
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-##赠	13794
-##霸	13795
-##艰	13796
-##淋	13797
-##猫	13798
-##帅	13799
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-##寨	13801
-##滴	13802
-##鼻	13803
-##掘	13804
-##狗	13805
-##驶	13806
-##朴	13807
-##拆	13808
-##惜	13809
-##玻	13810
-##扣	13811
-##萄	13812
-##蔬	13813
-##宠	13814
-##缴	13815
-##赫	13816
-##凯	13817
-##滨	13818
-##乔	13819
-##腰	13820
-##葬	13821
-##孟	13822
-##吾	13823
-##枚	13824
-##圳	13825
-##忙	13826
-##扫	13827
-##杭	13828
-##凌	13829
-##梯	13830
-##丈	13831
-##隶	13832
-##剪	13833
-##盗	13834
-##擅	13835
-##疆	13836
-##弯	13837
-##携	13838
-##拒	13839
-##秒	13840
-##颁	13841
-##醇	13842
-##割	13843
-##浆	13844
-##姑	13845
-##爸	13846
-##螺	13847
-##穗	13848
-##缝	13849
-##慈	13850
-##喝	13851
-##瓶	13852
-##漏	13853
-##悠	13854
-##猎	13855
-##番	13856
-##孕	13857
-##伪	13858
-##漂	13859
-##腿	13860
-##吐	13861
-##坝	13862
-##滤	13863
-##函	13864
-##匀	13865
-##偷	13866
-##浩	13867
-##矛	13868
-##僧	13869
-##辨	13870
-##俊	13871
-##棉	13872
-##铸	13873
-##诞	13874
-##丧	13875
-##夹	13876
-##姿	13877
-##睛	13878
-##淮	13879
-##阀	13880
-##姜	13881
-##尸	13882
-##猛	13883
-##芽	13884
-##账	13885
-##旱	13886
-##醉	13887
-##弄	13888
-##坊	13889
-##烤	13890
-##萧	13891
-##矣	13892
-##雾	13893
-##倡	13894
-##榜	13895
-##弗	13896
-##氨	13897
-##朵	13898
-##锡	13899
-##袋	13900
-##拨	13901
-##湘	13902
-##岳	13903
-##烦	13904
-##肩	13905
-##熙	13906
-##炭	13907
-##婆	13908
-##棋	13909
-##禅	13910
-##穴	13911
-##宙	13912
-##汗	13913
-##艳	13914
-##儒	13915
-##叙	13916
-##晨	13917
-##颈	13918
-##峡	13919
-##拖	13920
-##烂	13921
-##茂	13922
-##戒	13923
-##飘	13924
-##氛	13925
-##蒂	13926
-##撞	13927
-##瓣	13928
-##箭	13929
-##叛	13930
-##鞋	13931
-##劲	13932
-##祝	13933
-##娜	13934
-##饲	13935
-##侍	13936
-##诱	13937
-##叹	13938
-##卢	13939
-##弥	13940
-##鼎	13941
-##厦	13942
-##屈	13943
-##慕	13944
-##魅	13945
-##厨	13946
-##嫁	13947
-##绵	13948
-##逼	13949
-##扮	13950
-##叔	13951
-##酶	13952
-##燥	13953
-##狼	13954
-##滋	13955
-##汁	13956
-##辐	13957
-##怨	13958
-##翅	13959
-##佩	13960
-##坑	13961
-##旬	13962
-##沃	13963
-##剩	13964
-##蛇	13965
-##颖	13966
-##篮	13967
-##锐	13968
-##侠	13969
-##匹	13970
-##唤	13971
-##熊	13972
-##漠	13973
-##迟	13974
-##敦	13975
-##雌	13976
-##谨	13977
-##婴	13978
-##浸	13979
-##磷	13980
-##筒	13981
-##滩	13982
-##埋	13983
-##框	13984
-##弘	13985
-##吕	13986
-##碰	13987
-##纺	13988
-##硫	13989
-##堪	13990
-##契	13991
-##蜜	13992
-##蓄	13993
-##阐	13994
-##傲	13995
-##碱	13996
-##晰	13997
-##狭	13998
-##撑	13999
-##叉	14000
-##卧	14001
-##劫	14002
-##闹	14003
-##赐	14004
-##邓	14005
-##奴	14006
-##溉	14007
-##浦	14008
-##蹈	14009
-##辣	14010
-##遣	14011
-##耀	14012
-##耶	14013
-##翠	14014
-##叠	14015
-##迈	14016
-##霍	14017
-##碧	14018
-##恰	14019
-##脊	14020
-##昭	14021
-##摸	14022
-##饱	14023
-##赔	14024
-##泄	14025
-##哭	14026
-##讼	14027
-##逝	14028
-##逻	14029
-##廊	14030
-##擦	14031
-##渗	14032
-##彰	14033
-##卿	14034
-##旺	14035
-##宪	14036
-##顷	14037
-##妆	14038
-##陪	14039
-##葛	14040
-##仔	14041
-##淀	14042
-##翰	14043
-##悦	14044
-##穆	14045
-##煮	14046
-##辩	14047
-##弦	14048
-##串	14049
-##押	14050
-##蚀	14051
-##逢	14052
-##贺	14053
-##焊	14054
-##煌	14055
-##缔	14056
-##惑	14057
-##鹿	14058
-##袁	14059
-##糊	14060
-##逸	14061
-##舟	14062
-##勃	14063
-##侦	14064
-##涯	14065
-##蔡	14066
-##辟	14067
-##涌	14068
-##枯	14069
-##痕	14070
-##疼	14071
-##莉	14072
-##柴	14073
-##眉	14074
-##罢	14075
-##催	14076
-##衔	14077
-##秉	14078
-##妃	14079
-##鸿	14080
-##傅	14081
-##辰	14082
-##聪	14083
-##咸	14084
-##扇	14085
-##盈	14086
-##勘	14087
-##佐	14088
-##泊	14089
-##抛	14090
-##搬	14091
-##牢	14092
-##宴	14093
-##牲	14094
-##贾	14095
-##摘	14096
-##姻	14097
-##慎	14098
-##帕	14099
-##忌	14100
-##卒	14101
-##夕	14102
-##卜	14103
-##惟	14104
-##挺	14105
-##崖	14106
-##炒	14107
-##爵	14108
-##冻	14109
-##椒	14110
-##鳞	14111
-##祸	14112
-##潭	14113
-##腊	14114
-##蒋	14115
-##缠	14116
-##寂	14117
-##眠	14118
-##冯	14119
-##芯	14120
-##槽	14121
-##吊	14122
-##聊	14123
-##梗	14124
-##嫩	14125
-##凶	14126
-##铭	14127
-##爽	14128
-##筋	14129
-##韦	14130
-##脾	14131
-##铝	14132
-##肢	14133
-##栋	14134
-##勾	14135
-##萌	14136
-##渊	14137
-##掩	14138
-##狮	14139
-##撒	14140
-##漆	14141
-##骗	14142
-##禽	14143
-##蕴	14144
-##坪	14145
-##洒	14146
-##冶	14147
-##兹	14148
-##椭	14149
-##喻	14150
-##泵	14151
-##哀	14152
-##翔	14153
-##棒	14154
-##芝	14155
-##扑	14156
-##毅	14157
-##衍	14158
-##惨	14159
-##疯	14160
-##欺	14161
-##贼	14162
-##肖	14163
-##轰	14164
-##巢	14165
-##臂	14166
-##轩	14167
-##扁	14168
-##淘	14169
-##犬	14170
-##宰	14171
-##祠	14172
-##挡	14173
-##厌	14174
-##帐	14175
-##蜂	14176
-##狐	14177
-##垃	14178
-##昂	14179
-##圾	14180
-##秩	14181
-##芬	14182
-##瞬	14183
-##枢	14184
-##舌	14185
-##唇	14186
-##棕	14187
-##霞	14188
-##霜	14189
-##艇	14190
-##侨	14191
-##鹤	14192
-##硅	14193
-##靖	14194
-##哦	14195
-##削	14196
-##泌	14197
-##奠	14198
-##吏	14199
-##夷	14200
-##咖	14201
-##彭	14202
-##窑	14203
-##胁	14204
-##肪	14205
-##贞	14206
-##劝	14207
-##钙	14208
-##柜	14209
-##鸭	14210
-##庞	14211
-##兔	14212
-##荆	14213
-##丙	14214
-##纱	14215
-##戈	14216
-##藤	14217
-##矩	14218
-##泳	14219
-##惧	14220
-##铃	14221
-##渴	14222
-##胀	14223
-##袖	14224
-##丸	14225
-##狠	14226
-##豫	14227
-##茫	14228
-##浇	14229
-##菩	14230
-##氯	14231
-##啡	14232
-##葱	14233
-##梨	14234
-##霉	14235
-##脆	14236
-##氢	14237
-##巷	14238
-##丑	14239
-##娃	14240
-##锻	14241
-##愤	14242
-##贪	14243
-##蝶	14244
-##厉	14245
-##闽	14246
-##浑	14247
-##斩	14248
-##栖	14249
-##茅	14250
-##昏	14251
-##龟	14252
-##碗	14253
-##棚	14254
-##滞	14255
-##慰	14256
-##斋	14257
-##虹	14258
-##屯	14259
-##萝	14260
-##饼	14261
-##窄	14262
-##潘	14263
-##绣	14264
-##丢	14265
-##芦	14266
-##鳍	14267
-##裕	14268
-##誓	14269
-##腻	14270
-##锈	14271
-##吞	14272
-##蜀	14273
-##啦	14274
-##扭	14275
-##巩	14276
-##髓	14277
-##劣	14278
-##拌	14279
-##谊	14280
-##涛	14281
-##勋	14282
-##郊	14283
-##莎	14284
-##痴	14285
-##窝	14286
-##驰	14287
-##跌	14288
-##笼	14289
-##挤	14290
-##溢	14291
-##隙	14292
-##鹰	14293
-##诏	14294
-##帽	14295
-##芒	14296
-##爬	14297
-##凸	14298
-##牺	14299
-##熔	14300
-##吻	14301
-##竭	14302
-##瘦	14303
-##冥	14304
-##搏	14305
-##屡	14306
-##昔	14307
-##萼	14308
-##愁	14309
-##捉	14310
-##翁	14311
-##怖	14312
-##汪	14313
-##烯	14314
-##疲	14315
-##缸	14316
-##溃	14317
-##泼	14318
-##剖	14319
-##涨	14320
-##橡	14321
-##谜	14322
-##悔	14323
-##嫌	14324
-##盒	14325
-##苯	14326
-##凹	14327
-##绳	14328
-##畏	14329
-##罐	14330
-##虾	14331
-##柯	14332
-##邑	14333
-##馨	14334
-##兆	14335
-##帖	14336
-##陌	14337
-##禄	14338
-##垫	14339
-##壶	14340
-##逊	14341
-##骤	14342
-##祀	14343
-##晴	14344
-##蓬	14345
-##苞	14346
-##煎	14347
-##菊	14348
-##堤	14349
-##甫	14350
-##拱	14351
-##氮	14352
-##罕	14353
-##舶	14354
-##伞	14355
-##姚	14356
-##弓	14357
-##嵌	14358
-##馈	14359
-##琼	14360
-##噪	14361
-##雀	14362
-##呵	14363
-##汝	14364
-##焉	14365
-##陀	14366
-##胺	14367
-##惩	14368
-##沼	14369
-##枣	14370
-##桐	14371
-##酱	14372
-##遮	14373
-##孢	14374
-##钝	14375
-##呀	14376
-##锥	14377
-##妥	14378
-##酿	14379
-##巫	14380
-##闯	14381
-##沧	14382
-##崩	14383
-##蕊	14384
-##酬	14385
-##匠	14386
-##躲	14387
-##喊	14388
-##琳	14389
-##绎	14390
-##喉	14391
-##凰	14392
-##抬	14393
-##膨	14394
-##盲	14395
-##剥	14396
-##喂	14397
-##庸	14398
-##奸	14399
-##钩	14400
-##冈	14401
-##募	14402
-##苑	14403
-##杏	14404
-##杉	14405
-##辱	14406
-##隋	14407
-##薪	14408
-##绒	14409
-##欠	14410
-##尉	14411
-##攀	14412
-##抹	14413
-##巾	14414
-##渣	14415
-##苹	14416
-##猴	14417
-##悄	14418
-##屠	14419
-##颂	14420
-##湛	14421
-##魄	14422
-##颠	14423
-##呆	14424
-##粤	14425
-##岂	14426
-##娇	14427
-##暑	14428
-##鹅	14429
-##筛	14430
-##膏	14431
-##樱	14432
-##缆	14433
-##襄	14434
-##瑟	14435
-##恭	14436
-##泻	14437
-##匪	14438
-##兮	14439
-##恼	14440
-##吟	14441
-##仕	14442
-##蔽	14443
-##骄	14444
-##蚕	14445
-##斥	14446
-##椅	14447
-##姬	14448
-##谦	14449
-##椎	14450
-##搅	14451
-##卸	14452
-##沫	14453
-##怜	14454
-##坎	14455
-##瑰	14456
-##钦	14457
-##拾	14458
-##厕	14459
-##後	14460
-##逾	14461
-##薯	14462
-##衬	14463
-##钾	14464
-##崔	14465
-##稽	14466
-##蛮	14467
-##殷	14468
-##晒	14469
-##菇	14470
-##臭	14471
-##弧	14472
-##擎	14473
-##粹	14474
-##纬	14475
-##焰	14476
-##玲	14477
-##竣	14478
-##咒	14479
-##歇	14480
-##糕	14481
-##诵	14482
-##茨	14483
-##妮	14484
-##酯	14485
-##麟	14486
-##卑	14487
-##浏	14488
-##咽	14489
-##罩	14490
-##舱	14491
-##酵	14492
-##晕	14493
-##顽	14494
-##赁	14495
-##咬	14496
-##枫	14497
-##冀	14498
-##贮	14499
-##艘	14500
-##亏	14501
-##薛	14502
-##瀑	14503
-##篆	14504
-##膀	14505
-##沸	14506
-##雍	14507
-##咳	14508
-##尹	14509
-##愉	14510
-##烹	14511
-##坠	14512
-##勿	14513
-##钠	14514
-##坤	14515
-##甸	14516
-##墅	14517
-##闸	14518
-##藻	14519
-##韧	14520
-##鄂	14521
-##瑶	14522
-##舆	14523
-##夸	14524
-##蕾	14525
-##栗	14526
-##咏	14527
-##丞	14528
-##抄	14529
-##鹏	14530
-##弊	14531
-##檐	14532
-##骂	14533
-##仆	14534
-##峻	14535
-##爪	14536
-##赚	14537
-##帆	14538
-##娶	14539
-##嘛	14540
-##钓	14541
-##澄	14542
-##猜	14543
-##裔	14544
-##抒	14545
-##铅	14546
-##卉	14547
-##彦	14548
-##删	14549
-##衷	14550
-##禹	14551
-##寡	14552
-##蒲	14553
-##砌	14554
-##棱	14555
-##拘	14556
-##堵	14557
-##雁	14558
-##仄	14559
-##荫	14560
-##祈	14561
-##奢	14562
-##赌	14563
-##寇	14564
-##隧	14565
-##摊	14566
-##雇	14567
-##卦	14568
-##婉	14569
-##敲	14570
-##挣	14571
-##皱	14572
-##虞	14573
-##亨	14574
-##懈	14575
-##挽	14576
-##珊	14577
-##饶	14578
-##滥	14579
-##锯	14580
-##闷	14581
-##酮	14582
-##虐	14583
-##兑	14584
-##僵	14585
-##傻	14586
-##沦	14587
-##巅	14588
-##鞭	14589
-##梳	14590
-##赣	14591
-##锌	14592
-##庐	14593
-##薇	14594
-##庵	14595
-##慨	14596
-##肚	14597
-##妄	14598
-##仗	14599
-##绑	14600
-##枕	14601
-##牡	14602
-##胖	14603
-##沪	14604
-##垒	14605
-##捞	14606
-##捧	14607
-##竖	14608
-##蜡	14609
-##桩	14610
-##厢	14611
-##孵	14612
-##黏	14613
-##拯	14614
-##谭	14615
-##诈	14616
-##灿	14617
-##釉	14618
-##裹	14619
-##钮	14620
-##俩	14621
-##灶	14622
-##彝	14623
-##蟹	14624
-##涩	14625
-##醋	14626
-##匙	14627
-##歧	14628
-##刹	14629
-##玫	14630
-##棘	14631
-##橙	14632
-##凑	14633
-##桶	14634
-##刃	14635
-##伽	14636
-##硝	14637
-##怡	14638
-##籽	14639
-##敞	14640
-##淳	14641
-##矮	14642
-##镶	14643
-##戚	14644
-##幢	14645
-##涡	14646
-##尧	14647
-##膝	14648
-##哉	14649
-##肆	14650
-##畔	14651
-##溯	14652
-##媚	14653
-##烘	14654
-##窃	14655
-##焚	14656
-##澜	14657
-##愚	14658
-##棵	14659
-##乞	14660
-##佑	14661
-##暨	14662
-##敷	14663
-##饥	14664
-##俯	14665
-##蔓	14666
-##暮	14667
-##砍	14668
-##邵	14669
-##仑	14670
-##毗	14671
-##剿	14672
-##馀	14673
-##锤	14674
-##刮	14675
-##梭	14676
-##摧	14677
-##掠	14678
-##躯	14679
-##诡	14680
-##匈	14681
-##侣	14682
-##胚	14683
-##疮	14684
-##裙	14685
-##裸	14686
-##塌	14687
-##吓	14688
-##俘	14689
-##糙	14690
-##藩	14691
-##楷	14692
-##羞	14693
-##鲍	14694
-##帘	14695
-##裤	14696
-##宛	14697
-##憾	14698
-##桓	14699
-##痰	14700
-##寞	14701
-##骚	14702
-##惹	14703
-##笋	14704
-##萃	14705
-##栓	14706
-##挫	14707
-##矢	14708
-##垦	14709
-##垄	14710
-##绸	14711
-##凄	14712
-##镀	14713
-##熏	14714
-##钉	14715
-##粪	14716
-##缅	14717
-##洽	14718
-##鞘	14719
-##蔗	14720
-##迄	14721
-##沐	14722
-##凿	14723
-##勉	14724
-##昨	14725
-##喘	14726
-##爹	14727
-##屑	14728
-##耻	14729
-##沥	14730
-##庶	14731
-##涅	14732
-##腕	14733
-##袍	14734
-##懒	14735
-##阜	14736
-##嗜	14737
-##朔	14738
-##蒜	14739
-##沛	14740
-##坟	14741
-##轿	14742
-##喀	14743
-##笛	14744
-##狄	14745
-##饿	14746
-##蓉	14747
-##泣	14748
-##窟	14749
-##豹	14750
-##屿	14751
-##崛	14752
-##迦	14753
-##诠	14754
-##贬	14755
-##腥	14756
-##钥	14757
-##嗣	14758
-##瑜	14759
-##倦	14760
-##萎	14761
-##拦	14762
-##冤	14763
-##讽	14764
-##潇	14765
-##谣	14766
-##趁	14767
-##妨	14768
-##贩	14769
-##萍	14770
-##窦	14771
-##纂	14772
-##缀	14773
-##矫	14774
-##淑	14775
-##墩	14776
-##梵	14777
-##沾	14778
-##淫	14779
-##乖	14780
-##汰	14781
-##莞	14782
-##旷	14783
-##浊	14784
-##挚	14785
-##撼	14786
-##氟	14787
-##焕	14788
-##庚	14789
-##掀	14790
-##诀	14791
-##盼	14792
-##疹	14793
-##窖	14794
-##匆	14795
-##厥	14796
-##轧	14797
-##淹	14798
-##亥	14799
-##鸦	14800
-##棍	14801
-##谅	14802
-##歼	14803
-##汕	14804
-##挪	14805
-##蚁	14806
-##敛	14807
-##魁	14808
-##畴	14809
-##炫	14810
-##丫	14811
-##奎	14812
-##菱	14813
-##沂	14814
-##撕	14815
-##阎	14816
-##詹	14817
-##蛛	14818
-##靡	14819
-##瞻	14820
-##咱	14821
-##愧	14822
-##烷	14823
-##畸	14824
-##灸	14825
-##眸	14826
-##觅	14827
-##芜	14828
-##廓	14829
-##斌	14830
-##躁	14831
-##麓	14832
-##摔	14833
-##烛	14834
-##睹	14835
-##孜	14836
-##缚	14837
-##堕	14838
