词云图由hanLp调整为ansj

pom.xml

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             <artifactId>event-client</artifactId>
             <version>${event-client.version}</version>
         </dependency>
+        <!-- 分词jar -->
+        <dependency>
+            <groupId>org.ansj</groupId>
+            <artifactId>ansj_seg</artifactId>
+            <version>5.0.2</version>
+        </dependency>
     </dependencies>
     <build>
         <plugins>

src/main/java/com/zhiwei/brandkbs2/ansjSeg/AnsjSeg.java

+package com.zhiwei.brandkbs2.ansjSeg;
+
+import com.zhiwei.brandkbs2.util.Tools;
+import com.zhiwei.tools.order.TreatOrder;
+import org.ansj.dic.LearnTool;
+import org.ansj.domain.Result;
+import org.ansj.domain.Term;
+import org.ansj.library.UserDefineLibrary;
+import org.ansj.recognition.impl.NatureRecognition;
+import org.ansj.splitWord.analysis.NlpAnalysis;
+import org.apache.logging.log4j.LogManager;
+import org.apache.logging.log4j.Logger;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.HashMap;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+import java.util.Map.Entry;
+
+public class AnsjSeg
+{
+    private static Logger logger = LogManager.getLogger(AnsjSeg.class);
+
+    private List<String> stopWords = MyDic.getStopWords(); // 停用词集合
+    private List<String> posivtiveWords = MyDic.getPosivtiveWords(); // 正面词集合
+    private List<String> negativeWords = MyDic.getNegativeWords(); // 负面词集合
+    private List<String> customWords = MyDic.getCustomWords(); // 自定义词集合
+
+    public void addAnsjSeg(List<String> newStopWords,
+            List<String> newCustomWords)
+    {
+        if (newStopWords != null)
+        {
+            this.stopWords.addAll(newStopWords);
+        }
+        if (newCustomWords != null)
+        {
+            this.customWords.addAll(newCustomWords);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * @Title: getFenCi
+     * @Description: TODO(针对集合分词统计,并输出正负面词汇)
+     * @param dataList
+     *  设定文件
+     * @return HashMap<String,Object> 返回类型
+     */
+    public Map<String, Object> getFenCi(List<String> dataList)
+    {
+        Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); // 分词总结果
+        Map<String, Integer> hash = new HashMap<String, Integer>(); // 初步分词结果
+        // 统计分词
+        for (String txt : dataList)
+        {
+            List<Term> termList = getFenci(txt);
+
+            if (termList != null)
+            {
+                for (Term term : termList)
+                {
+                    String words = term.getName();
+
+                    // 去除停用词和单词
+                    if (words.length() > 1)
+                    {
+                        if (hash.containsKey(words))
+                        {
+                            hash.put(words, hash.get(words) + 1);
+                        }
+                        else
+                        {
+                            hash.put(words, 1);
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+        }
+        // 统计正负面关键词
+        List<Map<String, Object>> goodResultList = new ArrayList<Map<String, Object>>(); // 正面关键词
+        List<Map<String, Object>> badResultList = new ArrayList<Map<String, Object>>(); // 负面关键词
+        // 对分词结果排序
+        List<Entry<String, Integer>> resultList = TreatOrder
+                .treatOrderByCountDesc(hash);
+        try
+        {
+            // 统计正负面关键词
+            for (Entry<String, Integer> entry : resultList)
+            {
+                String word = entry.getKey();
+                if (posivtiveWords.contains(word))
+                {
+                    HashMap<String, Object> goodmap = new HashMap<String, Object>();
+                    goodmap.put("key", entry.getKey());
+                    goodmap.put("value", entry.getValue());
+                    goodResultList.add(goodmap);
+                }
+                else if (negativeWords.contains(word))
+                {
+                    HashMap<String, Object> badmap = new HashMap<String, Object>();
+                    badmap.put("key", entry.getKey());
+                    badmap.put("value", entry.getValue());
+                    badResultList.add(badmap);
+                }
+            }
+        }
+        catch (Exception e)
+        {
+            e.printStackTrace();
+        }
+
+        // 输出正负面关键词
+        if (goodResultList.size() >= 10)
+        {
+            goodResultList = goodResultList.subList(0, 10);
+        }
+        if (badResultList.size() >= 10)
+        {
+            badResultList = badResultList.subList(0, 10);
+        }
+        if (resultList.size() >= 20)
+        {
+            resultList = resultList.subList(0, 20);
+        }
+
+        // 将总结果放入词云中
+        map.put("goodWord", goodResultList);
+        map.put("badWord", badResultList);
+        map.put("word", resultList);
+        return map;
+    }
+
+    /**
+     * 
+     * @TODO (统计分词结果，按频次取前maxNum)
+     * @author 陈炜涛
+     * @param dataList
+     * @param maxNum
+     * @return
