• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    一種基于數(shù)據(jù)重構(gòu)和富特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器閱讀理解模型

    2018-12-20 06:18:28尹伊淳
    中文信息學(xué)報 2018年11期
    關(guān)鍵詞:語料文檔重構(gòu)

    尹伊淳,張 銘

    (北京大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,北京 100871)

    0 引言

    “2018機(jī)器閱讀理解技術(shù)競賽”旨在讓機(jī)器根據(jù)問題和搜索引擎返回的相應(yīng)證據(jù)文檔,抽取或生成合理的答案文本,推動搜索引擎場景下智能問答技術(shù)的發(fā)展。具體而言,競賽要求構(gòu)建機(jī)器閱讀理解系統(tǒng),自動對給定問題q及搜索引擎返回來的候選文檔集合D={d1,d2,…,dn},其中n=5,輸出對應(yīng)的答案文本a。評測基于人工標(biāo)注問題答案,采用ROUGE-L和BLEU4作為評價指標(biāo),其中ROUGE-L是主閱讀評價指標(biāo)。

    本文將機(jī)器理解問題建模成文本抽取問題,認(rèn)為答案文本a來自候選文檔中某個連續(xù)的文本片段,基于問題和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。為了充分利用人工標(biāo)注答案信息,本文首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),使同一個問題的多個候選文檔具有各自不同的答案文本;接著提出了基于語義富特征的神經(jīng)交互網(wǎng)絡(luò),得到問題感知的文檔表征;最后采用基于不同詞向量的模型集成方法,進(jìn)一步提升模型效果。在測試集上,本文提出的模型得到ROUGE-L60.99和 BLUE-4 55.93的結(jié)果,在所有105支參賽隊伍中排名第2位。

    1 數(shù)據(jù)重構(gòu)

    給定的數(shù)據(jù)集基于真實標(biāo)注答案集(一個問題往往含有多個答案),在文檔中尋找相對應(yīng)的匹配文本段,進(jìn)行偽答案的標(biāo)注。這種簡單的標(biāo)注方法在答案覆蓋度上存在以下不足: (1)以段落為單位標(biāo)注和預(yù)測,忽略了候選文檔其他段落的信息; (2)所有5篇候選文檔中只把匹配度最高的一條真實標(biāo)注答案作為基準(zhǔn)信息,忽略了其他真實標(biāo)注答案的信息。

    為了緩解原始標(biāo)注對真實答案信息利用不足的問題,本文對給定數(shù)據(jù)集進(jìn)行了重構(gòu)。具體來說,本文從文檔級出發(fā),基于每個真實標(biāo)注答案對文檔進(jìn)行匹配。每個文檔選擇匹配分?jǐn)?shù)最大的作為偽答案片段。這樣真實的標(biāo)注答案信息會出現(xiàn)在多個候選文檔中,其分別匹配不同的真實答案。本文基于F1的詞匹配指標(biāo),對提供的訓(xùn)練集進(jìn)行重構(gòu),同時過濾掉匹配分?jǐn)?shù)小于0.65的答案片段。為了提高數(shù)據(jù)重構(gòu)的速度,使用多進(jìn)程并行處理方式。

    2 模型

    本節(jié)介紹富特征的神經(jīng)交互網(wǎng)絡(luò)(圖1),整個網(wǎng)絡(luò)分為: (1)詞富語義表征層,使用特征工程建模詞向量表征; (2)序列語義編碼層,使用句子序列信息對詞進(jìn)行語義編碼; (3)問題與文檔交互層,旨在得到有效的問題感知文檔表征; (4)答案文本預(yù)測模塊,在所有候選文檔上抽取答案文本a; (5)模型集成模塊。

    圖1 模型框架圖

    2.1 詞富語義表征

    為了得到豐富的詞語義表征,本文使用了以下8種特征。

    詞向量特征: 本文使用了從大規(guī)模122GB中文語料中使用Word2Vec預(yù)訓(xùn)練得到的64維詞向量[注]https://pan.baidu.com/s/1o7MWrnc。

    文檔排序特征: 排名越靠前的文檔越可能出現(xiàn)答案文本,因此本文使用了Mrank∈5×5待學(xué)習(xí)排序矩陣,每個位置上都對應(yīng)一個5維的向量。

    問題類別特征: 考慮到問題類別對答案文本抽取影響較大,這里使用了Mques∈6×5的待學(xué)習(xí)排序矩陣,分別對應(yīng)“SEARCH_DESCRIPTION”“SEARCH_ENTITY”“SEARCH_YES_NO”“ZHIDAO_DESCRIPTION”“ZHIDAO_ENTITY”和“ZHIDAO_YES_NO”6種問題類型,每種問題類型使用5維向量表示。

    詞性特征: 本文同時使用了詞性特征,統(tǒng)計全部語料,選取了30個不同詞性作為特征,使用Mpos∈30×5進(jìn)行表征。

    精確匹配特征: 指示當(dāng)前詞是否同時存在于文檔和問題中。

    上下文匹配特征: 指示在此前詞的上下文中窗口詞精確匹配的比例,例如考慮當(dāng)前詞上下文中的4個詞,如果其中3個是精確匹配的,那么匹配比例即為0.75。

    是否由數(shù)字組成: 指示當(dāng)前詞是否由數(shù)字組成。

    是否由字母組成: 指示此前詞是否由字母組成。

    本文對問題和文檔中的詞采用了不同的特征表征形式,其中問題詞使用了詞向量特征、問題類型特征和詞性特征;文檔詞使用了詞向量特征、詞性特征、排序特征、精確匹配、上下文匹配和是否為數(shù)字、字母特征。