-##昼	14839
-##睿	14840
-##琪	14841
-##琉	14842
-##贱	14843
-##渝	14844
-##跋	14845
-##茄	14846
-##舜	14847
-##诛	14848
-##捣	14849
-##芙	14850
-##倚	14851
-##酰	14852
-##澈	14853
-##慌	14854
-##帜	14855
-##颤	14856
-##陇	14857
-##颌	14858
-##昧	14859
-##佣	14860
-##眷	14861
-##徙	14862
-##禾	14863
-##逮	14864
-##莹	14865
-##碟	14866
-##梢	14867
-##朽	14868
-##粥	14869
-##喇	14870
-##榆	14871
-##驳	14872
-##楔	14873
-##啸	14874
-##肋	14875
-##踢	14876
-##傍	14877
-##桔	14878
-##肴	14879
-##呕	14880
-##旭	14881
-##埠	14882
-##贿	14883
-##曝	14884
-##杖	14885
-##俭	14886
-##栩	14887
-##斧	14888
-##镁	14889
-##匾	14890
-##踩	14891
-##橘	14892
-##颅	14893
-##囚	14894
-##蛙	14895
-##膳	14896
-##坞	14897
-##琐	14898
-##荧	14899
-##瘟	14900
-##涤	14901
-##胰	14902
-##衫	14903
-##噬	14904
-##皖	14905
-##邱	14906
-##埔	14907
-##汀	14908
-##羡	14909
-##睐	14910
-##葵	14911
-##耿	14912
-##糟	14913
-##厄	14914
-##秧	14915
-##黔	14916
-##蹄	14917
-##漳	14918
-##鞍	14919
-##谏	14920
-##腋	14921
-##簇	14922
-##梧	14923
-##戎	14924
-##榴	14925
-##诣	14926
-##宦	14927
-##苔	14928
-##揽	14929
-##簧	14930
-##狸	14931
-##阙	14932
-##扯	14933
-##耍	14934
-##棠	14935
-##脓	14936
-##烫	14937
-##翘	14938
-##芭	14939
-##躺	14940
-##羁	14941
-##藉	14942
-##拐	14943
-##陡	14944
-##漓	14945
-##棺	14946
-##钧	14947
-##琅	14948
-##扔	14949
-##寝	14950
-##绚	14951
-##熬	14952
-##驿	14953
-##邹	14954
-##杠	14955
-##绥	14956
-##窥	14957
-##晃	14958
-##渭	14959
-##樊	14960
-##鑫	14961
-##祁	14962
-##陋	14963
-##哺	14964
-##堰	14965
-##祛	14966
-##梓	14967
-##崎	14968
-##孽	14969
-##蝴	14970
-##蔚	14971
-##抖	14972
-##苟	14973
-##肇	14974
-##溜	14975
-##绅	14976
-##妾	14977
-##跪	14978
-##沁	14979
-##莽	14980
-##虏	14981
-##瞄	14982
-##砸	14983
-##稚	14984
-##僚	14985
-##崭	14986
-##迭	14987
-##皂	14988
-##彬	14989
-##雏	14990
-##羲	14991
-##缕	14992
-##绞	14993
-##俞	14994
-##簿	14995
-##耸	14996
-##廖	14997
-##嘲	14998
-##翌	14999
-##榄	15000
-##裴	15001
-##槐	15002
-##洼	15003
-##睁	15004
-##灼	15005
-##啤	15006
-##臀	15007
-##啥	15008
-##濒	15009
-##醛	15010
-##峨	15011
-##葫	15012
-##悍	15013
-##笨	15014
-##嘱	15015
-##稠	15016
-##韶	15017
-##陛	15018
-##峭	15019
-##酚	15020
-##翩	15021
-##舅	15022
-##寅	15023
-##蕉	15024
-##阮	15025
-##垣	15026
-##戮	15027
-##趾	15028
-##犀	15029
-##巍	15030
-##霄	15031
-##饪	15032
-##秆	15033
-##朕	15034
-##驼	15035
-##肛	15036
-##揉	15037
-##楠	15038
-##岚	15039
-##疡	15040
-##帧	15041
-##柑	15042
-##赎	15043
-##逍	15044
-##滇	15045
-##璋	15046
-##礁	15047
-##黛	15048
-##钞	15049
-##邢	15050
-##涧	15051
-##劈	15052
-##瞳	15053
-##砚	15054
-##驴	15055
-##锣	15056
-##恳	15057
-##栅	15058
-##吵	15059
-##牟	15060
-##沌	15061
-##瞩	15062
-##咪	15063
-##毯	15064
-##炳	15065
-##淤	15066
-##盯	15067
-##芋	15068
-##粟	15069
-##栈	15070
-##戊	15071
-##盏	15072
-##峪	15073
-##拂	15074
-##暇	15075
-##酥	15076
-##汛	15077
-##嚣	15078
-##轼	15079
-##妒	15080
-##匿	15081
-##鸽	15082
-##蝉	15083
-##痒	15084
-##宵	15085
-##瘫	15086
-##璧	15087
-##汲	15088
-##冢	15089
-##碌	15090
-##琢	15091
-##磅	15092
-##卤	15093
-##剔	15094
-##谎	15095
-##圩	15096
-##酌	15097
-##捏	15098
-##渺	15099
-##媳	15100
-##穹	15101
-##谥	15102
-##骏	15103
-##哨	15104
-##骆	15105
-##乒	15106
-##摹	15107
-##兜	15108
-##柿	15109
-##喧	15110
-##呜	15111
-##捡	15112
-##橄	15113
-##逗	15114
-##瑚	15115
-##呐	15116
-##檀	15117
-##辜	15118
-##妊	15119
-##祯	15120
-##苷	15121
-##衙	15122
-##笃	15123
-##芸	15124
-##霖	15125
-##荔	15126
-##闺	15127
-##羌	15128
-##芹	15129
-##哼	15130
-##糯	15131
-##吼	15132
-##蕃	15133
-##嵩	15134
-##矶	15135
-##绽	15136
-##坯	15137
-##娠	15138
-##祷	15139
-##锰	15140
-##瘀	15141
-##岐	15142
-##茵	15143
-##筝	15144
-##斐	15145
-##肽	15146
-##歉	15147
-##嗽	15148
-##恤	15149
-##汶	15150
-##聂	15151
-##樟	15152
-##擒	15153
-##鹃	15154
-##拙	15155
-##鲤	15156
-##絮	15157
-##鄙	15158
-##彪	15159
-##嗓	15160
-##墟	15161
-##骼	15162
-##渤	15163
-##僻	15164
-##豁	15165
-##谕	15166
-##荟	15167
-##姨	15168
-##婷	15169
-##挠	15170
-##哇	15171
-##炙	15172
-##诅	15173
-##娥	15174
-##哑	15175
-##阱	15176
-##嫉	15177
-##圭	15178
-##乓	15179
-##橱	15180
-##歪	15181
-##禧	15182
-##甩	15183
-##坷	15184
-##晏	15185
-##驯	15186
-##讳	15187
-##泗	15188
-##煞	15189
-##淄	15190
-##倪	15191
-##妓	15192
-##窍	15193
-##竿	15194
-##襟	15195
-##匡	15196
-##钛	15197
-##侈	15198
-##侄	15199
-##铲	15200
-##哮	15201
-##厩	15202
-##亢	15203
-##辕	15204
-##瘾	15205
-##辊	15206
-##狩	15207
-##掷	15208
-##潍	15209
-##伺	15210
-##嘿	15211
-##弈	15212
-##嘎	15213
-##陨	15214
-##娅	15215
-##昊	15216
-##犁	15217
-##屁	15218
-##蜘	15219
-##寥	15220
-##滕	15221
-##毙	15222
-##涝	15223
-##谛	15224
-##郝	15225
-##痹	15226
-##溺	15227
-##汾	15228
-##脐	15229
-##馅	15230
-##蠢	15231
-##珀	15232
-##腌	15233
-##扼	15234
-##敕	15235
-##莓	15236
-##峦	15237
-##铬	15238
-##谍	15239
-##炬	15240
-##龚	15241
-##麒	15242
-##睦	15243
-##磺	15244
-##吁	15245
-##掺	15246
-##烁	15247
-##靶	15248
-##圃	15249
-##饵	15250
-##褶	15251
-##娟	15252
-##滔	15253
-##挨	15254
-##褒	15255
-##胱	15256
-##晖	15257
-##脖	15258
-##垢	15259
-##抉	15260
-##冉	15261
-##茧	15262
-##渲	15263
-##癫	15264
-##悼	15265
-##嫂	15266
-##瞒	15267
-##纶	15268
-##肘	15269
-##炖	15270
-##瀚	15271
-##皋	15272
-##姊	15273
-##颐	15274
-##俏	15275
-##颊	15276
-##讶	15277
-##札	15278
-##奕	15279
-##磊	15280
-##镖	15281
-##遐	15282
-##眺	15283
-##腑	15284
-##琦	15285
-##蚊	15286
-##窜	15287
-##渍	15288
-##嗯	15289
-##夯	15290
-##笙	15291
-##蘑	15292
-##翡	15293
-##碘	15294
-##卯	15295
-##啼	15296
-##靓	15297
-##辍	15298
-##莺	15299
-##躬	15300
-##猿	15301
-##杞	15302
-##眩	15303
-##虔	15304
-##凋	15305
-##遁	15306
-##泾	15307
-##岔	15308
-##羟	15309
-##弛	15310
-##娄	15311
-##茸	15312
-##皓	15313
-##峙	15314
-##逅	15315
-##邂	15316
-##苇	15317
-##楹	15318
-##蹲	15319
-##拢	15320
-##甄	15321
-##鳃	15322
-##邯	15323
-##捆	15324
-##勺	15325
-##酉	15326
-##荚	15327
-##唑	15328
-##臻	15329
-##辗	15330
-##绰	15331
-##徊	15332
-##榨	15333
-##苛	15334
-##赦	15335
-##盔	15336
-##壬	15337
-##恍	15338
-##缉	15339
-##熨	15340
-##澡	15341
-##桨	15342
-##匣	15343
-##兢	15344
-##驭	15345
-##镍	15346
-##孰	15347
-##绮	15348
-##馏	15349
-##蝇	15350
-##佼	15351
-##鲸	15352
-##哎	15353
-##裳	15354
-##蜕	15355
-##嚼	15356
-##嘻	15357
-##庇	15358
-##绢	15359
-##倩	15360
-##钵	15361
-##恪	15362
-##帷	15363
-##莆	15364
-##柠	15365
-##藕	15366
-##砾	15367
-##绊	15368
-##喙	15369
-##坂	15370
-##徘	15371
-##荀	15372
-##瞧	15373
-##蛾	15374
-##晦	15375
-##铎	15376
-##紊	15377
-##锚	15378
-##酪	15379
-##稷	15380
-##聋	15381
-##闵	15382
-##熹	15383
-##冕	15384
-##诫	15385
-##珑	15386
-##曦	15387
-##篷	15388
-##迥	15389
-##蘖	15390
-##胤	15391
-##檬	15392
-##瑾	15393
-##钳	15394
-##遏	15395
-##辄	15396
-##嬉	15397
-##隅	15398
-##秃	15399
-##帛	15400
-##聆	15401
-##芥	15402
-##诬	15403
-##挟	15404
-##宕	15405
-##鹊	15406
-##琶	15407
-##膛	15408
-##兀	15409
-##懿	15410
-##碾	15411
-##叮	15412
-##蠕	15413
-##譬	15414
-##缮	15415
-##烽	15416
-##妍	15417
-##榕	15418
-##邃	15419
-##焙	15420
-##倘	15421
-##戌	15422
-##茹	15423
-##豚	15424
-##晾	15425
-##浒	15426
-##玺	15427
-##醚	15428
-##祐	15429
-##炽	15430
-##缪	15431
-##凛	15432
-##噩	15433
-##溅	15434
-##毋	15435
-##槛	15436
-##嫡	15437
-##蝠	15438
-##娴	15439
-##稣	15440
-##禀	15441
-##壑	15442
-##殆	15443
-##敖	15444
-##倭	15445
-##挛	15446
-##侃	15447
-##蚌	15448
-##咀	15449
-##盎	15450
-##殉	15451
-##岑	15452
-##浚	15453
-##谬	15454
-##狡	15455
-##癸	15456
-##逛	15457
-##耽	15458
-##俺	15459
-##璨	15460
-##巳	15461
-##茜	15462
-##郸	15463
-##蒴	15464
-##琵	15465
-##叩	15466
-##泸	15467
-##塾	15468
-##稼	15469
-##侮	15470
-##锂	15471
-##曙	15472
-##薰	15473
-##婿	15474
-##惶	15475
-##拭	15476
-##篱	15477
-##恬	15478
-##淌	15479
-##烙	15480
-##袜	15481
-##徵	15482
-##慷	15483
-##夭	15484
-##噶	15485
-##莘	15486
-##鸳	15487
-##殡	15488
-##蚂	15489
-##憎	15490
-##喃	15491
-##佚	15492
-##龛	15493
-##潢	15494
-##烃	15495
-##岱	15496
-##潺	15497
-##衢	15498
-##璀	15499
-##鹭	15500
-##揣	15501
-##痢	15502
-##厮	15503
-##氓	15504
-##怠	15505
-##痘	15506
-##硒	15507
-##镌	15508
-##乍	15509
-##咯	15510
-##惬	15511
-##桦	15512
-##骇	15513
-##枉	15514
-##蜗	15515
-##睾	15516
-##淇	15517
-##耘	15518
-##娓	15519
-##弼	15520
-##鳌	15521
-##嗅	15522
-##狙	15523
-##箫	15524
-##朦	15525
-##椰	15526
-##胥	15527
-##丐	15528
-##陂	15529
-##唾	15530
-##鳄	15531
-##柚	15532
-##谒	15533
-##戍	15534
-##刁	15535
-##鸾	15536
-##缭	15537
-##骸	15538
-##铣	15539
-##酋	15540
-##蝎	15541
-##掏	15542
-##耦	15543
-##怯	15544
-##娲	15545
-##拇	15546
-##汹	15547
-##胧	15548
-##疤	15549
-##硼	15550
-##恕	15551
-##哗	15552
-##眶	15553
-##痫	15554
-##凳	15555
-##鲨	15556
-##擢	15557
-##歹	15558
-##樵	15559
-##瘠	15560
-##茗	15561
-##翟	15562
-##黯	15563
-##蜒	15564
-##壹	15565
-##殇	15566
-##伶	15567
-##辙	15568
-##瑕	15569
-##町	15570
-##孚	15571
-##痉	15572
-##铵	15573
-##搁	15574
-##漾	15575
-##戟	15576
-##镰	15577
-##鸯	15578
-##猩	15579
-##蔷	15580
-##缤	15581
-##叭	15582
-##垩	15583
-##曳	15584
-##奚	15585
-##毓	15586
-##颓	15587
-##汐	15588
-##靴	15589
-##傣	15590
-##尬	15591
-##濮	15592
-##赂	15593
-##媛	15594
-##懦	15595
-##扦	15596
-##韬	15597
-##戳	15598
-##雯	15599
-##蜿	15600
-##笺	15601
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-##尴	15603
-##侗	15604
-##钨	15605
-##苓	15606
-##寰	15607
-##蛊	15608
-##扳	15609
-##搓	15610
-##涟	15611
-##睫	15612
-##淬	15613
-##赈	15614
-##恺	15615
-##瞎	15616
-##蝙	15617
-##枸	15618
-##萱	15619
-##颚	15620
-##憩	15621
-##秽	15622
-##秸	15623
-##拷	15624
-##阑	15625
-##貂	15626
-##粱	15627
-##煲	15628
-##隘	15629
-##暧	15630
-##惕	15631
-##沽	15632
-##菠	15633
-##趟	15634
-##磋	15635
-##偕	15636
-##涕	15637
-##邸	15638
-##踞	15639
-##惫	15640
-##阪	15641
-##鞠	15642
-##饺	15643
-##汞	15644
-##颍	15645
-##氰	15646
-##屹	15647
-##蛟	15648
-##跻	15649
-##哟	15650
-##臼	15651
-##熄	15652
-##绛	15653
-##弩	15654
-##褪	15655
-##渎	15656
-##亟	15657
-##匮	15658
-##撇	15659
-##霆	15660
-##攒	15661
-##舵	15662
-##扛	15663
-##彤	15664
-##蛤	15665
-##婢	15666
-##偃	15667
-##胫	15668
-##姥	15669
-##睑	15670
-##诙	15671
-##诲	15672
-##锭	15673
-##悚	15674
-##扒	15675
-##洱	15676
-##劾	15677
-##惰	15678
-##篡	15679
-##瓯	15680
-##徇	15681
-##铀	15682
-##骋	15683
-##筷	15684
-##渚	15685
-##踵	15686
-##俨	15687
-##榻	15688
-##糜	15689
-##捻	15690
-##釜	15691
-##哩	15692
-##萤	15693
-##蛹	15694
-##隽	15695
-##垮	15696
-##鸠	15697
-##鸥	15698
-##漕	15699
-##瑙	15700
-##礴	15701
-##憧	15702
-##殴	15703
-##潼	15704
-##悯	15705
-##砺	15706
-##拽	15707
-##钗	15708
-##酣	15709
-##镂	15710
-##膺	15711
-##楞	15712
-##竺	15713
-##迂	15714
-##嫣	15715
-##忱	15716
-##哄	15717
-##疣	15718
-##鹦	15719
-##枭	15720
-##憬	15721
-##疱	15722
-##婪	15723
-##沮	15724
-##怅	15725
-##筱	15726
-##扉	15727
-##瞰	15728
-##旌	15729
-##蔑	15730
-##铠	15731
-##瀛	15732
-##琥	15733
-##懵	15734
-##谴	15735
-##捍	15736
-##蟾	15737
-##漩	15738
-##拣	15739
-##汴	15740
-##刨	15741
-##叱	15742
-##曜	15743
-##妞	15744
-##澎	15745
-##镑	15746
-##翎	15747
-##瞪	15748
-##倔	15749
-##芍	15750
-##璞	15751
-##瓮	15752
-##驹	15753
-##芷	15754
-##寐	15755
-##擂	15756
-##丕	15757
-##蟠	15758
-##诃	15759
-##悸	15760
-##亘	15761
-##溴	15762
-##宸	15763
-##廿	15764
-##恃	15765
-##棣	15766
-##荼	15767
-##筠	15768
-##羚	15769
-##慑	15770
-##唉	15771
-##纣	15772
-##麼	15773
-##蹦	15774
-##锄	15775
-##淆	15776
-##甙	15777
-##蚜	15778
-##椿	15779
-##禺	15780
-##绯	15781
-##冗	15782
-##葩	15783
-##厝	15784
-##媲	15785
-##蒿	15786
-##痪	15787
-##菁	15788
-##炊	15789
-##俑	15790
-##讥	15791
-##桀	15792
-##祺	15793
-##吡	15794
-##迩	15795
-##箔	15796
-##皿	15797
-##缎	15798
-##萦	15799
-##剃	15800
-##霓	15801
-##酝	15802
-##诰	15803
-##茉	15804
-##飙	15805
-##湍	15806
-##蜥	15807
-##箕	15808
-##蘸	15809
-##柬	15810
-##韭	15811
-##溥	15812
-##熠	15813
-##鹉	15814
-##咐	15815
-##剌	15816
-##悖	15817
-##瞿	15818
-##槟	15819
-##娩	15820
-##闾	15821
-##遴	15822
-##咫	15823
-##孺	15824
-##彷	15825
-##茬	15826
-##蓟	15827
-##憨	15828
-##袅	15829
-##佬	15830
-##炯	15831
-##啶	15832
-##昙	15833
-##蚩	15834
-##痔	15835
-##蕨	15836
-##瓢	15837
-##夔	15838
-##毡	15839
-##赃	15840
-##鳖	15841
-##沅	15842
-##饷	15843
-##臧	15844
-##掖	15845
-##褚	15846
-##羹	15847
-##勐	15848
-##谚	15849
-##畦	15850
-##眨	15851
-##贻	15852
-##攸	15853
-##涎	15854
-##弑	15855
-##咎	15856
-##铂	15857
-##瑛	15858
-##矗	15859
-##虱	15860
-##秤	15861
-##谟	15862
-##漱	15863
-##俸	15864
-##夙	15865
-##雉	15866
-##螨	15867
-##恣	15868
-##斛	15869
-##谙	15870
-##隍	15871
-##奄	15872
-##壕	15873
-##髻	15874
-##鄱	15875
-##嘶	15876
-##磕	15877
-##濡	15878
-##赘	15879
-##荞	15880
-##讹	15881
-##猕	15882
-##痞	15883
-##鬓	15884
-##铮	15885
-##腱	15886
-##幡	15887
-##榭	15888