+     * @time 2016年11月16日上午11:06:10
+     * @return Map<String,Object>
+     */
+    public List<Entry<String, Integer>> getFenCi(List<String> dataList, int maxNum)
+    {
+        Map<String, Object> map = new HashMap<>(); // 分词总结果
+        Map<String, Integer> hash = new HashMap<>(); // 初步分词结果
+        // 统计分词
+        for (String txt : dataList)
+        {
+            List<Term> termList = getFenci(txt);
+
+            if (termList != null)
+            {
+                for (Term term : termList)
+                {
+                    String words = Tools.filterSpecialCharacter(term.getName());
+                    String wordsPro = term.getNatureStr();
+                    // 去除停用词和单词
+                    if (words.length() > 1)
+                    {
+                        switch (wordsPro)
+                        {
+                        case "w":
+                            break;
+                        case "r":
+                            break;
+                        case "p":
+                            break;
+                        default:
+                            if (hash.containsKey(words))
+                            {
+                                hash.put(words, hash.get(words) + 1);
+                            }
+                            else
+                            {
+                                hash.put(words, 1);
+                            }
+                            break;
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+        }
+        
+        Map<String, Integer> stopResults = new HashMap<>();
+        
+        for (Entry<String, Integer> en : hash.entrySet())
+        {
+            if (!stopWords.contains(en.getKey()))
+            {
+                stopResults.put(en.getKey(), en.getValue());
+            }
+        }
+        // 对分词结果排序
+        List<Entry<String, Integer>> resultList = treatOrderByCountDesc(stopResults);
+
+        if (resultList.size() >= maxNum)
+        {
+            resultList = resultList.subList(0, maxNum);
+        }
+        return resultList;
+    }
+
+    /**
+     * @Title: getFenCi
+     * @Description: TODO(针对真文本分词并统计)
+     * @param name
+     *  设定文件
+     * @return HashMap<String,Integer> 返回类型
+     */
+    public HashMap<String, Integer> getFenCi(String name)
+    {
+        HashMap<String, Integer> hash = new HashMap<String, Integer>(); // 初步分词结果
+
+        List<Term> termList = getFenci(name);
+        if (termList != null)
+        {
+            for (Term term : termList)
+            {
+                String word = term.getName();
+                if (hash.containsKey(word))
+                {
+                    hash.put(word, hash.get(word) + 1);
+                }
+                else
+                {
+                    hash.put(word, 1);
+                }
+            }
+        }
+
+        return hash;
+    }
+
+    /**
+     * @Title: removeStopWord
+     * @Description: TODO(分词)
+     * @ 设定文件
+     * @return void 返回类型
+     */
+    public List<Term> getFenci(String text)
+    {
+        try
+        {
+            // 去重停用词(看源码应该是删除分词关键词)
+            // for (String word : stopWords)
+            // {
+            // UserDefineLibrary.removeWord(word);
+            // }
+            // 添加自定义词
+            for (String word : customWords)
+            {
+                UserDefineLibrary.insertWord(word);
+            }
+            // 分词
+            LearnTool learnTool = new LearnTool();
+            NlpAnalysis nlp = new NlpAnalysis().setLearnTool(learnTool); //
+            Result result = nlp.parseStr(text);
+            new NatureRecognition().recognition(result);
+            return result.getTerms();
+        }
+        catch (Exception e)
+        {
+            logger.error("分词出现问题");
+            return null;
+        }
+    }
+
+    /**
+     *
+     * @Title: treatOrderByCountDesc
+     * @Description: TODO(根据数量降序)
+     * @param dataMap
+     *  设定文件
+     * @return List<Entry<String,Integer>> 返回类型
+     */
+    public static List<Entry<String, Integer>> treatOrderByCountDesc(
+            Map<String, Integer> dataMap)
+    {
+        List<Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(dataMap.entrySet());
+        list.sort((o1, o2) -> getCompareResult(o1.getValue(), o2.getValue(), false));
+        return list;
+    }
+
+    /**
+     * @Title: getCompareResult
+     * @Description: TODO(排序比较)
+     * @param time1
+     * @param time2
+     * @param asc
+     *  设定文件
+     * @return int 返回类型
+     */
+    private static int getCompareResult(long time1, long time2, boolean asc)
+    {
+        long result;
+        if (asc)
+        {
+            result = time1 - time2;
+        }
+        else
+        {
+            result = time2 - time1;
+        }
+
+        if (result > 0)
+        {
+            result = 1;
+        }
+        else if (result < 0)
+        {
+            result = -1;
+        }
+        return (int) result;
+    }
+
+}
\ No newline at end of file

src/main/java/com/zhiwei/brandkbs2/ansjSeg/MyDic.java

+package com.zhiwei.brandkbs2.ansjSeg;
+
+import com.zhiwei.brandkbs2.util.Tools;
+import org.apache.logging.log4j.LogManager;
+import org.apache.logging.log4j.Logger;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.core.io.Resource;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+
+import javax.annotation.PostConstruct;
+import java.io.*;
+import java.nio.charset.StandardCharsets;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * @author 落花流水
+ * @Description: 用于自定义词库
+ * @ClassName: MyDic
+ * @date 2016年3月28日 上午11:36:01
+ */
+@Component
+public class MyDic {
+    public final static Logger log = LogManager.getLogger(MyDic.class);
+    @Value("classpath:ansjWordDic/customDic.txt")
+    private Resource customDic;
+    @Value("classpath:ansjWordDic/stopWordsDic.txt")
+    private Resource stopDic;
+    @Value("classpath:ansjWordDic/negativeDic.txt")
+    private Resource negativeDic;
+    @Value("classpath:ansjWordDic/positiveDic.txt")
+    private Resource positiveDic;
+
+    private static List<String> customWords;
+    private static List<String> stopWords;
+    private static List<String> negativeWords;
+    private static List<String> positiveWords;
+
+    @PostConstruct
+    public void init() {
+        try {
+            // 读取词典
+            List<String> customDics = Tools.readListFile(customDic.getInputStream());
+            List<String> stopDics = Tools.readListFile(stopDic.getInputStream());
+            InputStream inputStream = negativeDic.getInputStream();
+            List<String> negativeDic = Tools.readListFile(inputStream);
+            InputStream inputStream2 = positiveDic.getInputStream();
+            List<String> positiveDic = Tools.readListFile(inputStream2);
+            log.info("ansj自定义词典加载:{}条,停用词加载:{}条,负面词典加载:{}条,正面词典加载:{}条", customDics.size(), stopDics.size(), negativeDic.size(), positiveDic.size());
+        } catch (Exception e) {
+            log.info("MyDic-init 异常", e);
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     * @return List<String> 返回类型
+     * @Title: getCustomWords
+     * @Description: TODO(获取用户自定义词)
+     * 设定文件
+     */
+    public static List<String> getCustomWords() {
+        return customWords;
+    }
+
+    /**
+     * @return List<String> 返回类型
+     * @Title: getCustomWords
+     * @Description: TODO(获取负面词)
+     * 设定文件
+     */
+    public static List<String> getNegativeWords() {
+        return negativeWords;
+    }
+
+    /**
+     * @return List<String> 返回类型
+     * @Title: getCustomWords
+     * @Description: TODO(获取正面词)
+     * 设定文件
+     */
+    public static List<String> getPosivtiveWords() {
+        return negativeWords;
+    }
+
+    /**
+     * @return List<String> 返回类型
+     * @Title: getCustomWords
+     * @Description: TODO(获取停用词)
+     * 设定文件
+     */
+    public static List<String> getStopWords() {
+        return stopWords;
+    }
+
+    /**
+     * @param words 设定文件
+     * @return boolean 返回类型
+     * @Title: addCustomWords
+     * @Description: TODO(向词库中添加自定义词)
+     */
+    public static boolean addCustomWords(List<String> words) {