-##爻	15889
-##涓	15890
-##晤	15891
-##咕	15892
-##惭	15893
-##钼	15894
-##匕	15895
-##撮	15896
-##庾	15897
-##笠	15898
-##窘	15899
-##癖	15900
-##垛	15901
-##窒	15902
-##畲	15903
-##甬	15904
-##彗	15905
-##缨	15906
-##湮	15907
-##寮	15908
-##衅	15909
-##谪	15910
-##绫	15911
-##兖	15912
-##疽	15913
-##磐	15914
-##菏	15915
-##沱	15916
-##骁	15917
-##嫔	15918
-##盂	15919
-##娆	15920
-##钊	15921
-##蟒	15922
-##忏	15923
-##谤	15924
-##晟	15925
-##痈	15926
-##耆	15927
-##谧	15928
-##簪	15929
-##疟	15930
-##扈	15931
-##脍	15932
-##琛	15933
-##咋	15934
-##胄	15935
-##葆	15936
-##轶	15937
-##桢	15938
-##攘	15939
-##邕	15940
-##拧	15941
-##茯	15942
-##摒	15943
-##傀	15944
-##祚	15945
-##嘟	15946
-##帼	15947
-##筵	15948
-##馒	15949
-##疚	15950
-##璇	15951
-##砧	15952
-##槃	15953
-##犷	15954
-##腓	15955
-##煜	15956
-##弋	15957
-##疸	15958
-##濑	15959
-##麝	15960
-##嗟	15961
-##忻	15962
-##愣	15963
-##斓	15964
-##吝	15965
-##咧	15966
-##矾	15967
-##愫	15968
-##漪	15969
-##珂	15970
-##逞	15971
-##糠	15972
-##璐	15973
-##藓	15974
-##昕	15975
-##妩	15976
-##屌	15977
-##疵	15978
-##嘘	15979
-##袂	15980
-##稃	15981
-##剁	15982
-##侏	15983
-##掐	15984
-##猾	15985
-##匍	15986
-##坳	15987
-##黜	15988
-##邺	15989
-##闫	15990
-##猥	15991
-##湃	15992
-##斟	15993
-##癣	15994
-##匐	15995
-##粳	15996
-##叟	15997
-##俾	15998
-##儡	15999
-##莒	16000
-##骥	16001
-##跤	16002
-##耙	16003
-##矜	16004
-##翱	16005
-##赡	16006
-##浣	16007
-##栾	16008
-##拈	16009
-##螟	16010
-##桧	16011
-##坍	16012
-##睢	16013
-##趴	16014
-##伎	16015
-##婺	16016
-##霹	16017
-##痊	16018
-##膊	16019
-##眯	16020
-##豌	16021
-##驮	16022
-##骈	16023
-##嶂	16024
-##淞	16025
-##腮	16026
-##髅	16027
-##炀	16028
-##啄	16029
-##亳	16030
-##麾	16031
-##筐	16032
-##叨	16033
-##徨	16034
-##跷	16035
-##楂	16036
-##郴	16037
-##绶	16038
-##羔	16039
-##咤	16040
-##靳	16041
-##屎	16042
-##雳	16043
-##瘘	16044
-##蹬	16045
-##惮	16046
-##涪	16047
-##阖	16048
-##煽	16049
-##蹊	16050
-##栉	16051
-##俟	16052
-##涸	16053
-##辫	16054
-##锢	16055
-##佟	16056
-##皎	16057
-##啮	16058
-##钰	16059
-##螂	16060
-##啪	16061
-##绷	16062
-##闰	16063
-##畿	16064
-##覃	16065
-##惘	16066
-##贰	16067
-##碉	16068
-##卞	16069
-##酐	16070
-##枷	16071
-##葺	16072
-##芪	16073
-##蕙	16074
-##咚	16075
-##籁	16076
-##钴	16077
-##冽	16078
-##玮	16079
-##骷	16080
-##啃	16081
-##焖	16082
-##猝	16083
-##榈	16084
-##滁	16085
-##拮	16086
-##跗	16087
-##讷	16088
-##蝗	16089
-##蠡	16090
-##烨	16091
-##脯	16092
-##歙	16093
-##泠	16094
-##刍	16095
-##掳	16096
-##僳	16097
-##螯	16098
-##胳	16099
-##髦	16100
-##粽	16101
-##戾	16102
-##祜	16103
-##岷	16104
-##懋	16105
-##馥	16106
-##昵	16107
-##踊	16108
-##湄	16109
-##郢	16110
-##斡	16111
-##迢	16112
-##嗪	16113
-##裨	16114
-##羧	16115
-##膈	16116
-##翊	16117
-##鲫	16118
-##螃	16119
-##沓	16120
-##疝	16121
-##笈	16122
-##榔	16123
-##诘	16124
-##颉	16125
-##蛀	16126
-##鸢	16127
-##焯	16128
-##囧	16129
-##梆	16130
-##潞	16131
-##戛	16132
-##佗	16133
-##艮	16134
-##霾	16135
-##鬟	16136
-##玖	16137
-##腭	16138
-##喔	16139
-##罔	16140
-##佥	16141
-##粑	16142
-##舷	16143
-##泯	16144
-##泓	16145
-##炜	16146
-##谗	16147
-##烬	16148
-##跆	16149
-##傩	16150
-##飓	16151
-##浔	16152
-##钤	16153
-##惚	16154
-##胭	16155
-##踝	16156
-##镯	16157
-##臆	16158
-##蜚	16159
-##揪	16160
-##觞	16161
-##皈	16162
-##迸	16163
-##匝	16164
-##筏	16165
-##醴	16166
-##黍	16167
-##洮	16168
-##滦	16169
-##侬	16170
-##甾	16171
-##澧	16172
-##阈	16173
-##袱	16174
-##迤	16175
-##衮	16176
-##濂	16177
-##娑	16178
-##砥	16179
-##砷	16180
-##铨	16181
-##缜	16182
-##箴	16183
-##逵	16184
-##猖	16185
-##蛰	16186
-##箍	16187
-##侥	16188
-##搂	16189
-##纨	16190
-##裱	16191
-##枋	16192
-##嫦	16193
-##敝	16194
-##挝	16195
-##贲	16196
-##潦	16197
-##撩	16198
-##惺	16199
-##铰	16200
-##忒	16201
-##咆	16202
-##哆	16203
-##莅	16204
-##炕	16205
-##抨	16206
-##涿	16207
-##龈	16208
-##猷	16209
-##遒	16210
-##缥	16211
-##捂	16212
-##俐	16213
-##瘙	16214
-##搐	16215
-##牍	16216
-##馍	16217
-##痿	16218
-##袤	16219
-##峥	16220
-##栎	16221
-##罹	16222
-##燎	16223
-##喵	16224
-##璜	16225
-##飒	16226
-##蔼	16227
-##珞	16228
-##澹	16229
-##奘	16230
-##岖	16231
-##芡	16232
-##簸	16233
-##杵	16234
-##甥	16235
-##骊	16236
-##悴	16237
-##惆	16238
-##殃	16239
-##呃	16240
-##祗	16241
-##髋	16242
-##幔	16243
-##榛	16244
-##犊	16245
-##霁	16246
-##芮	16247
-##牒	16248
-##佰	16249
-##狈	16250
-##薨	16251
-##吩	16252
-##鳝	16253
-##嵘	16254
-##濠	16255
-##呤	16256
-##纫	16257
-##檄	16258
-##浜	16259
-##缙	16260
-##缢	16261
-##煦	16262
-##蓦	16263
-##揖	16264
-##拴	16265
-##缈	16266
-##褥	16267
-##铿	16268
-##燮	16269
-##锵	16270
-##荥	16271
-##忿	16272
-##僖	16273
-##婶	16274
-##芾	16275
-##镐	16276
-##痣	16277
-##眈	16278
-##祇	16279
-##邈	16280
-##翳	16281
-##碣	16282
-##遨	16283
-##鳗	16284
-##诂	16285
-##岫	16286
-##焘	16287
-##茱	16288
-##洵	16289
-##晁	16290
-##噢	16291
-##偈	16292
-##旖	16293
-##蚓	16294
-##柘	16295
-##珐	16296
-##遽	16297
-##岌	16298
-##桅	16299
-##唔	16300
-##鄞	16301
-##雹	16302
-##驸	16303
-##苻	16304
-##恻	16305
-##鬃	16306
-##玑	16307
-##磬	16308
-##崂	16309
-##祉	16310
-##荤	16311
-##淼	16312
-##肱	16313
-##呗	16314
-##骡	16315
-##囱	16316
-##佞	16317
-##耒	16318
-##伫	16319
-##嚷	16320
-##粼	16321
-##歆	16322
-##佃	16323
-##旎	16324
-##惋	16325
-##殁	16326
-##杳	16327
-##阡	16328
-##畈	16329
-##蔺	16330
-##巽	16331
-##昱	16332
-##啰	16333
-##吠	16334
-##嗔	16335
-##涮	16336
-##奂	16337
-##撷	16338
-##袒	16339
-##爰	16340
-##捶	16341
-##赭	16342
-##蜓	16343
-##姗	16344
-##蔻	16345
-##垠	16346
-##噻	16347
-##峒	16348
-##皙	16349
-##憔	16350
-##帚	16351
-##杷	16352
-##蟆	16353
-##觐	16354
-##钒	16355
-##岙	16356
-##栀	16357
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-##啧	16359
-##癜	16360
-##擀	16361
-##轲	16362
-##铆	16363
-##讴	16364
-##樽	16365
-##霏	16366
-##肮	16367
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-##骞	16369
-##诧	16370
-##瘢	16371
-##虬	16372
-##拗	16373
-##蕲	16374
-##茁	16375
-##唆	16376
-##沭	16377
-##毂	16378
-##蛎	16379
-##芊	16380
-##銮	16381
-##瞥	16382
-##呱	16383
-##羿	16384
-##吒	16385
-##傥	16386
-##髯	16387
-##濯	16388
-##蜻	16389
-##皴	16390
-##邳	16391
-##燧	16392
-##獭	16393
-##垭	16394
-##祟	16395
-##虢	16396
-##枇	16397
-##鹫	16398
-##颞	16399
-##皑	16400
-##脲	16401
-##舔	16402
-##魇	16403
-##霭	16404
-##坨	16405
-##郧	16406
-##椽	16407
-##舫	16408
-##荠	16409
-##琊	16410
-##溟	16411
-##煨	16412
-##谯	16413
-##粲	16414
-##罂	16415
-##屉	16416
-##佯	16417
-##郦	16418
-##亵	16419
-##诽	16420
-##芩	16421
-##嵇	16422
-##蚤	16423
-##哒	16424
-##啬	16425
-##嚎	16426
-##玥	16427
-##隼	16428
-##唢	16429
-##铛	16430
-##壅	16431
-##藜	16432
-##吱	16433
-##楣	16434
-##璟	16435
-##锆	16436
-##憋	16437
-##罡	16438
-##咙	16439
-##腈	16440
-##廪	16441
-##堑	16442
-##诩	16443
-##溧	16444
-##鹑	16445
-##讫	16446
-##哌	16447
-##铢	16448
-##蜴	16449
-##稹	16450
-##噜	16451
-##镉	16452
-##愕	16453
-##桁	16454
-##晔	16455
-##琰	16456
-##陲	16457
-##疙	16458
-##崮	16459
-##颛	16460
-##桡	16461
-##钜	16462
-##谑	16463
-##仞	16464
-##咦	16465
-##珪	16466
-##揍	16467
-##鱿	16468
-##阉	16469
-##瘩	16470
-##槌	16471
-##滓	16472
-##茴	16473
-##泮	16474
-##涣	16475
-##柞	16476
-##渥	16477
-##飨	16478
-##孪	16479
-##沔	16480
-##谲	16481
-##桉	16482
-##慵	16483
-##俚	16484
-##跖	16485
-##纭	16486
-##恙	16487
-##佘	16488
-##荃	16489
-##咄	16490
-##鞅	16491
-##叁	16492
-##恽	16493
-##炔	16494
-##萘	16495
-##钺	16496
-##楫	16497
-##塬	16498
-##钡	16499
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-##苄	16501
-##骰	16502
-##偎	16503
-##粕	16504
-##咔	16505
-##鹄	16506
-##瓒	16507
-##阆	16508
-##捅	16509
-##嬴	16510
-##箨	16511
-##氦	16512
-##倜	16513
-##觊	16514
-##婕	16515
-##锑	16516
-##撬	16517
-##掰	16518
-##嗷	16519
-##饯	16520
-##蓓	16521
-##鼬	16522
-##佤	16523
-##蚯	16524
-##挞	16525
-##臾	16526
-##嶙	16527
-##幂	16528
-##饬	16529
-##闱	16530
-##煅	16531
-##嘧	16532
-##蹭	16533
-##瞭	16534
-##顼	16535
-##箐	16536
-##徉	16537
-##骜	16538
-##嗨	16539
-##邛	16540
-##庑	16541
-##柩	16542
-##饕	16543
-##俎	16544
-##嘌	16545
-##颏	16546
-##椁	16547
-##崧	16548
-##锉	16549
-##籼	16550
-##狞	16551
-##弁	16552
-##羯	16553
-##踹	16554
-##糅	16555
-##砼	16556
-##嫖	16557
-##豉	16558
-##啉	16559
-##榷	16560
-##嘈	16561
-##俪	16562
-##痂	16563
-##儋	16564
-##芎	16565
-##繇	16566
-##蹇	16567
-##诋	16568
-##煸	16569
-##峋	16570
-##淙	16571
-##泱	16572
-##徜	16573
-##汩	16574
-##纥	16575
-##蝼	16576
-##囿	16577
-##暹	16578
-##谆	16579
-##蹂	16580
-##鞣	16581
-##螳	16582
-##馗	16583
-##幺	16584
-##鞑	16585
-##贽	16586
-##漯	16587
-##牦	16588
-##淖	16589
-##囤	16590
-##晗	16591
-##忡	16592
-##懊	16593
-##呋	16594
-##埂	16595
-##鲈	16596
-##阕	16597
-##幌	16598
-##鳅	16599
-##勰	16600
-##萸	16601
-##剽	16602
-##蚝	16603
-##绔	16604
-##辇	16605
-##麋	16606
-##陟	16607
-##宥	16608
-##锺	16609
-##喽	16610
-##淅	16611
-##熵	16612
-##荨	16613
-##忤	16614
-##轭	16615
-##嗦	16616
-##荪	16617
-##骠	16618
-##鹘	16619
-##聿	16620
-##绾	16621
-##诶	16622
-##怆	16623
-##喋	16624
-##恸	16625
-##湟	16626
-##睨	16627
-##翦	16628
-##蜈	16629
-##褂	16630
-##娼	16631
-##羸	16632
-##觎	16633
-##瘁	16634
-##蚣	16635
-##呻	16636
-##昶	16637
-##谶	16638
-##猬	16639
-##荻	16640
-##酗	16641
-##肄	16642
-##躏	16643
-##膑	16644
-##嗡	16645
-##庠	16646
-##崽	16647
-##搪	16648
-##胯	16649
-##铉	16650
-##峤	16651
-##郯	16652
-##藐	16653
-##舂	16654
-##蓼	16655
-##薏	16656
-##窿	16657
-##羣	16658
-##氽	16659
-##徕	16660
-##冼	16661
-##阂	16662
-##欤	16663
-##殒	16664
-##窈	16665
-##脘	16666
-##篝	16667
-##麸	16668
-##砭	16669
-##砰	16670
-##骶	16671
-##豺	16672
-##窠	16673
-##獒	16674
-##腴	16675
-##苕	16676
-##缇	16677
-##骅	16678
-##劭	16679
-##卅	16680
-##揆	16681
-##垅	16682
-##琏	16683
-##镗	16684
-##苜	16685
-##胛	16686
-##珏	16687
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-##槎	16691
-##掣	16692
-##琨	16693
-##餮	16694
-##舛	16695
-##痤	16696
-##埭	16697
-##胪	16698
-##喹	16699
-##妲	16700
-##婀	16701
-##帙	16702
-##箩	16703
-##灏	16704
-##霎	16705
-##袄	16706
-##镭	16707
-##蓿	16708
-##墉	16709
-##嵊	16710
-##堇	16711
-##蟋	16712
-##叽	16713
-##钎	16714
-##録	16715
-##郓	16716
-##瘴	16717
-##丶	16718
-##呦	16719
-##邬	16720
-##頫	16721
-##馁	16722
-##鄢	16723
-##蛭	16724
-##愍	16725
-##锲	16726
-##槿	16727
-##珈	16728
-##蜃	16729
-##拎	16730
-##鎏	16731
-##裟	16732
-##沏	16733
-##螭	16734
-##觑	16735
-##墒	16736
-##捺	16737
-##轸	16738
-##榫	16739
-##怔	16740
-##昀	16741
-##泷	16742
-##凫	16743
-##唠	16744
-##狰	16745
-##鲛	16746
-##氐	16747
-##呛	16748
-##绀	16749
-##碛	16750
-##茏	16751
-##盅	16752
-##蟀	16753
-##洙	16754
-##訇	16755
-##蠹	16756
-##棂	16757
-##蚴	16758
-##篾	16759
-##靛	16760
-##暄	16761
-##泞	16762
-##洄	16763
-##赓	16764
-##麽	16765
-##篓	16766
-##孑	16767
-##烩	16768
-##颢	16769
-##钣	16770
-##髂	16771
-##蹴	16772
-##筮	16773
-##蝌	16774
-##醮	16775
-##菖	16776
-##獗	16777
-##岘	16778
-##鼐	16779
-##姣	16780
-##蟑	16781
-##袈	16782
-##葶	16783
-##掬	16784
-##躇	16785
-##鹌	16786
-##踌	16787
-##钹	16788
-##蚪	16789
-##颧	16790
-##鹳	16791
-##鲲	16792
-##驷	16793
-##潴	16794
-##焱	16795
-##稔	16796
-##悌	16797
-##唏	16798
-##苒	16799
-##蹙	16800
-##氩	16801
-##宓	16802
-##綦	16803
-##苎	16804
-##疃	16805
-##攫	16806
-##掾	16807
-##徭	16808
-##舀	16809
-##逶	16810
-##嗤	16811
-##蜷	16812
-##茔	16813
-##疳	16814
-##迳	16815
-##罄	16816
-##瓠	16817
-##讪	16818
-##傈	16819
-##杲	16820
-##灞	16821
-##氲	16822
-##鬲	16823
-##獠	16824
-##柒	16825
-##骧	16826
-##搀	16827
-##珩	16828
-##绦	16829
-##嚏	16830
-##镛	16831
-##喱	16832
-##倏	16833
-##馋	16834
-##茭	16835
-##擘	16836
-##斫	16837
-##怂	16838
-##唧	16839
-##犍	16840
-##谩	16841
-##赊	16842
-##鬻	16843
-##禛	16844
-##圻	16845
-##蹶	16846
-##缄	16847
-##瘿	16848
-##黠	16849
-##甑	16850
-##矸	16851
-##嘀	16852
-##蹼	16853
-##叼	16854
-##旻	16855
-##鹜	16856
-##稗	16857
-##雒	16858
-##赉	16859
-##馔	16860
-##颦	16861
-##颔	16862
-##掇	16863
-##赅	16864
-##桎	16865
-##痧	16866
-##谄	16867
-##孛	16868
-##笆	16869
-##鲶	16870
-##铳	16871
-##龋	16872
-##盱	16873
-##笏	16874
-##窕	16875
-##苴	16876
-##萋	16877
-##辘	16878
-##琬	16879
-##梏	16880
-##蚧	16881
-##镳	16882
-##瞅	16883
-##睬	16884
-##偌	16885
-##鲵	16886
-##惦	16887
-##蜍	16888
-##靼	16889
-##阗	16890
-##菟	16891
-##黝	16892
-##挈	16893
-##嵴	16894
-##剡	16895
-##楸	16896
-##氤	16897
-##呎	16898
-##珲	16899
-##馄	16900
-##滂	16901
-##蹉	16902
-##蓑	16903
-##锷	16904
-##啜	16905
-##婵	16906
-##鬣	16907
-##钿	16908
-##晌	16909
-##蛆	16910
-##隗	16911
-##酞	16912
-##枞	16913
-##戬	16914
-##獾	16915
-##镕	16916
-##饨	16917
-##娣	16918
-##缰	16919
-##邾	16920
-##鹗	16921
-##嗒	16922
-##苋	16923
-##薮	16924
-##棹	16925
-##拄	16926
-##埕	16927
-##勖	16928
-##鹞	16929