+        return addWords(customWords, words);
+    }
+
+    /**
+     * @param words 设定文件
+     * @return boolean 返回类型
+     * @Title: addCustomWords
+     * @Description: TODO(向词库中添加负面词)
+     */
+    public static boolean addNegativeWords(List<String> words) {
+        return addWords(negativeWords, words);
+    }
+
+    /**
+     * @param words 设定文件
+     * @return boolean 返回类型
+     * @Title: addCustomWords
+     * @Description: TODO(向词库中添加正面词)
+     */
+    public static boolean addPositiveWords(List<String> words) {
+        return addWords(positiveWords, words);
+    }
+
+    /**
+     * @param words 设定文件
+     * @return boolean 返回类型
+     * @Title: addCustomWords
+     * @Description: TODO(向词库中添加停用词)
+     */
+    public static boolean addStopWords(List<String> words) {
+        return addWords(stopWords, words);
+    }
+
+    private static boolean addWords(List<String> targetList, List<String> addList) {
+        if (null == addList) {
+            return false;
+        }
+        for (String word : addList) {
+            if (!targetList.contains(word)) {
+                targetList.add(word);
+            }
+        }
+        return true;
+    }
+
+    /**
+     * @param file
+     * @param newWordList
+     * @param @throws     IOException 设定文件
+     * @return BufferedWriter 返回类型
+     * @Title: writerWords
+     * @Description: 把新的关键词存入文件
+     */
+    private static boolean writerWords(File file, List<String> newWordList) {
+        boolean flag = false;
+        BufferedWriter writer = null;
+        try {
+            writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(file, true), StandardCharsets.UTF_8));
+
+            for (String word : newWordList) {
+                writer.newLine();
+                writer.write(word);
+            }
+            flag = true;
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("写入数据出错：{}", e.getMessage());
+        } finally {
+            try {
+                if (null != writer) {
+                    writer.close();
+                }
+            } catch (IOException e) {
+                log.error("关闭输出流出错：{}", e.getMessage());
+            }
+        }
+        return flag;
+    }
+}

src/main/java/com/zhiwei/brandkbs2/service/impl/ChannelServiceImpl.java

@@ -979,7 +979,15 @@ public class ChannelServiceImpl implements ChannelService {
 			BoolQueryBuilder postFilter = getChannelListQuery(projectId, contendId, keyword, platforms, emotions,
 					mediaTypes, articlesCount);
 			searchHelper.setPostFilter(postFilter);
-			searchHelper.setSort(SortBuilders.fieldSort("influence").order(SortOrder.DESC));
+			if (null != sorter) {
+				for (Map.Entry<String, Object> entry : JSONObject.parseObject(sorter).entrySet()) {
+					if (entry.getValue().toString().contains("desc")) {
+						searchHelper.setSort(SortBuilders.fieldSort(entry.getKey()).order(SortOrder.DESC));
+					} else {
+						searchHelper.setSort(SortBuilders.fieldSort(entry.getKey()).order(SortOrder.ASC));
+					}
+				}
+			}
 			searchHelper.setFrom((page - 1) * pageSize);
 			searchHelper.setSize(pageSize);
 			searchHelper.setIndexes(new String[] { ChannelEsDao.CHANNEL_COPY_ES_INDEX_NAME });