-##殚	16930
-##鲢	16931
-##啖	16932
-##沣	16933
-##靥	16934
-##葭	16935
-##诿	16936
-##鸪	16937
-##饴	16938
-##疖	16939
-##抟	16940
-##睽	16941
-##稞	16942
-##吋	16943
-##谀	16944
-##澍	16945
-##杈	16946
-##妤	16947
-##峄	16948
-##漉	16949
-##気	16950
-##咲	16951
-##璘	16952
-##萜	16953
-##僭	16954
-##朐	16955
-##圜	16956
-##癞	16957
-##藿	16958
-##珉	16959
-##陉	16960
-##僮	16961
-##膻	16962
-##薹	16963
-##汊	16964
-##锗	16965
-##昉	16966
-##猗	16967
-##锶	16968
-##跛	16969
-##嘹	16970
-##瓤	16971
-##衄	16972
-##豕	16973
-##吆	16974
-##腆	16975
-##喆	16976
-##莴	16977
-##谌	16978
-##珙	16979
-##疥	16980
-##鲑	16981
-##玷	16982
-##蛔	16983
-##砀	16984
-##谔	16985
-##睥	16986
-##蹑	16987
-##诒	16988
-##逋	16989
-##姝	16990
-##刈	16991
-##婧	16992
-##喳	16993
-##镞	16994
-##铌	16995
-##辎	16996
-##鹧	16997
-##檩	16998
-##扪	16999
-##霰	17000
-##裆	17001
-##嬷	17002
-##刎	17003
-##嵋	17004
-##悱	17005
-##嘤	17006
-##篁	17007
-##荸	17008
-##瞑	17009
-##殓	17010
-##搽	17011
-##橇	17012
-##雎	17013
-##弭	17014
-##獐	17015
-##恿	17016
-##眦	17017
-##铐	17018
-##尕	17019
-##捎	17020
-##诟	17021
-##痨	17022
-##笞	17023
-##趺	17024
-##唬	17025
-##苣	17026
-##啾	17027
-##瘪	17028
-##垸	17029
-##橹	17030
-##濛	17031
-##曷	17032
-##樾	17033
-##汨	17034
-##仟	17035
-##姒	17036
-##怦	17037
-##荏	17038
-##诤	17039
-##苡	17040
-##吭	17041
-##崆	17042
-##氡	17043
-##脩	17044
-##胝	17045
-##钏	17046
-##屐	17047
-##忐	17048
-##彧	17049
-##拚	17050
-##鏖	17051
-##孳	17052
-##忑	17053
-##邝	17054
-##穰	17055
-##摈	17056
-##庖	17057
-##鸵	17058
-##矽	17059
-##鲟	17060
-##発	17061
-##菅	17062
-##圪	17063
-##蹋	17064
-##衾	17065
-##簋	17066
-##璎	17067
-##噎	17068
-##嬗	17069
-##肼	17070
-##跎	17071
-##滟	17072
-##戦	17073
-##嵬	17074
-##仝	17075
-##惇	17076
-##纾	17077
-##炁	17078
-##闳	17079
-##骐	17080
-##秣	17081
-##眙	17082
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-##碓	17084
-##疔	17085
-##恂	17086
-##鳕	17087
-##鸱	17088
-##爨	17089
-##镊	17090
-##钯	17091
-##圮	17092
-##楽	17093
-##堀	17094
-##膘	17095
-##噗	17096
-##锹	17097
-##杼	17098
-##酊	17099
-##挎	17100
-##箸	17101
-##郗	17102
-##垌	17103
-##溏	17104
-##蔫	17105
-##偻	17106
-##妫	17107
-##飚	17108
-##辔	17109
-##濬	17110
-##瑄	17111
-##觚	17112
-##铍	17113
-##跚	17114
-##翕	17115
-##煊	17116
-##耄	17117
-##铋	17118
-##篦	17119
-##阇	17120
-##骛	17121
-##莪	17122
-##吲	17123
-##唁	17124
-##箧	17125
-##珅	17126
-##潋	17127
-##迨	17128
-##哽	17129
-##砦	17130
-##缗	17131
-##謇	17132
-##呸	17133
-##垓	17134
-##糍	17135
-##璠	17136
-##妣	17137
-##狎	17138
-##攥	17139
-##闇	17140
-##蛉	17141
-##瑁	17142
-##腼	17143
-##蹒	17144
-##嶷	17145
-##莠	17146
-##沤	17147
-##哚	17148
-##遑	17149
-##跺	17150
-##膦	17151
-##蹿	17152
-##郫	17153
-##玳	17154
-##埚	17155
-##衿	17156
-##醪	17157
-##挹	17158
-##绡	17159
-##汜	17160
-##坩	17161
-##旃	17162
-##鸨	17163
-##翈	17164
-##抡	17165
-##晞	17166
-##盥	17167
-##藁	17168
-##蓖	17169
-##臊	17170
-##羰	17171
-##楝	17172
-##噱	17173
-##饽	17174
-##苌	17175
-##褓	17176
-##佶	17177
-##稜	17178
-##瞠	17179
-##仡	17180
-##伉	17181
-##襁	17182
-##涞	17183
-##蜇	17184
-##抿	17185
-##瑗	17186
-##孱	17187
-##懑	17188
-##淦	17189
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-##醌	17191
-##缫	17192
-##蠲	17193
-##嚓	17194
-##鲷	17195
-##湫	17196
-##捋	17197
-##咩	17198
-##裏	17199
-##犒	17200
-##墀	17201
-##硐	17202
-##蔸	17203
-##钽	17204
-##麂	17205
-##蒡	17206
-##鼹	17207
-##绻	17208
-##錾	17209
-##仃	17210
-##篙	17211
-##蕤	17212
-##铤	17213
-##槁	17214
-##牖	17215
-##螈	17216
-##俦	17217
-##笄	17218
-##啻	17219
-##対	17220
-##郤	17221
-##闼	17222
-##醺	17223
-##赍	17224
-##檗	17225
-##裾	17226
-##噫	17227
-##掸	17228
-##箓	17229
-##妪	17230
-##乂	17231
-##蝈	17232
-##砻	17233
-##胍	17234
-##蜱	17235
-##聃	17236
-##雠	17237
-##碚	17238
-##椤	17239
-##缯	17240
-##昴	17241
-##缱	17242
-##祎	17243
-##缬	17244
-##铙	17245
-##孀	17246
-##笳	17247
-##蘇	17248
-##愆	17249
-##榉	17250
-##氙	17251
-##燹	17252
-##撂	17253
-##菽	17254
-##箬	17255
-##蛄	17256
-##瘸	17257
-##嬛	17258
-##橐	17259
-##纡	17260
-##刽	17261
-##辂	17262
-##蒯	17263
-##邨	17264
-##赀	17265
-##跸	17266
-##邙	17267
-##黟	17268
-##磴	17269
-##闿	17270
-##垟	17271
-##嵯	17272
-##钚	17273
-##跄	17274
-##潸	17275
-##崴	17276
-##恁	17277
-##楮	17278
-##腧	17279
-##胨	17280
-##芫	17281
-##碴	17282
-##隰	17283
-##杓	17284
-##貉	17285
-##欹	17286
-##侑	17287
-##鳜	17288
-##铄	17289
-##椴	17290
-##昇	17291
-##醍	17292
-##肓	17293
-##缂	17294
-##铡	17295
-##蹠	17296
-##徂	17297
-##豢	17298
-##蒽	17299
-##菡	17300
-##衲	17301
-##阚	17302
-##芗	17303
-##痍	17304
-##玠	17305
-##晷	17306
-##淝	17307
-##鄯	17308
-##糗	17309
-##耨	17310
-##榧	17311
-##胴	17312
-##蕈	17313
-##镬	17314
-##鼾	17315
-##摭	17316
-##鸮	17317
-##恚	17318
-##実	17319
-##砝	17320
-##珣	17321
-##寤	17322
-##埙	17323
-##锏	17324
-##喟	17325
-##蘅	17326
-##骺	17327
-##捭	17328
-##莜	17329
-##缶	17330
-##锟	17331
-##叵	17332
-##炷	17333
-##鲧	17334
-##胼	17335
-##査	17336
-##岬	17337
-##鹂	17338
-##牯	17339
-##珥	17340
-##莼	17341
-##邠	17342
-##眇	17343
-##卟	17344
-##変	17345
-##惴	17346
-##渑	17347
-##蚱	17348
-##瞌	17349
-##瘰	17350
-##佝	17351
-##旸	17352
-##衽	17353
-##郅	17354
-##奁	17355
-##魑	17356
-##缛	17357
-##颙	17358
-##镫	17359
-##簌	17360
-##豇	17361
-##姹	17362
-##邋	17363
-##暝	17364
-##釐	17365
-##洹	17366
-##咿	17367
-##俳	17368
-##蜊	17369
-##醐	17370
-##聩	17371
-##坻	17372
-##毽	17373
-##喾	17374
-##辋	17375
-##倌	17376
-##媪	17377
-##蛳	17378
-##滹	17379
-##哙	17380
-##阊	17381
-##趸	17382
-##祢	17383
-##籀	17384
-##徼	17385
-##訾	17386
-##髁	17387
-##砜	17388
-##撸	17389
-##瓘	17390
-##缁	17391
-##镓	17392
-##縻	17393
-##菀	17394
-##酢	17395
-##桠	17396
-##撵	17397
-##怏	17398
-##渌	17399
-##摞	17400
-##槲	17401
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-##诜	17403
-##魉	17404
-##韫	17405
-##亓	17406
-##盤	17407
-##瑭	17408
-##魍	17409
-##襞	17410
-##爿	17411
-##浃	17412
-##樯	17413
-##讵	17414
-##揩	17415
-##耋	17416
-##帏	17417
-##崃	17418
-##鸩	17419
-##遢	17420
-##臃	17421
-##粿	17422
-##禳	17423
-##桫	17424
-##髹	17425
-##诳	17426
-##踉	17427
-##郃	17428
-##嗖	17429
-##讧	17430
-##碁	17431
-##湎	17432
-##阏	17433
-##媾	17434
-##様	17435
-##哔	17436
-##舸	17437
-##曩	17438
-##忝	17439
-##峁	17440
-##掂	17441
-##葳	17442
-##鄄	17443
-##谵	17444
-##彊	17445
-##锴	17446
-##郜	17447
-##葖	17448
-##蓇	17449
-##瓴	17450
-##鳟	17451
-##橼	17452
-##鲇	17453
-##邗	17454
-##犄	17455
-##秭	17456
-##槭	17457
-##缵	17458
-##巯	17459
-##龊	17460
-##狍	17461
-##擞	17462
-##瞽	17463
-##栲	17464
-##撅	17465
-##瑀	17466
-##戢	17467
-##朓	17468
-##逖	17469
-##椹	17470
-##洺	17471
-##艏	17472
-##苁	17473
-##滘	17474
-##铧	17475
-##侪	17476
-##豳	17477
-##竦	17478
-##貔	17479
-##圄	17480
-##呷	17481
-##旄	17482
-##遛	17483
-##芈	17484
-##砣	17485
-##桷	17486
-##龌	17487
-##疬	17488
-##缟	17489
-##洌	17490
-##跏	17491
-##蝮	17492
-##菰	17493
-##帑	17494
-##怙	17495
-##豸	17496
-##雩	17497
-##誊	17498
-##臬	17499
-##镣	17500
-##箇	17501
-##踱	17502
-##钍	17503
-##苫	17504
-##蝽	17505
-##浯	17506
-##単	17507
-##亶	17508
-##囹	17509
-##穑	17510
-##佻	17511
-##绌	17512
-##诔	17513
-##鹬	17514
-##髌	17515
-##蒌	17516
-##鳏	17517
-##殄	17518
-##怛	17519
-##筌	17520
-##刳	17521
-##翮	17522
-##卍	17523
-##畹	17524
-##箜	17525
-##燔	17526
-##赳	17527
-##篌	17528
-##窨	17529
-##翥	17530
-##炅	17531
-##钕	17532
-##莳	17533
-##忖	17534
-##戡	17535
-##沢	17536
-##狒	17537
-##圉	17538
-##琯	17539
-##邰	17540
-##苾	17541
-##犸	17542
-##邡	17543
-##郏	17544
-##襦	17545
-##沆	17546
-##玟	17547
-##濉	17548
-##洎	17549
-##莨	17550
-##氘	17551
-##咛	17552
-##佺	17553
-##腩	17554
-##鳔	17555
-##剜	17556
-##秕	17557
-##牝	17558
-##芨	17559
-##関	17560
-##拊	17561
-##竑	17562
-##圹	17563
-##颡	17564
-##摺	17565
-##沩	17566
-##蜉	17567
-##筚	17568
-##愔	17569
-##肟	17570
-##俶	17571
-##堃	17572
-##绉	17573
-##奭	17574
-##罅	17575
-##嗳	17576
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-##疠	17578
-##帔	17579
-##髡	17580
-##黥	17581
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-##鏊	17584
-##痼	17585
-##堞	17586
-##嗝	17587
-##娉	17588
-##戕	17589
-##铱	17590
-##耜	17591
-##觥	17592
-##镒	17593
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-##蒹	17595
-##栱	17596
-##卮	17597
-##琚	17598
-##逦	17599
-##酩	17600
-##蓍	17601
-##虺	17602
-##谠	17603
-##鼋	17604
-##焗	17605
-##褴	17606
-##砒	17607
-##赧	17608
-##蛏	17609
-##蚬	17610
-##瘕	17611
-##顗	17612
-##愠	17613
-##勣	17614
-##飕	17615
-##徳	17616
-##滢	17617
-##琇	17618
-##鳙	17619
-##瞟	17620
-##尻	17621
-##澶	17622
-##荽	17623
-##舐	17624
-##侂	17625
-##黼	17626
-##潟	17627
-##绂	17628
-##瘗	17629
-##蓥	17630
-##竽	17631
-##濞	17632
-##骖	17633
-##偁	17634
-##応	17635
-##锜	17636
-##匏	17637
-##赑	17638
-##讦	17639
-##诨	17640
-##罘	17641
-##巖	17642
-##嫘	17643
-##颀	17644
-##岿	17645
-##虻	17646
-##罴	17647
-##囗	17648
-##溆	17649
-##噤	17650
-##骝	17651
-##咂	17652
-##锛	17653
-##槊	17654
-##啕	17655
-##驽	17656
-##凇	17657
-##籴	17658
-##硖	17659
-##铯	17660
-##怿	17661
-##笥	17662
-##噙	17663
-##倨	17664
-##坭	17665
-##醅	17666
-##滏	17667
-##悻	17668
-##聒	17669
-##枥	17670
-##昺	17671
-##酆	17672
-##簟	17673
-##睇	17674
-##轫	17675
-##溱	17676
-##骢	17677
-##榘	17678
-##珺	17679
-##跹	17680
-##蚶	17681
-##驺	17682
-##饧	17683
-##噼	17684
-##儆	17685
-##氚	17686
-##哧	17687
-##旒	17688
-##鸬	17689
-##夥	17690
-##玦	17691
-##貅	17692
-##揄	17693
-##戗	17694
-##璩	17695
-##剐	17696
-##垴	17697
-##蘼	17698
-##裒	17699
-##躅	17700
-##唳	17701
-##嗑	17702
-##荦	17703
-##霈	17704
-##缦	17705
-##啭	17706
-##隈	17707
-##悫	17708
-##彀	17709
-##悭	17710
-##焓	17711
-##磔	17712
-##蓊	17713
-##郾	17714
-##枧	17715
-##鹚	17716
-##検	17717
-##屃	17718
-##馑	17719
-##嗲	17720
-##铟	17721
-##薤	17722
-##涔	17723
-##樗	17724
-##忾	17725
-##収	17726
-##绺	17727
-##烊	17728
-##螫	17729
-##黩	17730
-##鞫	17731
-##鲠	17732
-##嘭	17733
-##缣	17734
-##蒺	17735
-##黒	17736
-##骘	17737
-##氖	17738
-##镝	17739
-##俅	17740
-##谮	17741
-##屦	17742
-##摁	17743
-##氪	17744
-##蘧	17745
-##伝	17746
-##腠	17747
-##叡	17748
-##鲂	17749
-##続	17750
-##讣	17751
-##耷	17752
-##燊	17753
-##鸷	17754
-##猊	17755
-##囡	17756
-##崤	17757
-##砬	17758
-##湜	17759
-##翚	17760
-##峯	17761
-##鲎	17762
-##蕖	17763
-##鹈	17764
-##凼	17765
-##泫	17766
-##荑	17767
-##黻	17768
-##牂	17769
-##鄣	17770
-##篑	17771
-##髭	17772
-##陬	17773
-##寔	17774
-##疴	17775
-##邽	17776
-##喏	17777
-##彖	17778
-##彘	17779
-##赟	17780
-##盹	17781
-##诮	17782
-##鸫	17783
-##茕	17784
-##铖	17785
-##闩	17786
-##読	17787
-##鄜	17788
-##漈	17789
-##盍	17790
-##甭	17791
-##愎	17792
-##魃	17793
-##炆	17794
-##鍊	17795
-##蛐	17796
-##薜	17797
-##楯	17798
-##鲀	17799
-##逡	17800
-##嘞	17801
-##侔	17802
-##觇	17803
-##糸	17804
-##踮	17805
-##狷	17806
-##菘	17807
-##寳	17808
-##扃	17809
-##禊	17810
-##喑	17811
-##塍	17812
-##栝	17813
-##瓿	17814
-##廨	17815
-##貘	17816
-##馕	17817
-##僰	17818
-##哏	17819
-##瑷	17820
-##疎	17821
-##蝣	17822
-##怵	17823
-##阃	17824
-##弢	17825
-##镲	17826
-##螅	17827
-##吖	17828
-##碲	17829
-##夼	17830
-##茌	17831
-##嗬	17832
-##靺	17833
-##髀	17834
-##铊	17835
-##谡	17836
-##癔	17837
-##镠	17838
-##巻	17839
-##秾	17840
-##菪	17841
-##赜	17842
-##铈	17843
-##髙	17844
-##鲳	17845
-##珰	17846
-##畋	17847
-##泅	17848
-##鲅	17849
-##泚	17850
-##飏	17851
-##屍	17852
-##仨	17853
-##葚	17854
-##叻	17855
-##咻	17856
-##衩	17857
-##郄	17858
-##蹩	17859
-##嬖	17860
-##踽	17861
-##柽	17862
-##鞨	17863
-##麴	17864
-##薙	17865
-##钇	17866
-##氵	17867
-##垆	17868
-##犟	17869
-##罍	17870
-##経	17871
-##粜	17872
-##焜	17873
-##牀	17874
-##埝	17875
-##洧	17876
-##覧	17877
-##蓣	17878
-##甯	17879
-##蒐	17880
-##馐	17881
-##畑	17882
-##缑	17883
-##礽	17884
-##瞋	17885
-##浍	17886
-##袢	17887
-##桕	17888
-##侩	17889
-##詈	17890
-##戸	17891
-##烝	17892
-##堌	17893
-##伋	17894
-##倬	17895
-##圯	17896
-##碇	17897
-##纰	17898
-##磾	17899
-##泔	17900
-##纮	17901
-##蓁	17902
-##铗	17903
-##弇	17904
-##挲	17905
-##艉	17906
-##鱬	17907
-##泺	17908
-##橛	17909
-##袴	17910
-##韪	17911
-##籓	17912
-##贶	17913
-##棰	17914
-##趵	17915
-##樨	17916
-##傕	17917
-##玕	17918
-##毎	17919
-##繸	17920
-##劵	17921
-##镧	17922
-##秫	17923
-##邶	17924
-##猞	17925
-##廛	17926
-##栌	17927
-##钲	17928
-##镦	17929
-##嘏	17930
-##蝰	17931
-##镏	17932
-##淠	17933
-##荇	17934
-##逄	17935
-##嘅	17936
-##祕	17937
-##瑠	17938
-##炝	17939
-##杪	17940
-##埴	17941
-##獬	17942
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-##涑	17946
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-##堠	17949
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-##猁	17951
-##厣	17952