src/main/java/com/zhiwei/brandkbs2/util/TextUtil.java

@@ -7,6 +7,7 @@ import com.hankcs.hanlp.HanLP;
 import com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary;
 import com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary;
 import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
+import com.zhiwei.brandkbs2.ansjSeg.AnsjSeg;
 import com.zhiwei.brandkbs2.common.GenericAttribute;
 import com.zhiwei.nlp.AggreeBootStarter;
 import com.zhiwei.nlp.common.AggreeConfig;
@@ -38,6 +39,7 @@ public class TextUtil {
     private Resource customDic;
     @Value("classpath:wordDic/stopWordDictionary.txt")
     private Resource stopDic;
+    private static AnsjSeg ansjSeg;
 
     @PostConstruct
     public void init() {
@@ -104,9 +106,10 @@ public class TextUtil {
     }
 
     public static List<JSONObject> getHighWordsJson(List<String> texts, Integer maxSize) {
-        Map<String, Integer> highWords = getHighWords(texts, maxSize);
-        List<JSONObject> result = new ArrayList<>(highWords.size());
-        for (Map.Entry<String, Integer> entry : highWords.entrySet()) {
+//        Map<String, Integer> highWords = getHighWords(texts, maxSize);
+        List<Map.Entry<String, Integer>> wordRate = ansjSeg.getFenCi(texts, maxSize);
+        List<JSONObject> result = new ArrayList<>(wordRate.size());
+        for (Map.Entry<String, Integer> entry : wordRate) {
             JSONObject jsonObject = new JSONObject();
             jsonObject.put("name", entry.getKey());
             jsonObject.put("num", entry.getValue());

src/main/java/com/zhiwei/brandkbs2/util/Tools.java

@@ -536,10 +536,12 @@ public class Tools {
             //根据文件路径创建缓冲输入流
             br = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
             //循环读取文件的每一行，对需要修改的行进行修改，放入缓冲对象中
-            while (StringUtils.isNotEmpty(line = StringUtils.trim(br.readLine()))) {
+            while (null != (line = StringUtils.trim(br.readLine()))) {
                 // 去除多余空格
+                if (StringUtils.isNotEmpty(line)) {
                     result.add(line);
                 }
+            }
         } catch (Exception e) {
             throw new Exception(e);
         } finally {

src/main/resources/ansjWordDic/customDic.txt

+
+蓝瘦香菇
\ No newline at end of file

src/main/resources/ansjWordDic/stopWordsDic.txt

+【
+昨天
+明天
+今天
+微博
+转发
+现在
+嘿嘿
+还要
+要
+嗳
+赶早不赶晚
+这些
+日益
+倒不如
+逢
+立地
+不只
+一般
+豁然
+将近
+毫不
+嗬
+大张旗鼓
+嗯
+不可开交
+"
+#
+ 
+!
+&
+全力
+就算
+'
+$
+%
+...
+*
++
+(
+她们
+)
+.
+/
+各位
+,
+-
+︿
+3
+2
+1
+不止
+基本
+0
+不拘
+7
+这里
+6
+5
+颇
+4
+;
+:
+如此
+9
+8
+极度
+?
+>
+首先
+=
+<
+也罢
+@
+A
+见
+当庭
+隔夜
+更
+不少
+不胜
+\
+_
+替
+^
+到目前为止
+大大
+除开
+腾
+暗中
+而外
+开始
+`
+三番两次
+宁可
+这么
+权时
+结果
+大多
+除此以外
+单单
+如下
+几度
+何处
+喂
+如上
+矣
+喀
+喏
+~
+吧哒
+|
+放量
+即便
+当年
+不对
+那
+顷刻
+本人
+是
+岂非
+己
+看
+趁热
+哪边
+立马
+乘势
+啥
+何况
+这个
+啦
+人民
+率尔
+那种
+仍然
+不能
+根据
+并肩
+相对而言
+也好
+啐
+什么样
+累年
+啊
+扑通
+即使
+开外
+大概
+依照
+·
+乃至
+与否
+总而言之
+高低
+切切
+多次
+比如说
+不亦乐乎
+如期
+简言之
+何妨
+不管怎样
+顺
+顷
+将才
+呆呆地
+略为
+更为
+大约
+其次
+倍加
+满
+不定
+除了
+都
+之后
+着
+难道
+不可
+至
+风雨无阻
+陡然
+为了
+及至
+对于
+虽说
+唉
+彻夜
+嘎嘎
+臭
+不同
+大体上
+自
+！
+＃
+来得及
+哦
+而
+％
+＄
+的
+＆
+哪
+）
+老
+（
+＋
+哩
+＊
+，
+者
+人人
+比方
+０
+１
+简而言之
+这么些
+２
+３
+４
+５
+６
+不至于
+７
+这部
+谁知
+８
+几时
+９
+屡
+：
+；
+＜
+应当
+＞
+哼
+？
+人家
+如今
+＠
+哇
+哈
+哉
+尽量
+总的说来
+继之
+单纯
+方才
+哎
+这么点儿
+极
+乘胜
+八成
+光是
+倘或
+哗
+被
+忽然
+［
+从头
+出去
+哟
+］
+咦
+切不可
+尽
+哪年
+竟然
+是否
+而况
+加以
+从此以后
+省得
+就
+咳
+我们
+不力
+各个
+咱
+充其极
+｜
+｝
+次第
+～
+岂止
+｛
+某
+尽管如此
+偶而
+看上去
+截然
+甚而
+和
+如常
+任何
+极端
+接着
+嘎登
+咋
+皆可
+具体地说
+凝神
+这就是说
+将
+千万
+好在
+从早到晚
+各自
+咚
+取道
+纯粹
+这种
+只限
+上去
+恐怕
+呢
+莫非
+虽然
+碰巧
+呸
+紧接着
+即若
+本
+等等
+按照
+呵
+不单
+具体说来
+一旦
+望
+朝
+纵
+不要
+呀
+怎样
+呃
+轰然
+有
+每当
+接连不断
+呜
+呐
+不比
+呕
+纯
+呗
+各种
+理应
+连袂
+吧
+绝
+什么
+那里
+后来
+给
+日渐
+暗自
+以免
+经
+不然
+来
+饱
+别人
+吱
+看来
+沙沙
+同
+趁势
+切莫
+从重
+尽心尽力
+切勿
+果真
+各
+￥
+要不是
+白
+并排
+自己
+保管
+岂
+差一点
+默然
+此中
+能
+吗
+向
+吓
+藉以
+不惟
+的确
+此后
+让
+待到
+末##末
+哪些
+不然的话
+其他
+毫无
+连声
+趁早
+归
+几经
+当
+论
+九
+也
+挨门挨户
+挨次
+乘
+保险
+从小
+莫若
+乒
+彼
+乎
+刚好
+么
+如若
+之