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-##？	17959
-##!	17960
-##?	17961
-##；	17962
-[UNK]	17963
diff --git a/python/LIC2020/ernie/batching.py b/python/LIC2020/ernie/batching.py
deleted file mode 100644
index b1affa5e97481..0000000000000
--- a/python/LIC2020/ernie/batching.py
+++ /dev/null
@@ -1,218 +0,0 @@
-#   Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
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-# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
-# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
-# See the License for the specific language governing permissions and
-# limitations under the License.
-"""Mask, padding and batching."""
-
-from __future__ import absolute_import
-from __future__ import division
-from __future__ import print_function
-
-import numpy as np
-
-from six.moves import xrange
-
-
-def mask(batch_tokens,
-         seg_labels,
-         mask_word_tags,
-         total_token_num,
-         vocab_size,
-         CLS=1,
-         SEP=2,
-         MASK=3):
-    """
-    Add mask for batch_tokens, return out, mask_label, mask_pos;
-    Note: mask_pos responding the batch_tokens after padded;
-    """
-    max_len = max([len(sent) for sent in batch_tokens])
-    mask_label = []
-    mask_pos = []
-    prob_mask = np.random.rand(total_token_num)
-    # Note: the first token is [CLS], so [low=1]
-    replace_ids = np.random.randint(1, high=vocab_size, size=total_token_num)
-    pre_sent_len = 0
-    prob_index = 0
-    for sent_index, sent in enumerate(batch_tokens):
-        mask_flag = False
-        mask_word = mask_word_tags[sent_index]
-        prob_index += pre_sent_len
-        if mask_word:
-            beg = 0
-            for token_index, token in enumerate(sent):
-                seg_label = seg_labels[sent_index][token_index]
-                if seg_label == 1:
-                    continue
-                if beg == 0:
-                    if seg_label != -1:
-                        beg = token_index
-                    continue
-
-                prob = prob_mask[prob_index + beg]
-                if prob > 0.15:
-                    pass
-                else:
-                    for index in xrange(beg, token_index):
-                        prob = prob_mask[prob_index + index]
-                        base_prob = 1.0
-                        if index == beg:
-                            base_prob = 0.15
-                        if base_prob * 0.2 < prob <= base_prob:
-                            mask_label.append(sent[index])
-                            sent[index] = MASK
-                            mask_flag = True
-                            mask_pos.append(sent_index * max_len + index)
-                        elif base_prob * 0.1 < prob <= base_prob * 0.2:
-                            mask_label.append(sent[index])
-                            sent[index] = replace_ids[prob_index + index]
-                            mask_flag = True
-                            mask_pos.append(sent_index * max_len + index)
-                        else:
-                            mask_label.append(sent[index])
-                            mask_pos.append(sent_index * max_len + index)
-
-                if seg_label == -1:
-                    beg = 0
-                else:
-                    beg = token_index
-        else:
-            for token_index, token in enumerate(sent):
-                prob = prob_mask[prob_index + token_index]
-                if prob > 0.15:
-                    continue
-                elif 0.03 < prob <= 0.15:
-                    # mask
-                    if token != SEP and token != CLS:
-                        mask_label.append(sent[token_index])
-                        sent[token_index] = MASK
-                        mask_flag = True
-                        mask_pos.append(sent_index * max_len + token_index)
-                elif 0.015 < prob <= 0.03:
-                    # random replace
-                    if token != SEP and token != CLS:
-                        mask_label.append(sent[token_index])
-                        sent[token_index] = replace_ids[prob_index +
-                                                        token_index]
-                        mask_flag = True
-                        mask_pos.append(sent_index * max_len + token_index)
-                else:
-                    # keep the original token
-                    if token != SEP and token != CLS:
-                        mask_label.append(sent[token_index])
-                        mask_pos.append(sent_index * max_len + token_index)
-
-        pre_sent_len = len(sent)
-
-    mask_label = np.array(mask_label).astype("int64").reshape([-1, 1])
-    mask_pos = np.array(mask_pos).astype("int64").reshape([-1, 1])
-    return batch_tokens, mask_label, mask_pos
-
-
-def prepare_batch_data(insts,
-                       total_token_num,
-                       voc_size=0,
-                       pad_id=None,
-                       cls_id=None,
-                       sep_id=None,
-                       mask_id=None,
-                       return_input_mask=True,
-                       return_max_len=True,
-                       return_num_token=False):
-
-    batch_src_ids = [inst[0] for inst in insts]
-    batch_sent_ids = [inst[1] for inst in insts]
-    batch_pos_ids = [inst[2] for inst in insts]
-    labels = [inst[3] for inst in insts]
-    labels = np.array(labels).astype("int64").reshape([-1, 1])
-    seg_labels = [inst[4] for inst in insts]
-    mask_word_tags = [inst[5] for inst in insts]
-
-    # First step: do mask without padding
-    assert mask_id >= 0, "[FATAL] mask_id must >= 0"
-    out, mask_label, mask_pos = mask(
-        batch_src_ids,
-        seg_labels,
-        mask_word_tags,
-        total_token_num,
-        vocab_size=voc_size,
-        CLS=cls_id,
-        SEP=sep_id,
-        MASK=mask_id)
-
-    # Second step: padding
-    src_id, self_input_mask = pad_batch_data(
-        out, pad_idx=pad_id, return_input_mask=True)
-    pos_id = pad_batch_data(batch_pos_ids, pad_idx=pad_id)
-    sent_id = pad_batch_data(batch_sent_ids, pad_idx=pad_id)
-
-    return_list = [
-        src_id, pos_id, sent_id, self_input_mask, mask_label, mask_pos, labels
-    ]
-
-    return return_list
-
-
-def pad_batch_data(insts,
-                   pad_idx=0,
-                   return_pos=False,
-                   return_input_mask=False,
-                   return_max_len=False,
-                   return_num_token=False,
-                   return_seq_lens=False):
-    """
-    Pad the instances to the max sequence length in batch, and generate the
-    corresponding position data and attention bias.
-    """
-    return_list = []
-    max_len = max(len(inst) for inst in insts)
-    # Any token included in dict can be used to pad, since the paddings' loss
-    # will be masked out by weights and make no effect on parameter gradients.
-
-    inst_data = np.array(
-        [inst + list([pad_idx] * (max_len - len(inst))) for inst in insts])
-    return_list += [inst_data.astype("int64").reshape([-1, max_len, 1])]
-
-    # position data
-    if return_pos:
-        inst_pos = np.array([
-            list(range(0, len(inst))) + [pad_idx] * (max_len - len(inst))
-            for inst in insts
-        ])
-
-        return_list += [inst_pos.astype("int64").reshape([-1, max_len, 1])]
-
-    if return_input_mask:
-        # This is used to avoid attention on paddings.
-        input_mask_data = np.array(
-            [[1] * len(inst) + [0] * (max_len - len(inst)) for inst in insts])
-        input_mask_data = np.expand_dims(input_mask_data, axis=-1)
-        return_list += [input_mask_data.astype("float32")]
-
-    if return_max_len:
-        return_list += [max_len]
-
-    if return_num_token:
-        num_token = 0
-        for inst in insts:
-            num_token += len(inst)
-        return_list += [num_token]
-
-    if return_seq_lens:
-        seq_lens = np.array([len(inst) for inst in insts])
-        return_list += [seq_lens.astype("int64").reshape([-1])]
-
-    return return_list if len(return_list) > 1 else return_list[0]
-
-
-if __name__ == "__main__":
-
-    pass
diff --git a/python/LIC2020/ernie/extract_chinese_and_punct.py b/python/LIC2020/ernie/extract_chinese_and_punct.py
deleted file mode 100644
index 26e6f51274398..0000000000000
--- a/python/LIC2020/ernie/extract_chinese_and_punct.py
+++ /dev/null
@@ -1,123 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-#
-# Copyright (c) 2019 Baidu.com, Inc. All Rights Reserved
-#
-"""
-requirements:
-Authors: daisongtai(daisongtai@baidu.com)
-Date:    2019/5/29 6:38 PM
-"""
-from __future__ import print_function
-import sys
-import re
-import io
-
-LHan = [
-    [0x2E80, 0x2E99],  # Han # So  [26] CJK RADICAL REPEAT, CJK RADICAL RAP
-    [0x2E9B, 0x2EF3
-     ],  # Han # So  [89] CJK RADICAL CHOKE, CJK RADICAL C-SIMPLIFIED TURTLE
-    [0x2F00,
-     0x2FD5],  # Han # So [214] KANGXI RADICAL ONE, KANGXI RADICAL FLUTE
-    0x3005,  # Han # Lm       IDEOGRAPHIC ITERATION MARK
-    0x3007,  # Han # Nl       IDEOGRAPHIC NUMBER ZERO
-    [0x3021,
-     0x3029],  # Han # Nl   [9] HANGZHOU NUMERAL ONE, HANGZHOU NUMERAL NINE
-    [0x3038,
-     0x303A],  # Han # Nl   [3] HANGZHOU NUMERAL TEN, HANGZHOU NUMERAL THIRTY
-    0x303B,  # Han # Lm       VERTICAL IDEOGRAPHIC ITERATION MARK
-    [
-        0x3400, 0x4DB5
-    ],  # Han # Lo [6582] CJK UNIFIED IDEOGRAPH-3400, CJK UNIFIED IDEOGRAPH-4DB5
-    [
-        0x4E00, 0x9FC3
-    ],  # Han # Lo [20932] CJK UNIFIED IDEOGRAPH-4E00, CJK UNIFIED IDEOGRAPH-9FC3
-    [
-        0xF900, 0xFA2D
-    ],  # Han # Lo [302] CJK COMPATIBILITY IDEOGRAPH-F900, CJK COMPATIBILITY IDEOGRAPH-FA2D
-    [
-        0xFA30, 0xFA6A
-    ],  # Han # Lo  [59] CJK COMPATIBILITY IDEOGRAPH-FA30, CJK COMPATIBILITY IDEOGRAPH-FA6A
-    [
-        0xFA70, 0xFAD9
-    ],  # Han # Lo [106] CJK COMPATIBILITY IDEOGRAPH-FA70, CJK COMPATIBILITY IDEOGRAPH-FAD9
-    [
-        0x20000, 0x2A6D6
-    ],  # Han # Lo [42711] CJK UNIFIED IDEOGRAPH-20000, CJK UNIFIED IDEOGRAPH-2A6D6
-    [0x2F800, 0x2FA1D]
-]  # Han # Lo [542] CJK COMPATIBILITY IDEOGRAPH-2F800, CJK COMPATIBILITY IDEOGRAPH-2FA1D
-
-CN_PUNCTS = [(0x3002, "。"), (0xFF1F, "？"), (0xFF01, "！"), (0xFF0C, "，"),
-             (0x3001, "、"), (0xFF1B, "；"), (0xFF1A, "："), (0x300C, "「"),
-             (0x300D, "」"), (0x300E, "『"), (0x300F, "』"), (0x2018, "‘"),
-             (0x2019, "’"), (0x201C, "“"), (0x201D, "”"), (0xFF08, "（"),
-             (0xFF09, "）"), (0x3014, "〔"), (0x3015, "〕"), (0x3010, "【"),
-             (0x3011, "】"), (0x2014, "—"), (0x2026, "…"), (0x2013, "–"),
-             (0xFF0E, "．"), (0x300A, "《"), (0x300B, "》"), (0x3008, "〈"),
-             (0x3009, "〉"), (0x2015, "―"), (0xff0d, "－"), (0x0020, " ")]
-#(0xFF5E, "～"),
-
-EN_PUNCTS = [[0x0021, 0x002F], [0x003A, 0x0040], [0x005B, 0x0060],
-             [0x007B, 0x007E]]
-
-
-class ChineseAndPunctuationExtractor(object):
-    def __init__(self):
-        self.chinese_re = self.build_re()
-
-    def is_chinese_or_punct(self, c):
-        if self.chinese_re.match(c):
-            return True
-        else:
-            return False
-
-    def build_re(self):
-        L = []
-        for i in LHan:
-            if isinstance(i, list):
-                f, t = i
-                try:
-                    f = chr(f)
-                    t = chr(t)
-                    L.append('%s-%s' % (f, t))
-                except:
-                    pass  # A narrow python build, so can't use chars > 65535 without surrogate pairs!
-
-            else:
-                try:
-                    L.append(chr(i))
-                except:
-                    pass
-        for j, _ in CN_PUNCTS:
-            try:
-                L.append(chr(j))
-            except:
-                pass
-
-        for k in EN_PUNCTS:
-            f, t = k
-            try:
-                f = chr(f)
-                t = chr(t)
-                L.append('%s-%s' % (f, t))
-            except:
-                raise ValueError()
-                pass  # A narrow python build, so can't use chars > 65535 without surrogate pairs!
-
-        RE = '[%s]' % ''.join(L)
-        # print('RE:', RE.encode('utf-8'))
-        return re.compile(RE, re.UNICODE)
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    extractor = ChineseAndPunctuationExtractor()
-    for c in "韩邦庆（1856～1894）曾用名寄，字子云，别署太仙、大一山人、花也怜侬、三庆":
-        if extractor.is_chinese_or_punct(c):
-            print(c, 'yes')
-        else:
-            print(c, "no")
-
-    print("～", extractor.is_chinese_or_punct("～"))
-    print("~", extractor.is_chinese_or_punct("~"))
-    print("―", extractor.is_chinese_or_punct("―"))
-    print("-", extractor.is_chinese_or_punct("-"))
diff --git a/python/LIC2020/ernie/finetune_args.py b/python/LIC2020/ernie/finetune_args.py
deleted file mode 100644
index 3576a3c51fbfb..0000000000000
--- a/python/LIC2020/ernie/finetune_args.py
+++ /dev/null
@@ -1,115 +0,0 @@
-#   Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
-#
-# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
-# you may not use this file except in compliance with the License.
-# You may obtain a copy of the License at
-#
-#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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-# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
-# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
-# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
-# See the License for the specific language governing permissions and
-# limitations under the License.
-from __future__ import absolute_import
-from __future__ import division
-from __future__ import print_function
-from __future__ import unicode_literals
-from __future__ import absolute_import
-
-import os
-import time
-import argparse
-
-from utils.args import ArgumentGroup
-
-# yapf: disable
-parser = argparse.ArgumentParser(__doc__)
-model_g = ArgumentGroup(parser, "model", "model configuration and paths.")
-model_g.add_arg("ernie_config_path",         str,  None,           "Path to the json file for ernie model config.")
-model_g.add_arg("init_checkpoint",          str,  None,           "Init checkpoint to resume training from.")
-model_g.add_arg("init_pretraining_params",  str,  None,
-                "Init pre-training params which preforms fine-tuning from. If the "
-                 "arg 'init_checkpoint' has been set, this argument wouldn't be valid.")
-model_g.add_arg("checkpoints",              str,  "checkpoints",  "Path to save checkpoints.")
-
-model_g.add_arg("is_classify",    bool, True,  "is_classify")
-model_g.add_arg("is_regression",  bool, False, "is_regression")
-model_g.add_arg("task_id",           int,    0,       "task id")
-
-train_g = ArgumentGroup(parser, "training", "training options.")
-train_g.add_arg("epoch",             int,    3,       "Number of epoches for fine-tuning.")
-train_g.add_arg("max_steps",         int,    0,       "Number of steps for fine-tuning.")
-train_g.add_arg("learning_rate",     float,  5e-5,    "Learning rate used to train with warmup.")
-train_g.add_arg("lr_scheduler",      str,    "linear_warmup_decay",
-                "scheduler of learning rate.", choices=['linear_warmup_decay', 'noam_decay'])
-train_g.add_arg("weight_decay",      float,  0.01,    "Weight decay rate for L2 regularizer.")
-train_g.add_arg("warmup_proportion", float,  0.1,
-                "Proportion of training steps to perform linear learning rate warmup for.")
-train_g.add_arg("save_steps",        int,    10000,   "The steps interval to save checkpoints.")
-train_g.add_arg("validation_steps",  int,    1000,    "The steps interval to evaluate model performance.")
-train_g.add_arg("use_fp16",          bool,   False,   "Whether to use fp16 mixed precision training.")
-train_g.add_arg("use_dynamic_loss_scaling",    bool,   True,   "Whether to use dynamic loss scaling.")
-train_g.add_arg("init_loss_scaling",           float,  102400,
-                "Loss scaling factor for mixed precision training, only valid when use_fp16 is enabled.")
-
-train_g.add_arg("test_save",            str,    "./checkpoints/test_result",       "test_save")
-train_g.add_arg("metric",               str,    "simple_accuracy",   "metric")
-train_g.add_arg("incr_every_n_steps",          int,    100,   "Increases loss scaling every n consecutive.")
-train_g.add_arg("decr_every_n_nan_or_inf",     int,    2,
-                "Decreases loss scaling every n accumulated steps with nan or inf gradients.")
-train_g.add_arg("incr_ratio",                  float,  2.0,
-                "The multiplier to use when increasing the loss scaling.")
-train_g.add_arg("decr_ratio",                  float,  0.8,
-                "The less-than-one-multiplier to use when decreasing.")
-
-
-
-log_g = ArgumentGroup(parser,     "logging", "logging related.")
-log_g.add_arg("skip_steps",          int,    10,    "The steps interval to print loss.")
-log_g.add_arg("verbose",             bool,   False, "Whether to output verbose log.")
-
-data_g = ArgumentGroup(parser, "data", "Data paths, vocab paths and data processing options")
-data_g.add_arg("tokenizer",           str, "FullTokenizer",
-              "ATTENTION: the INPUT must be splited by Word with blank while using SentencepieceTokenizer or WordsegTokenizer")
-data_g.add_arg("train_set",           str,  None,  "Path to training data.")
-data_g.add_arg("test_set",            str,  None,  "Path to test data.")
-data_g.add_arg("dev_set",             str,  None,  "Path to validation data.")
-data_g.add_arg("vocab_path",          str,  None,  "Vocabulary path.")
-data_g.add_arg("max_seq_len",         int,  512,   "Number of words of the longest seqence.")
-data_g.add_arg("batch_size",          int,  32,    "Total examples' number in batch for training. see also --in_tokens.")
-data_g.add_arg("predict_batch_size",  int,  None,    "Total examples' number in batch for predict. see also --in_tokens.")
-data_g.add_arg("in_tokens",           bool, False,
-              "If set, the batch size will be the maximum number of tokens in one batch. "
-              "Otherwise, it will be the maximum number of examples in one batch.")
-data_g.add_arg("do_lower_case",       bool, True,
-               "Whether to lower case the input text. Should be True for uncased models and False for cased models.")
-data_g.add_arg("random_seed",         int,  None,     "Random seed.")
-data_g.add_arg("label_map_config",    str,  None,  "label_map_path.")
-data_g.add_arg("spo_label_map_config",    str,  None,  "spo_label_map_path.")
-data_g.add_arg("num_labels",          int,  2,     "label number")
-data_g.add_arg("diagnostic",          str,  None,  "GLUE Diagnostic Dataset")
-data_g.add_arg("diagnostic_save",     str,  None,  "GLUE Diagnostic save f")
-data_g.add_arg("max_query_length",          int,   64,    "Max query length.")
-data_g.add_arg("max_answer_length",         int,   100,    "Max answer length.")
-data_g.add_arg("doc_stride",                int,   128,
-               "When splitting up a long document into chunks, how much stride to take between chunks.")
-data_g.add_arg("n_best_size",               int,   20,
-               "The total number of n-best predictions to generate in the nbest_predictions.json output file.")
-data_g.add_arg("chunk_scheme", type=str,  default="IOB", choices=["IO", "IOB", "IOE", "IOBES"], help="chunk scheme")
-
-run_type_g = ArgumentGroup(parser, "run_type", "running type options.")
-run_type_g.add_arg("use_cuda",                     bool,   True,  "If set, use GPU for training.")
-run_type_g.add_arg("is_distributed",    bool,   False,  "If set, then start distributed training.")
-run_type_g.add_arg("use_fast_executor",            bool,   False, "If set, use fast parallel executor (in experiment).")
-run_type_g.add_arg("num_iteration_per_drop_scope", int,    10,    "Iteration intervals to drop scope.")
-run_type_g.add_arg("do_train",                     bool,   False,  "Whether to perform training.")
-run_type_g.add_arg("do_val",                       bool,   False,  "Whether to perform evaluation on dev data set.")
-run_type_g.add_arg("do_test",                      bool,   True,  "Whether to perform evaluation on test data set.")
-run_type_g.add_arg("use_multi_gpu_test",           bool,   False, "Whether to perform evaluation using multiple gpu cards")
-run_type_g.add_arg("metrics",                      bool,   True,  "Whether to perform evaluation on test data set.")
-run_type_g.add_arg("shuffle",                      bool,   True,  "")
-run_type_g.add_arg("for_cn",                       bool,   True,  "model train for cn or for other langs.")
-
-parser.add_argument("--enable_ce", action='store_true', help="The flag indicating whether to run the task for continuous evaluation.")
-# yapf: enable
diff --git a/python/LIC2020/ernie/predict.py b/python/LIC2020/ernie/predict.py
deleted file mode 100644
index 0190e031a12ad..0000000000000
--- a/python/LIC2020/ernie/predict.py
+++ /dev/null
@@ -1,288 +0,0 @@
-from __future__ import absolute_import
-from __future__ import division
-from __future__ import print_function
-from __future__ import unicode_literals
-from __future__ import absolute_import
-
-import os
-import time
-import six
-import logging
-from io import open
-import numpy as np
-import json
-
-import codecs
-import paddle.fluid as fluid
-
-import reader.task_reader as task_reader
-from utils.args import print_arguments, check_cuda, prepare_logger
-from finetune_args import parser
-
-from paddle.fluid.core import PaddleTensor
-from paddle.fluid.core import AnalysisConfig
-from paddle.fluid.core import create_paddle_predictor
-
-args = parser.parse_args()
-log = logging.getLogger()
-
-
-def infer(args):
-    spo_label_map = json.load(open(args.spo_label_map_config))
-    config = AnalysisConfig(args.init_checkpoint + "/model",
-                            args.init_checkpoint + "/params")
-    # config.enable_use_gpu(100, 0)
-    # if use zero copy, need set this option false
-    config.switch_use_feed_fetch_ops(False)
-    config.switch_ir_optim(False)
-    predictor = create_paddle_predictor(config)
-    input_names = predictor.get_input_names()
-    output_names = predictor.get_output_names()
-    input_tensor0 = predictor.get_input_tensor(input_names[0])
-    input_tensor1 = predictor.get_input_tensor(input_names[1])
-    input_tensor2 = predictor.get_input_tensor(input_names[2])
-    input_tensor3 = predictor.get_input_tensor(input_names[3])
-    input_tensor4 = predictor.get_input_tensor(input_names[4])
-    input_tensor5 = predictor.get_input_tensor(input_names[5])
-    input_tensor6 = predictor.get_input_tensor(input_names[6])
-
-    # prepare input.
-    reader = task_reader.RelationExtractionMultiCLSReader(
-        vocab_path=args.vocab_path,
-        label_map_config=args.label_map_config,
-        spo_label_map_config=args.spo_label_map_config,
-        max_seq_len=args.max_seq_len,
-        do_lower_case=args.do_lower_case,
-        in_tokens=args.in_tokens,
-        random_seed=args.random_seed,
-        task_id=args.task_id,
-        num_labels=args.num_labels)
-
-    test_sets = args.test_set.split(',')
-    save_dirs = args.test_save.split(',')
-    assert len(test_sets) == len(
-        save_dirs
-    ), 'number of test_sets & test_save not match, got %d vs %d' % (
-        len(test_sets), len(save_dirs))
-
-    batch_size = args.batch_size if args.predict_batch_size is None else args.predict_batch_size
-
-    res = []
-    for test_f, save_f in zip(test_sets, save_dirs):
-        examples = reader._read_json(test_f)
-        data_generator = reader.data_generator(
-            test_f, batch_size=batch_size, epoch=1, dev_count=1, shuffle=False)
-        for x_list in data_generator():
-            input_tensor0.copy_from_cpu(x_list[0].astype('int64'))
-            input_tensor1.copy_from_cpu(x_list[1].astype('int64'))
-            input_tensor2.copy_from_cpu(x_list[2].astype('int64'))
-            input_tensor3.copy_from_cpu(x_list[4].astype('float32'))
-            input_tensor4.copy_from_cpu(x_list[6].astype('int64'))
-            input_tensor5.copy_from_cpu(x_list[8].astype('int64'))
-            input_tensor6.copy_from_cpu(x_list[9].astype('int64'))
-
-            predictor.zero_copy_run()
-
-            logits = predictor.get_output_tensor(output_names[0])
-            logits_tensor = logits.copy_to_cpu()
-            tok_to_orig_start_index_list = predictor.get_output_tensor(
-                output_names[1])
-            tok_to_orig_end_index_list = predictor.get_output_tensor(
-                output_names[2])
-            logits_lod = logits.lod()
-            tok_to_orig_start_index_list_lod = tok_to_orig_start_index_list.lod(
-            )
-            tok_to_orig_end_index_list_lod = tok_to_orig_end_index_list.lod()
-            tok_to_orig_start_index_list = tok_to_orig_start_index_list.copy_to_cpu(
-            ).flatten()
-            tok_to_orig_end_index_list = tok_to_orig_end_index_list.copy_to_cpu(
-            ).flatten()
-
-            example_index_list = x_list[7]
-            example_index_list = np.array(example_index_list).astype(
-                int) - 100000
-            # perform evaluation
-            for i in range(len(logits_lod[0]) - 1):
-                # prepare prediction results for each example
-                example_index = example_index_list[i]
-                example = examples[example_index]
-                tok_to_orig_start_index = tok_to_orig_start_index_list[
-                    tok_to_orig_start_index_list_lod[0][i]:
-                    tok_to_orig_start_index_list_lod[0][i + 1] - 2]
-                tok_to_orig_end_index = tok_to_orig_end_index_list[
-                    tok_to_orig_end_index_list_lod[0][i]:
-                    tok_to_orig_end_index_list_lod[0][i + 1] - 2]
-                inference_tmp = logits_tensor[logits_lod[0][i]:logits_lod[0][
-                    i + 1]]
-
-                # some simple post process
-                inference_tmp = post_process(inference_tmp)
-
-                # logits -> classification results
-                inference_tmp[inference_tmp >= 0.5] = 1
-                inference_tmp[inference_tmp < 0.5] = 0
-                predict_result = []
-                for token in inference_tmp:
-                    predict_result.append(np.argwhere(token == 1).tolist())
-                # format prediction into spo, calculate metric
-                formated_result = format_output(
-                    example, predict_result, spo_label_map,
-                    tok_to_orig_start_index, tok_to_orig_end_index)
-
-                res.append(formated_result)
-
-        save_dir = os.path.dirname(save_f)
-        if not os.path.exists(save_dir):
-            os.makedirs(save_dir)
-
-    with codecs.open(save_f, 'w', 'utf-8') as f:
-        for result in res:
-            json_str = json.dumps(result, ensure_ascii=False)
-            print(json_str)
-            f.write(json_str)
-            f.write('\n')
-
-
-def post_process(inference):
-    # this post process only brings limited improvements (less than 0.5 f1) in order to keep simplicity
-    # to obtain better results, CRF is recommended
-    reference = []
-    for token in inference:
-        token_ = token.copy()
-        token_[token_ >= 0.5] = 1
-        token_[token_ < 0.5] = 0
-        reference.append(np.argwhere(token_ == 1))
-
-    #  token was classified into conflict situation (both 'I' and 'B' tag)
-    for i, token in enumerate(reference[:-1]):
-        if [0] in token and len(token) >= 2:
-            if [1] in reference[i + 1]:
-                inference[i][0] = 0
-            else:
-                inference[i][2:] = 0
-
-    #  token wasn't assigned any cls ('B', 'I', 'O' tag all zero)
-    for i, token in enumerate(reference[:-1]):
-        if len(token) == 0:
-            if [1] in reference[i - 1] and [1] in reference[i + 1]:
-                inference[i][1] = 1
-            elif [1] in reference[i + 1]:
-                inference[i][np.argmax(inference[i, 1:]) + 1] = 1
-
-    #  handle with empty spo: to be implemented
-
-    return inference
-
-
-def format_output(example, predict_result, spo_label_map,
-                  tok_to_orig_start_index, tok_to_orig_end_index):
-    # format prediction into example-style output
-    complex_relation_label = [8, 10, 26, 32, 46]
-    complex_relation_affi_label = [9, 11, 27, 28, 29, 33, 47]
-    instance = {}
-    predict_result = predict_result[1:len(predict_result) -
-                                    1]  # remove [CLS] and [SEP]
-    text_raw = example['text']
-
-    flatten_predict = []
-    for layer_1 in predict_result:
-        for layer_2 in layer_1:
-            flatten_predict.append(layer_2[0])
-
-    subject_id_list = []
-    for cls_label in list(set(flatten_predict)):
-        if 1 < cls_label <= 56 and (cls_label + 55) in flatten_predict:
-            subject_id_list.append(cls_label)
-    subject_id_list = list(set(subject_id_list))
-
-    def find_entity(id_, predict_result):
-        entity_list = []
-        for i in range(len(predict_result)):
-            if [id_] in predict_result[i]:
-                j = 0
-                while i + j + 1 < len(predict_result):
-                    if [1] in predict_result[i + j + 1]:
-                        j += 1
-                    else:
-                        break
-                entity = ''.join(text_raw[tok_to_orig_start_index[i]:
-                                          tok_to_orig_end_index[i + j] + 1])
-                entity_list.append(entity)
-
-        return list(set(entity_list))
-
-    spo_list = []
-    for id_ in subject_id_list:
-        if id_ in complex_relation_affi_label:
-            continue
-        if id_ not in complex_relation_label:
-            subjects = find_entity(id_, predict_result)
-            objects = find_entity(id_ + 55, predict_result)
-            for subject_ in subjects:
-                for object_ in objects:
-                    spo_list.append({
-                        "predicate":
-                        spo_label_map['predicate'][id_],
-                        "object_type": {
-                            '@value': spo_label_map['object_type'][id_]
-                        },
-                        'subject_type':
-                        spo_label_map['subject_type'][id_],
-                        "object": {
-                            '@value': object_
-                        },
-                        "subject":
-                        subject_
-                    })
-        else:
-            #  traverse all complex relation and look through their corresponding affiliated objects
-            subjects = find_entity(id_, predict_result)
-            objects = find_entity(id_ + 55, predict_result)
-            for subject_ in subjects:
-                for object_ in objects:
-                    object_dict = {'@value': object_}
-                    object_type_dict = {
-                        '@value':
-                        spo_label_map['object_type'][id_].split('_')[0]
-                    }
-
-                    if id_ in [8, 10, 32, 46] and id_ + 1 in subject_id_list:
-                        id_affi = id_ + 1
-                        object_dict[spo_label_map['object_type']
-                                    [id_affi].split('_')[1]] = find_entity(
-                                        id_affi + 55, predict_result)[0]
-                        object_type_dict[
-                            spo_label_map['object_type'][id_affi].split('_')
-                            [1]] = spo_label_map['object_type'][id_affi].split(
-                                '_')[0]
-                    elif id_ == 26:
-                        for id_affi in [27, 28, 29]:
-                            if id_affi in subject_id_list:
-                                object_dict[spo_label_map['object_type'][id_affi].split('_')[1]] = \
-                                find_entity(id_affi + 55, predict_result)[0]
-                                object_type_dict[spo_label_map['object_type'][id_affi].split('_')[1]] = \
-                                spo_label_map['object_type'][id_affi].split('_')[0]
-
-                    spo_list.append({
-                        "predicate":
-                        spo_label_map['predicate'][id_],
-                        "object_type":
-                        object_type_dict,
-                        "subject_type":
-                        spo_label_map['subject_type'][id_],
-                        "object":
-                        object_dict,
-                        "subject":
-                        subject_
-                    })
-
-    instance['text'] = example['text']
-    instance['spo_list'] = spo_list
-    return instance
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    prepare_logger(log)
-    print_arguments(args)
-    check_cuda(args.use_cuda)
-    infer(args)
diff --git a/python/LIC2020/ernie/reader/__init__.py b/python/LIC2020/ernie/reader/__init__.py
deleted file mode 100644
index e69de29bb2d1d..0000000000000
diff --git a/python/LIC2020/ernie/reader/task_reader.py b/python/LIC2020/ernie/reader/task_reader.py
deleted file mode 100644
index 95d693cfa2afb..0000000000000
--- a/python/LIC2020/ernie/reader/task_reader.py
+++ /dev/null
@@ -1,443 +0,0 @@
-#   Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
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-# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
-# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
-# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
-# See the License for the specific language governing permissions and
-# limitations under the License.