+默默地
+是的
+嗡嗡
+请勿
+乃
+为
+得起
+借此
+该
+汝
+从此
+然而
+亲眼
+略微
+刚才
+一定
+反倒是
+按时
+临
+个
+倘若
+差不多
+从无到有
+—
+起来
+’
+‘
+反之则
+弗
+”
+“
+何止
+惯常
+姑且
+与其
+…
+哪个
+反而
+常言道
+大抵
+不再
+且
+到了儿
+三
+上
+再者
+不
+并且
+与
+一
+趁着
+七
+两者
+等到
+不经意
+必
+如何
+来着
+不由得
+怎么样
+尽管
+知道
+任
+旁人
+不管
+由
+个人
+哪里
+似的
+以
+甭
+甫
+倒不如说
+用
+均
+其余
+长此下去
+们
+莫
+匆匆
+多少
+当着
+就是说
+他
+既然
+虽则
+纵使
+呼哧
+沿
+快
+仅
+联袂
+没
+或许
+仍
+来看
+俺们
+从
+倘然
+只是
+往
+大凡
+而言
+当真
+待
+因此
+很
+不如
+据此
+更进一步
+那么样
+纵然
+得
+不仅...而且
+极为
+尽然
+略
+长期以来
+互
+五
+不妨
+不止一次
+地
+——
+较比
+必须
+或是
+向着
+从古到今
+在
+尽如人意
+了
+毕竟
+二
+川流不息
+确实
+于
+可以
+你
+并没有
+当场
+要不
+那儿
+纵令
+恰巧
+无宁
+四
+来讲
+局外
+近年来
+因
+并
+但
+起首
+,
+赶快
+方
+需要
+即令
+大略
+将要
+活
+不特
+然则
+极了
+何
+但是
+固
+不独
+何苦
+一则
+猛然
+屡屡
+传
+到底
+在下
+设使
+经过
+至于
+老老实实
+猛然间
+截至
+譬如
+很多
+一切
+别的
+要么
+趁机
+。
+、
+越是
+常
+　
+按期
+何尝
+》
+《
+〉
+〈
+动不动
+不外
+因为
+使得
+会
+既
+如果
+按说
+不大
+带
+自从
+以便
+宁肯
+当下
+不光
+它们
+之类
+老大
+尽可能
+尔后
+成年累月
+如上所述
+每个
+彼此
+从宽
+俺
+就此
+粗
+达旦
+当口儿
+归根结底
+看起来
+或多或少
+当中
+据我所知
+据实
+不免
+遵照
+固然
+缕缕
+换言之
+策略地
+居然
+连日来
+若
+起见
+比照
+嘎
+不成
+不仅仅是
+长话短说
+因而
+设若
+不论
+嘘
+嘛
+沿着
+恍然
+慢说
+亲身
+哼唷
+故
+便
+以至
+以致
+本着
+论说
+除外
+之所以
+简直
+前后
+大家
+嘻
+果然
+共总
+嘿
+敢
+时候
+不怎么
+如次
+依
+鄙人
+亲手
+大
+顿时
+顺着
+叮当
+敞开儿
+等
+大面儿上
+年复一年
+冲
+打开天窗说亮话
+跟
+上来
+拿
+假若
+不曾
+着呢
+快要
+此刻
+而且
+背靠背
+假使
+陈年
+多多益善
+另方面
+冒
+他人
+到处
+大体
+下来
+云云
+全然
+何须
+为着
+每逢
+内
+多
+很少
+尚且
+只要
+不仅仅
+出
+  
+顷刻间
+常常
+趁
+日臻
+恰似
+得天独厚
+另外
+敢情
+率然
+并无
+届时
+凭
+每每
+几
+她
+成为
+他们
+尔等
+尽快
+不消
+如其
+把
+反之亦然
+当即
+奇
+据悉
+奈
+前者
+第
+必定
+ [
+处处
+ ]
+断然
+绝非
+总的来看
+岂但
+分期
+古来
+我们
+啪达
+顷刻之间
+每次
+别说
+传闻
+从优
+总的来说
+非徒
+常言说得好
+非得
+由于
+难说
+可是
+从今以后
+比如
+所
+继而
+不可抗拒
+才
+如
+精光
+凭借
+略加
+起
+平素
+绝对
+赶
+于是
+打
+一样
+长线
+每时每刻
+不择手段
+理该
+共
+拦腰
+喔唷
+其
+仍旧
+屡次
+以及
+当然
+到头来
+抑或
+宁愿
+一方面
+举凡
+只有
+八
+咱们
+六
+从新
+兮
+这样
+不得已
+管
+十分
+自个儿
+呼啦
+我
+必将
+串行
+而论
+或
+牢牢
+成心