-from __future__ import absolute_import
-from __future__ import division
-from __future__ import print_function
-from __future__ import unicode_literals
-from __future__ import absolute_import
-
-import sys
-import os
-import json
-import random
-import logging
-import numpy as np
-import six
-from io import open
-from collections import namedtuple
-
-import tokenization
-from batching import pad_batch_data
-
-import extract_chinese_and_punct
-
-log = logging.getLogger(__name__)
-
-if six.PY3:
-    import io
-    sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
-    sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8')
-
-
-class BaseReader(object):
-    def __init__(self,
-                 vocab_path,
-                 label_map_config=None,
-                 max_seq_len=512,
-                 do_lower_case=True,
-                 in_tokens=False,
-                 is_inference=False,
-                 random_seed=None,
-                 tokenizer="FullTokenizer",
-                 is_classify=True,
-                 is_regression=False,
-                 for_cn=True,
-                 task_id=0):
-        self.max_seq_len = max_seq_len
-        self.tokenizer = tokenization.FullTokenizer(
-            vocab_file=vocab_path, do_lower_case=do_lower_case)
-        self.vocab = self.tokenizer.vocab
-        self.pad_id = self.vocab["[PAD]"]
-        self.cls_id = self.vocab["[CLS]"]
-        self.sep_id = self.vocab["[SEP]"]
-        self.in_tokens = in_tokens
-        self.is_inference = is_inference
-        self.for_cn = for_cn
-        self.task_id = task_id
-
-        np.random.seed(random_seed)
-
-        self.is_classify = is_classify
-        self.is_regression = is_regression
-        self.current_example = 0
-        self.current_epoch = 0
-        self.num_examples = 0
-
-        if label_map_config:
-            with open(label_map_config, encoding='utf8') as f:
-                self.label_map = json.load(f)
-        else:
-            self.label_map = None
-
-    def get_train_progress(self):
-        """Gets progress for training phase."""
-        return self.current_example, self.current_epoch
-
-    def _truncate_seq_pair(self, tokens_a, tokens_b, max_length):
-        """Truncates a sequence pair in place to the maximum length."""
-
-        # This is a simple heuristic which will always truncate the longer sequence
-        # one token at a time. This makes more sense than truncating an equal percent
-        # of tokens from each, since if one sequence is very short then each token
-        # that's truncated likely contains more information than a longer sequence.
-        while True:
-            total_length = len(tokens_a) + len(tokens_b)
-            if total_length <= max_length:
-                break
-            if len(tokens_a) > len(tokens_b):
-                tokens_a.pop()
-            else:
-                tokens_b.pop()
-
-
-class RelationExtractionMultiCLSReader(BaseReader):
-    def __init__(self,
-                 vocab_path,
-                 label_map_config=None,
-                 spo_label_map_config=None,
-                 max_seq_len=512,
-                 do_lower_case=True,
-                 in_tokens=False,
-                 is_inference=False,
-                 random_seed=None,
-                 tokenizer="FullTokenizer",
-                 is_classify=True,
-                 is_regression=False,
-                 for_cn=True,
-                 task_id=0,
-                 num_labels=0):
-        self.max_seq_len = max_seq_len
-        self.tokenizer = tokenization.FullTokenizer(
-            vocab_file=vocab_path, do_lower_case=do_lower_case)
-        self.chineseandpunctuationextractor = extract_chinese_and_punct.ChineseAndPunctuationExtractor(
-        )
-        self.vocab = self.tokenizer.vocab
-        self.pad_id = self.vocab["[PAD]"]
-        self.cls_id = self.vocab["[CLS]"]
-        self.sep_id = self.vocab["[SEP]"]
-        self.in_tokens = in_tokens
-        self.is_inference = is_inference
-        self.for_cn = for_cn
-        self.task_id = task_id
-        self.num_labels = num_labels
-
-        np.random.seed(random_seed)
-
-        self.is_classify = is_classify
-        self.is_regression = is_regression
-        self.current_example = 0
-        self.current_epoch = 0
-        self.num_examples = 0
-        # map string to relation id
-        if label_map_config:
-            with open(label_map_config, encoding='utf8') as f:
-                self.label_map = json.load(f)
-        else:
-            self.label_map = None
-        # map relation id to string(including subject name, predicate name, object name)
-        if spo_label_map_config:
-            with open(label_map_config, encoding='utf8') as f:
-                self.label_map = json.load(f)
-        else:
-            self.spo_label_map = None
-
-    def _read_json(self, input_file):
-        f = open(input_file, 'r', encoding="utf8")
-        examples = []
-        for line in f.readlines():
-            examples.append(json.loads(line))
-        f.close()
-        return examples
-
-    def get_num_examples(self, input_file):
-        examples = self._read_json(input_file)
-        return len(examples)
-
-    def _prepare_batch_data(self, examples, batch_size, phase=None):
-        """generate batch records"""
-        batch_records, max_len = [], 0
-        for index, example in enumerate(examples):
-            if phase == "train":
-                self.current_example = index
-            example_index = 100000 + index
-            record = self._convert_example_to_record(
-                example_index, example, self.max_seq_len, self.tokenizer)
-            max_len = max(max_len, len(record.token_ids))
-            if self.in_tokens:
-                to_append = (len(batch_records) + 1) * max_len <= batch_size
-            else:
-                to_append = len(batch_records) < batch_size
-            if to_append:
-                batch_records.append(record)
-            else:
-                yield self._pad_batch_records(batch_records)
-                batch_records, max_len = [record], len(record.token_ids)
-
-        if batch_records:
-            yield self._pad_batch_records(batch_records)
-
-    def data_generator(self,
-                       input_file,
-                       batch_size,
-                       epoch,
-                       dev_count=1,
-                       shuffle=True,
-                       phase=None):
-        examples = self._read_json(input_file)
-
-        #print(examples)
-
-        def wrapper():
-            all_dev_batches = []
-            for epoch_index in range(epoch):
-                if phase == "train":
-                    self.current_example = 0
-                    self.current_epoch = epoch_index
-                if shuffle:
-                    np.random.shuffle(examples)
-
-                for batch_data in self._prepare_batch_data(
-                        examples, batch_size, phase=phase):
-                    if len(all_dev_batches) < dev_count:
-                        all_dev_batches.append(batch_data)
-                    if len(all_dev_batches) == dev_count:
-                        for batch in all_dev_batches:
-                            yield batch
-                        all_dev_batches = []
-
-        def f():
-            try:
-                for i in wrapper():
-                    yield i
-            except Exception as e:
-                import traceback
-                traceback.print_exc()
-
-        return f
-
-    def _pad_batch_records(self, batch_records):
-        batch_token_ids = [record.token_ids for record in batch_records]
-        batch_text_type_ids = [
-            record.text_type_ids for record in batch_records
-        ]
-        batch_position_ids = [record.position_ids for record in batch_records]
-        batch_label_ids = [record.label_ids for record in batch_records]
-        batch_example_index = [
-            record.example_index for record in batch_records
-        ]
-        batch_tok_to_orig_start_index = [
-            record.tok_to_orig_start_index for record in batch_records
-        ]
-        batch_tok_to_orig_end_index = [
-            record.tok_to_orig_end_index for record in batch_records
-        ]
-        # padding
-        padded_token_ids, input_mask, batch_seq_lens = pad_batch_data(
-            batch_token_ids,
-            pad_idx=self.pad_id,
-            return_input_mask=True,
-            return_seq_lens=True)
-        padded_text_type_ids = pad_batch_data(
-            batch_text_type_ids, pad_idx=self.pad_id)
-        padded_position_ids = pad_batch_data(
-            batch_position_ids, pad_idx=self.pad_id)
-
-        #  label padding for expended dimension
-        outside_label = np.array([1] + [0] * (self.num_labels - 1))
-        max_len = max(len(inst) for inst in batch_label_ids)
-        padded_label_ids = []
-        for i, inst in enumerate(batch_label_ids):
-            inst = np.concatenate((np.array(inst),
-                                   np.tile(outside_label,
-                                           ((max_len - len(inst)), 1))),
-                                  axis=0)
-            padded_label_ids.append(inst)
-        padded_label_ids = np.stack(padded_label_ids).astype("float32")
-
-        padded_tok_to_orig_start_index = np.array([
-            inst + [0] * (max_len - len(inst))
-            for inst in batch_tok_to_orig_start_index
-        ])
-        padded_tok_to_orig_end_index = np.array([
-            inst + [0] * (max_len - len(inst))
-            for inst in batch_tok_to_orig_end_index
-        ])
-
-        padded_task_ids = np.ones_like(
-            padded_token_ids, dtype="int64") * self.task_id
-
-        return_list = [
-            padded_token_ids, padded_text_type_ids, padded_position_ids,
-            padded_task_ids, input_mask, padded_label_ids, batch_seq_lens,
-            batch_example_index, padded_tok_to_orig_start_index,
-            padded_tok_to_orig_end_index
-        ]
-        return return_list
-
-    def _convert_example_to_record(self, example_index, example,
-                                   max_seq_length, tokenizer):
-        if example.__contains__('spo_list'):
-            spo_list = example['spo_list']
-        else:
-            spo_list = []
-        text_raw = example['text']
-
-        sub_text = []
-        buff = ""
-        for char in text_raw:
-            if self.chineseandpunctuationextractor.is_chinese_or_punct(char):
-                if buff != "":
-                    sub_text.append(buff)
-                    buff = ""
-                sub_text.append(char)
-            else:
-                buff += char
-        if buff != "":
-            sub_text.append(buff)
-
-        tok_to_orig_start_index = []
-        tok_to_orig_end_index = []
-        orig_to_tok_index = []
-        tokens = []
-        text_tmp = ''
-        for (i, token) in enumerate(sub_text):
-            orig_to_tok_index.append(len(tokens))
-            sub_tokens = tokenizer.tokenize(token)
-            text_tmp += token
-            for sub_token in sub_tokens:
-                tok_to_orig_start_index.append(len(text_tmp) - len(token))
-                tok_to_orig_end_index.append(len(text_tmp) - 1)
-                tokens.append(sub_token)
-                if len(tokens) >= max_seq_length - 2:
-                    break
-            else:
-                continue
-            break
-
-        labels = [[0] * self.num_labels
-                  for i in range(len(tokens))]  # initialize tag
-        #  find all entities and tag them with corresponding "B"/"I" labels
-        for spo in spo_list:
-            for spo_object in spo['object'].keys():
-                # assign relation label
-                if spo['predicate'] in self.label_map.keys():
-                    # simple relation
-                    label_subject = self.label_map[spo['predicate']]
-                    label_object = label_subject + 55
-                    subject_sub_tokens = tokenizer.tokenize(spo['subject'])
-                    object_sub_tokens = tokenizer.tokenize(
-                        spo['object']['@value'])
-                else:
-                    # complex relation
-                    label_subject = self.label_map[spo['predicate'] + '_' +
-                                                   spo_object]
-                    label_object = label_subject + 55
-                    subject_sub_tokens = tokenizer.tokenize(spo['subject'])
-                    object_sub_tokens = tokenizer.tokenize(
-                        spo['object'][spo_object])
-
-                # assign token label
-                # there are situations where s entity and o entity might overlap, e.g. xyz established xyz corporation
-                # to prevent single token from being labeled into two different entity
-                # we tag the longer entity first, then match the shorter entity within the rest text
-                forbidden_index = None
-                if len(subject_sub_tokens) > len(object_sub_tokens):
-                    for index in range(
-                            len(tokens) - len(subject_sub_tokens) + 1):
-                        if tokens[index:index + len(subject_sub_tokens
-                                                    )] == subject_sub_tokens:
-                            labels[index][label_subject] = 1
-                            for i in range(len(subject_sub_tokens) - 1):
-                                labels[index + i + 1][1] = 1
-                            forbidden_index = index
-                            break
-
-                    for index in range(
-                            len(tokens) - len(object_sub_tokens) + 1):
-                        if tokens[index:index +
-                                  len(object_sub_tokens)] == object_sub_tokens:
-                            if forbidden_index is None:
-                                labels[index][label_object] = 1
-                                for i in range(len(object_sub_tokens) - 1):
-                                    labels[index + i + 1][1] = 1
-                                break
-                            # check if labeled already
-                            elif index < forbidden_index or index >= forbidden_index + len(
-                                    subject_sub_tokens):
-                                labels[index][label_object] = 1
-                                for i in range(len(object_sub_tokens) - 1):
-                                    labels[index + i + 1][1] = 1
-                                break
-
-                else:
-                    for index in range(
-                            len(tokens) - len(object_sub_tokens) + 1):
-                        if tokens[index:index +
-                                  len(object_sub_tokens)] == object_sub_tokens:
-                            labels[index][label_object] = 1
-                            for i in range(len(object_sub_tokens) - 1):
-                                labels[index + i + 1][1] = 1
-                            forbidden_index = index
-                            break
-
-                    for index in range(
-                            len(tokens) - len(subject_sub_tokens) + 1):
-                        if tokens[index:index + len(subject_sub_tokens
-                                                    )] == subject_sub_tokens:
-                            if forbidden_index is None:
-                                labels[index][label_subject] = 1
-                                for i in range(len(subject_sub_tokens) - 1):
-                                    labels[index + i + 1][1] = 1
-                                break
-                            elif index < forbidden_index or index >= forbidden_index + len(
-                                    object_sub_tokens):
-                                labels[index][label_subject] = 1
-                                for i in range(len(subject_sub_tokens) - 1):
-                                    labels[index + i + 1][1] = 1
-                                break
-
-        # if token wasn't assigned as any "B"/"I" tag, give it an "O" tag for outside
-        for i in range(len(labels)):
-            if labels[i] == [0] * self.num_labels:
-                labels[i][0] = 1
-
-        # add [CLS] and [SEP] token, they are tagged into "O" for outside
-        if len(tokens) > max_seq_length - 2:
-            tokens = tokens[0:(max_seq_length - 2)]
-            labels = labels[0:(max_seq_length - 2)]
-        tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]
-        outside_label = [[1] + [0] * (self.num_labels - 1)]
-        labels = outside_label + labels + outside_label
-
-        token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
-        position_ids = list(range(len(token_ids)))
-        text_type_ids = [0] * len(token_ids)
-
-        Record = namedtuple('Record', [
-            'token_ids', 'text_type_ids', 'position_ids', 'label_ids',
-            'example_index', 'tok_to_orig_start_index', 'tok_to_orig_end_index'
-        ])
-        record = Record(
-            token_ids=token_ids,
-            text_type_ids=text_type_ids,
-            position_ids=position_ids,
-            label_ids=labels,
-            example_index=example_index,
-            tok_to_orig_start_index=tok_to_orig_start_index,
-            tok_to_orig_end_index=tok_to_orig_end_index)
-        return record
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    pass
diff --git a/python/LIC2020/ernie/tokenization.py b/python/LIC2020/ernie/tokenization.py
deleted file mode 100644
index bacc029683dbc..0000000000000
--- a/python/LIC2020/ernie/tokenization.py
+++ /dev/null
@@ -1,422 +0,0 @@
-# coding=utf-8
-# Copyright 2018 The Google AI Language Team Authors.
-#
-# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
-# you may not use this file except in compliance with the License.
-# You may obtain a copy of the License at
-#
-#         http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
-#
-# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
-# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
-# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
-# See the License for the specific language governing permissions and
-# limitations under the License.
-"""Tokenization classes."""
-
-from __future__ import absolute_import
-from __future__ import division
-from __future__ import print_function
-from __future__ import unicode_literals
-from __future__ import absolute_import
-
-from io import open
-
-import collections
-import unicodedata
-import six
-
-
-def convert_to_unicode(text):
-    """Converts `text` to Unicode (if it's not already), assuming utf-8 input."""
-    if six.PY3:
-        if isinstance(text, str):
-            return text
-        elif isinstance(text, bytes):
-            return text.decode("utf-8", "ignore")
-        else:
-            raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
-    elif six.PY2:
-        if isinstance(text, str):
-            return text.decode("utf-8", "ignore")
-        elif isinstance(text, unicode):
-            return text
-        else:
-            raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
-    else:
-        raise ValueError("Not running on Python2 or Python 3?")
-
-
-def printable_text(text):
-    """Returns text encoded in a way suitable for print or `tf.logging`."""
-
-    # These functions want `str` for both Python2 and Python3, but in one case
-    # it's a Unicode string and in the other it's a byte string.
-    if six.PY3:
-        if isinstance(text, str):
-            return text
-        elif isinstance(text, bytes):
-            return text.decode("utf-8", "ignore")
-        else:
-            raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
-    elif six.PY2:
-        if isinstance(text, str):
-            return text
-        elif isinstance(text, unicode):
-            return text.encode("utf-8")
-        else:
-            raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
-    else:
-        raise ValueError("Not running on Python2 or Python 3?")
-
-
-def load_vocab(vocab_file):
-    """Loads a vocabulary file into a dictionary."""
-    vocab = collections.OrderedDict()
-    with open(vocab_file, encoding='utf8') as fin:
-        for num, line in enumerate(fin):
-            items = convert_to_unicode(line.strip()).split("\t")
-            if len(items) > 2:
-                break
-            token = items[0]
-            index = items[1] if len(items) == 2 else num
-            token = token.strip()
-            vocab[token] = int(index)
-    return vocab
-
-
-def convert_by_vocab(vocab, items):
-    """Converts a sequence of [tokens|ids] using the vocab."""
-    output = []
-    for item in items:
-        output.append(vocab[item])
-    return output
-
-
-def convert_tokens_to_ids(vocab, tokens):
-    return convert_by_vocab(vocab, tokens)
-
-
-def convert_ids_to_tokens(inv_vocab, ids):
-    return convert_by_vocab(inv_vocab, ids)
-
-
-def whitespace_tokenize(text):
-    """Runs basic whitespace cleaning and splitting on a peice of text."""
-    text = text.strip()
-    if not text:
-        return []
-    tokens = text.split()
-    return tokens
-
-
-class FullTokenizer(object):
-    """Runs end-to-end tokenziation."""
-
-    def __init__(self, vocab_file, do_lower_case=True):
-        self.vocab = load_vocab(vocab_file)
-        self.inv_vocab = {v: k for k, v in self.vocab.items()}
-        self.basic_tokenizer = BasicTokenizer(do_lower_case=do_lower_case)
-        self.wordpiece_tokenizer = WordpieceTokenizer(vocab=self.vocab)
-
-    def tokenize(self, text):
-        split_tokens = []
-        for token in self.basic_tokenizer.tokenize(text):
-            for sub_token in self.wordpiece_tokenizer.tokenize(token):
-                split_tokens.append(sub_token)
-
-        return split_tokens
-
-    def convert_tokens_to_ids(self, tokens):
-        return convert_by_vocab(self.vocab, tokens)
-
-    def convert_ids_to_tokens(self, ids):
-        return convert_by_vocab(self.inv_vocab, ids)
-
-
-class CharTokenizer(object):
-    """Runs end-to-end tokenziation."""
-
-    def __init__(self, vocab_file, do_lower_case=True):
-        self.vocab = load_vocab(vocab_file)
-        self.inv_vocab = {v: k for k, v in self.vocab.items()}
-        self.wordpiece_tokenizer = WordpieceTokenizer(vocab=self.vocab)
-
-    def tokenize(self, text):
-        split_tokens = []
-        for token in text.lower().split(" "):
-            for sub_token in self.wordpiece_tokenizer.tokenize(token):
-                split_tokens.append(sub_token)
-
-        return split_tokens
-
-    def convert_tokens_to_ids(self, tokens):
-        return convert_by_vocab(self.vocab, tokens)
-
-    def convert_ids_to_tokens(self, ids):
-        return convert_by_vocab(self.inv_vocab, ids)
-
-
-class BasicTokenizer(object):
-    """Runs basic tokenization (punctuation splitting, lower casing, etc.)."""
-
-    def __init__(self, do_lower_case=True):
-        """Constructs a BasicTokenizer.
-
-        Args:
-            do_lower_case: Whether to lower case the input.
-        """
-        self.do_lower_case = do_lower_case
-
-    def tokenize(self, text):
-        """Tokenizes a piece of text."""
-        text = convert_to_unicode(text)
-        text = self._clean_text(text)
-
-        # This was added on November 1st, 2018 for the multilingual and Chinese
-        # models. This is also applied to the English models now, but it doesn't
-        # matter since the English models were not trained on any Chinese data
-        # and generally don't have any Chinese data in them (there are Chinese
-        # characters in the vocabulary because Wikipedia does have some Chinese
-        # words in the English Wikipedia.).
-        text = self._tokenize_chinese_chars(text)
-
-        orig_tokens = whitespace_tokenize(text)
-        split_tokens = []
-        for token in orig_tokens:
-            if self.do_lower_case:
-                token = token.lower()
-                token = self._run_strip_accents(token)
-            split_tokens.extend(self._run_split_on_punc(token))
-
-        output_tokens = whitespace_tokenize(" ".join(split_tokens))
-        return output_tokens
-
-    def _run_strip_accents(self, text):
-        """Strips accents from a piece of text."""
-        text = unicodedata.normalize("NFD", text)
-        output = []
-        for char in text:
-            cat = unicodedata.category(char)
-            if cat == "Mn":
-                continue
-            output.append(char)
-        return "".join(output)
-
-    def _run_split_on_punc(self, text):
-        """Splits punctuation on a piece of text."""
-        chars = list(text)
-        i = 0
-        start_new_word = True
-        output = []
-        while i < len(chars):
-            char = chars[i]
-            if _is_punctuation(char):
-                output.append([char])
-                start_new_word = True
-            else:
-                if start_new_word:
-                    output.append([])
-                start_new_word = False
-                output[-1].append(char)
-            i += 1
-
-        return ["".join(x) for x in output]
-
-    def _tokenize_chinese_chars(self, text):
-        """Adds whitespace around any CJK character."""
-        output = []
-        for char in text:
-            cp = ord(char)
-            if self._is_chinese_char(cp):
-                output.append(" ")
-                output.append(char)
-                output.append(" ")
-            else:
-                output.append(char)
-        return "".join(output)
-
-    def _is_chinese_char(self, cp):
-        """Checks whether CP is the codepoint of a CJK character."""
-        # This defines a "chinese character" as anything in the CJK Unicode block:
-        #     https://en.wikipedia.org/wiki/CJK_Unified_Ideographs_(Unicode_block)
-        #
-        # Note that the CJK Unicode block is NOT all Japanese and Korean characters,
-        # despite its name. The modern Korean Hangul alphabet is a different block,
-        # as is Japanese Hiragana and Katakana. Those alphabets are used to write
-        # space-separated words, so they are not treated specially and handled
-        # like the all of the other languages.
-        if ((cp >= 0x4E00 and cp <= 0x9FFF) or  #
-            (cp >= 0x3400 and cp <= 0x4DBF) or  #
-            (cp >= 0x20000 and cp <= 0x2A6DF) or  #
-            (cp >= 0x2A700 and cp <= 0x2B73F) or  #
-            (cp >= 0x2B740 and cp <= 0x2B81F) or  #
-            (cp >= 0x2B820 and cp <= 0x2CEAF) or
-            (cp >= 0xF900 and cp <= 0xFAFF) or  #
-            (cp >= 0x2F800 and cp <= 0x2FA1F)):  #
-            return True
-
-        return False
-
-    def _clean_text(self, text):
-        """Performs invalid character removal and whitespace cleanup on text."""
-        output = []
-        for char in text:
-            cp = ord(char)
-            if cp == 0 or cp == 0xfffd or _is_control(char):
-                continue
-            if _is_whitespace(char):
-                output.append(" ")
-            else:
-                output.append(char)
-        return "".join(output)
-
-
-class WordpieceTokenizer(object):
-    """Runs WordPiece tokenziation."""
-
-    def __init__(self, vocab, unk_token="[UNK]", max_input_chars_per_word=100):
-        self.vocab = vocab
-        self.unk_token = unk_token
-        self.max_input_chars_per_word = max_input_chars_per_word
-
-    def tokenize(self, text):
-        """Tokenizes a piece of text into its word pieces.
-
-        This uses a greedy longest-match-first algorithm to perform tokenization
-        using the given vocabulary.
-
-        For example:
-            input = "unaffable"
-            output = ["un", "##aff", "##able"]
-
-        Args:
-            text: A single token or whitespace separated tokens. This should have
-                already been passed through `BasicTokenizer.
-
-        Returns:
-            A list of wordpiece tokens.
-        """
-
-        text = convert_to_unicode(text)
-
-        output_tokens = []
-        for token in whitespace_tokenize(text):
-            chars = list(token)
-            if len(chars) > self.max_input_chars_per_word:
-                output_tokens.append(self.unk_token)
-                continue
-
-            is_bad = False
-            start = 0
-            sub_tokens = []
-            while start < len(chars):
-                end = len(chars)
-                cur_substr = None
-                while start < end:
-                    substr = "".join(chars[start:end])
-                    if start > 0:
-                        substr = "##" + substr
-                    if substr in self.vocab:
-                        cur_substr = substr
-                        break
-                    end -= 1
-                if cur_substr is None:
-                    is_bad = True
-                    break
-                sub_tokens.append(cur_substr)
-                start = end
-
-            if is_bad:
-                output_tokens.append(self.unk_token)
-            else:
-                output_tokens.extend(sub_tokens)
-        return output_tokens
-
-
-def _is_whitespace(char):
-    """Checks whether `chars` is a whitespace character."""
-    # \t, \n, and \r are technically contorl characters but we treat them
-    # as whitespace since they are generally considered as such.
-    if char == " " or char == "\t" or char == "\n" or char == "\r":
-        return True
-    cat = unicodedata.category(char)
-    if cat == "Zs":
-        return True
-    return False
-
-
-def _is_control(char):
-    """Checks whether `chars` is a control character."""
-    # These are technically control characters but we count them as whitespace
-    # characters.
-    if char == "\t" or char == "\n" or char == "\r":
-        return False
-    cat = unicodedata.category(char)
-    if cat.startswith("C"):
-        return True
-    return False
-
-
-def _is_punctuation(char):
-    """Checks whether `chars` is a punctuation character."""
-    cp = ord(char)
-    # We treat all non-letter/number ASCII as punctuation.
-    # Characters such as "^", "$", and "`" are not in the Unicode
-    # Punctuation class but we treat them as punctuation anyways, for
-    # consistency.
-    if ((cp >= 33 and cp <= 47) or (cp >= 58 and cp <= 64)
-            or (cp >= 91 and cp <= 96) or (cp >= 123 and cp <= 126)):
-        return True
-    cat = unicodedata.category(char)
-    if cat.startswith("P"):
-        return True
-    return False
-
-
-def tokenize_chinese_chars(text):
-    """Adds whitespace around any CJK character."""
-
-    def _is_chinese_char(cp):
-        """Checks whether CP is the codepoint of a CJK character."""
-        # This defines a "chinese character" as anything in the CJK Unicode block:
-        #     https://en.wikipedia.org/wiki/CJK_Unified_Ideographs_(Unicode_block)
-        #
-        # Note that the CJK Unicode block is NOT all Japanese and Korean characters,
-        # despite its name. The modern Korean Hangul alphabet is a different block,
-        # as is Japanese Hiragana and Katakana. Those alphabets are used to write
-        # space-separated words, so they are not treated specially and handled
-        # like the all of the other languages.
-        if ((cp >= 0x4E00 and cp <= 0x9FFF) or  #
-            (cp >= 0x3400 and cp <= 0x4DBF) or  #
-            (cp >= 0x20000 and cp <= 0x2A6DF) or  #
-            (cp >= 0x2A700 and cp <= 0x2B73F) or  #
-            (cp >= 0x2B740 and cp <= 0x2B81F) or  #
-            (cp >= 0x2B820 and cp <= 0x2CEAF) or
-            (cp >= 0xF900 and cp <= 0xFAFF) or  #
-            (cp >= 0x2F800 and cp <= 0x2FA1F)):  #
-            return True
-
-        return False
-
-    def _is_whitespace(c):
-        if c == " " or c == "\t" or c == "\r" or c == "\n" or ord(c) == 0x202F:
-            return True
-        return False
-
-    output = []
-    buff = ""
-    for char in text:
-        cp = ord(char)
-        if _is_chinese_char(cp) or _is_whitespace(char):
-            if buff != "":
-                output.append(buff)
-                buff = ""
-            output.append(char)
-        else:
-            buff += char
-
-    if buff != "":
-        output.append(buff)
-
-    return output
diff --git a/python/LIC2020/ernie/utils/args.py b/python/LIC2020/ernie/utils/args.py
deleted file mode 100644
index f7a83632aafb1..0000000000000
--- a/python/LIC2020/ernie/utils/args.py
+++ /dev/null
@@ -1,89 +0,0 @@
-#   Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
-#
-# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
-# you may not use this file except in compliance with the License.
-# You may obtain a copy of the License at
-#
-#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
-#
-# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
-# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
-# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
-# See the License for the specific language governing permissions and
-# limitations under the License.
-"""Arguments for configuration."""
-from __future__ import absolute_import
-from __future__ import division
-from __future__ import print_function
-from __future__ import unicode_literals
-from __future__ import absolute_import
-
-import six
-import argparse
-import logging
-
-import paddle.fluid as fluid
-
-log = logging.getLogger(__name__)
-
-
-def prepare_logger(logger, debug=False, save_to_file=None):
-    formatter = logging.Formatter(
-        fmt=
-        '[%(levelname)s] %(asctime)s [%(filename)12s:%(lineno)5d]:\t%(message)s'
-    )
-    console_hdl = logging.StreamHandler()
-    console_hdl.setFormatter(formatter)
-    logger.addHandler(console_hdl)
-    if save_to_file is not None and not os.path.exits(save_to_file):
-        file_hdl = logging.FileHandler(save_to_file)
-        file_hdl.setFormatter(formatter)
-        logger.addHandler(file_hdl)
-    logger.setLevel(logging.DEBUG)
-    logger.propagate = False
-
-
-def str2bool(v):
-    # because argparse does not support to parse "true, False" as python
-    # boolean directly
-    return v.lower() in ("true", "t", "1")
-
-
-class ArgumentGroup(object):
-    def __init__(self, parser, title, des):
-        self._group = parser.add_argument_group(title=title, description=des)
-
-    def add_arg(self,
-                name,
-                type,
-                default,
-                help,
-                positional_arg=False,
-                **kwargs):
-        prefix = "" if positional_arg else "--"
-        type = str2bool if type == bool else type
-        self._group.add_argument(
-            prefix + name,
-            default=default,
-            type=type,
-            help=help + ' Default: %(default)s.',
-            **kwargs)
-
-
-def print_arguments(args):
-    log.info('-----------  Configuration Arguments -----------')
-    for arg, value in sorted(six.iteritems(vars(args))):
-        log.info('%s: %s' % (arg, value))
-    log.info('------------------------------------------------')
-
-
-def check_cuda(use_cuda, err = \
-    "\nYou can not set use_cuda = True in the model because you are using paddlepaddle-cpu.\n \
-    Please: 1. Install paddlepaddle-gpu to run your models on GPU or 2. Set use_cuda = False to run models on CPU.\n"
-                                                                                                                     ):
-    try:
-        if use_cuda == True and fluid.is_compiled_with_cuda() == False:
-            log.error(err)
-            sys.exit(1)
-    except Exception as e:
-        pass
diff --git a/python/LIC2020/script/infer.sh b/python/LIC2020/script/infer.sh
deleted file mode 100644
index 1e0f17240c1a1..0000000000000
--- a/python/LIC2020/script/infer.sh
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-set -eux
-
-export TASK_DATA_PATH=./data/
-export DEV_FILE=dev.json
-export INFER_MODEL=./lic_model/
-export TEST_SAVE=./data/
-export PYTHONPATH=./ernie:${PYTHONPATH:-}
-python -u ./ernie/predict.py \
-                   --use_cuda true \
-                   --do_test true \
-                   --batch_size 64 \
-                   --init_checkpoint ${INFER_MODEL} \
-                   --num_labels 112 \
-                   --label_map_config ${TASK_DATA_PATH}relation2label.json \
-                   --spo_label_map_config ${TASK_DATA_PATH}label2relation.json \
-                   --test_set ${TASK_DATA_PATH}${DEV_FILE} \
-                   --test_save ${TEST_SAVE}infer_dev.json \
-                   --vocab_path ${TASK_DATA_PATH}vocab.txt \
-                   --use_fp16 false \
-                   --max_seq_len 512 \
-                   --skip_steps 10 \
-                   --random_seed 1