+光
+哈哈
+与此同时
+其一
+于是乎
+此
+看样子
+换句话说
+全身心
+除非
+有人
+以至于
+按理
+也许
+打从
+照着
+况且
+独
+除却
+不了
+不得
+反手
+成年
+哎呀
+关于
+恰恰相反
+这儿
+累次
+其中
+动辄
+立刻
+倒是
+毫无例外
+从古至今
+可见
+诚然
+莫不
+怎么办
+亲自
+经常
+决不
+自各儿
+这么样
+不必
+不得了
+除去
+由此可见
+像
+有些
+挨个
+不仅
+进来
+大事
+全年
+绝顶
+社会主义
+总之
+当头
+若是
+竟
+不外乎
+要不然
+如此等等
+分期分批
+那么
+毋宁
+立
+其二
+不会
+..
+背地里
+据
+此间
+哪儿
+不怕
+不问
+每
+为什么
+没有
+公然
+那会儿
+迫于
+来不及
+不起
+千万千万
+可能
+正如
+比
+还有
+借
+倘
+究竟
+及其
+不限
+偏偏
+据称
+故此
+谁
+伙同
+敢于
+弹指之间
+那些
+窃
+朝着
+叮咚
+临到
+即将
+哎哟
+而已
+尽心竭力
+到头
+亲口
+已经
+不但
+出来
+随着
+不得不
+非常
+另一个
+非但
+如前所述
+殆
+--
+诸位
+那时
+即是说
+按
+谨
+何时
+此外
+然后
+勃然
+从来
+近几年来
+近来
+莫如
+奋勇
+比起
+仅仅
+故而
+穷年累月
+历
+乌乎
+怪不得
+去
+借以
+主要
+间或
+方能
+白白
+除
+反过来
+全都
+并没
+过
+除此之外
+马上
+迄
+恰恰
+传说
+还
+这
+连
+近
+从速
+上下
+哪样
+这边
+从未
+不能不
+从不
+及
+那个
+边
+又
+迟早
+不知不觉
+挨家挨户
+多多少少
+几番
+有关
+您
+连同
+较
+互相
+怎么
+但愿
+可
+你们
+凑巧
+连日
+叫
+路经
+阿
+起先
+另
+二话没说
+之一
+这时
+即或
+连连
+其后
+各式
+当儿
+独自
+它
+宁
+哪天
+就是
+乘机
+常言说
+不下
+定
+照
+昂然
+毫无保留地
+趁便
+屡次三番
+甚至
+那末
+充其量
+该当
+另一方面
+既...又
+瑟瑟
+的话
+呜呼
+或者
+立时
+反过来说
+有的
+挨着
+再说
+够瞧的
+过于
+零
+就地
+然
+极其
+何乐而不为
+进去
+单
+随
+起头
+无论
+怎
+据说
+综上所述
+抽冷子
+才能
+怕
+千
+离
+梆
+极大
+恰逢
+半
+大举
+漫说
+接下来
+忽地
+而是
+即
+难得
+不但...而且
+格外
+怪
+倘使
+还是
+从而
+对
+本身
+乘隙
+既是
+理当
+反倒
+焉
+可好
+不满
+交口
+基本上
+认为
+这会儿
+充分
+并非
+不迭
+老是
+倍感
+鉴于
+要是
+反之
+哪怕
+除此而外
+虽
+一下
+自身
+任凭
+几乎
+顶多
+靠
+而又
+不时
+一个
+否则
+自家
+三天两头
+砰
+啊呀
+难怪
+所以
+发生
+哗啦
+多年来
+罢了
+大致
+从轻
+那边
+那么些
+不巧
+完全
+起初
+某个
+加之
+大不了
+归根到底
+偶尔
+应该
+二话不说
+日见
+不是
+大都
+愤然
+而后
+多年前
+例如
+蛮
+切
+一些
+多多
+日复一日
+较之
+即刻
+那样
+齐
+其它
+则
+不料
+刚
+初
+决非
+乘虚
+恰如
+能够
+从严
+故意
+别
+啊哟
+从中
+不已
+加上
+具体来说
+较为
+分头
+直到
+到
+>>
+隔日
+多亏
+假如
+甚么
+作为
+暗地里
+挨门逐户
+恰好
+其实
+何必
+万一
+不过
+某些
+啊哈
+基于
+不日
+尽早
+刚巧
+概
+一来
+同时
+三番五次
+为何
+更加
+绝不
+除此
+不常
+进而
+另行
+急匆匆
+通过
+话说
+若非
+极力
+存心
+http
+https
+cn
+com
+呵呵
\ No newline at end of file