    2.2 序列語義編碼

    2.3 問題感知的文檔表征

    2.4 答案文本預(yù)測

    其中,v、Wp、Wq是待學(xué)習(xí)的參數(shù);qs是問題的表征,本文使用注意力機(jī)制得到式(6)、式(7)。

    其中,u是待學(xué)習(xí)參數(shù)。為了訓(xùn)練模型,本文最小化金標(biāo)準(zhǔn)start和end位置的negativelogprobabilities。

    在得到start和end的概率之后,本文基于兩個概率的積,在全局文本上搜索答案文本,選擇積最大者作為最終答案文本,其中設(shè)定文本的最大長度為max_a_len。

    2.5 模型集成

    本文假設(shè)不同語料學(xué)習(xí)得到embedding具有不同的語義知識,采用基于embedding的方法[1]進(jìn)行模型集成。具體而言,本文使用了: (1)從大規(guī)模122GB中文語料中使用Word2Vec[2]預(yù)訓(xùn)練得到的64維詞向量E1; (2)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集作為語料采用fasttext[3]預(yù)學(xué)習(xí)得到的128維詞向量E2。模型集成采用兩個64維向量學(xué)習(xí)得到的模型和兩個128維詞向量學(xué)習(xí)得到的模型,最終的起止位置的概率值采用4個模型結(jié)果的平均值。

    3 實驗

    3.1 實驗設(shè)置

    實驗采用了比賽提供的數(shù)據(jù)集(此數(shù)據(jù)集是之前DuReader[4]公開數(shù)據(jù)集的超集),總共30萬個問題,其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)27萬;開發(fā)數(shù)據(jù)1萬;測試數(shù)據(jù)2萬。直接使用數(shù)據(jù)集提供分詞結(jié)果。

    本文的模型構(gòu)建采用Tensorflow1.4.1、Python2.7.12,整體調(diào)優(yōu)在開發(fā)集上進(jìn)行,參數(shù)值設(shè)置見表1;模型采用Adam優(yōu)化模型參數(shù)。實驗運(yùn)行的硬件條件為: TITAN12GB顯存;內(nèi)存為132GB。

    得到結(jié)果文本之后,去掉了HTML符號標(biāo)記的冗余部分,作為最終的預(yù)測文本。

    表1 模型參數(shù)設(shè)置

    3.2 實驗結(jié)果

    基于不同詞向量的模型結(jié)果如表2所示,可以發(fā)現(xiàn)我們的模型顯著高于baseline,模型集成對效果也有一定的提升。最終,我們的模型在測試集上的排名第2。

    表2 模型結(jié)果

    為了評價富特征和數(shù)據(jù)重構(gòu)的有效性,我們在開發(fā)集上做了相應(yīng)的對比實驗: (1)有無富特征模塊的效果對比; (2)是否進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)處理的效果對比; (3)富特征模塊和數(shù)據(jù)重構(gòu)兩者一起對模型效果的影響。整個實驗結(jié)果如表3所示。從結(jié)果中可知,富特征模塊和數(shù)據(jù)重構(gòu)對整個模型貢獻(xiàn)很大,分別在ROUGE-L指標(biāo)上有5%和7%的提升,其中數(shù)據(jù)重構(gòu)比富特征對結(jié)果提升更大;同時加入兩個模塊,模型得到了接近14%的提升,這說明了本文提出方法的有效性。

    表3 模塊對比

    注: 實驗結(jié)果基于開發(fā)集,所有模型使用E1;無富特征表示只是用詞向量。

    3.3 錯例分析

    從模型在開發(fā)集上的表現(xiàn),可以總結(jié)出以下幾種錯誤類型。

    (1) 真實答案為非連續(xù)片段;例如ID=186572,問題是[“2017”, “有”, “什么”, “好看”, “的”, “小說”],答案由多個文本片段組成,每個答案之間包含大量的無關(guān)介紹文本。目前本文框架還無法解決此類問題,未來可以將其轉(zhuǎn)化成序列標(biāo)注問題或者生成問題。

    (2) 真實答案不在文檔中,例如,ID=181576。這種錯誤只能寄希望于補(bǔ)充更多的事實文本信息,進(jìn)行答案補(bǔ)充處理。

    (3) 文檔標(biāo)題信息融合不夠?qū)е碌腻e誤,例如,ID=181579;問題是["csgo", "讀取", "游戲", "后", "提示", "已", "停止", "工作"],所提出模型給出的答案是定位在題目為“csgo一點(diǎn)開始就停止工作”的文檔下。下一步本文將考慮如何將標(biāo)題信息進(jìn)行融入。

    4 總結(jié)

    本文面向機(jī)器閱讀理解提出了一種簡單且有效的神經(jīng)交互網(wǎng)絡(luò)。首先,為了充分使用標(biāo)注的答案信息,本文對發(fā)布的數(shù)據(jù)進(jìn)行了重構(gòu);在建模詞表征的時候,使用了多種詞語義特征;接著使用問題到答案的注意力操作以及雙向GRU完成文檔和問題信息的有效融合。在最終的測試集上,本文模型達(dá)到了現(xiàn)有的先進(jìn)的效果,名列所有參賽隊的第2名。

    猜你喜歡
    語料文檔重構(gòu)
    長城敘事的重構(gòu)
    攝影世界(2022年1期)2022-01-21 10:50:14
    有人一聲不吭向你扔了個文檔
    北方大陸 重構(gòu)未來
    北京的重構(gòu)與再造
    商周刊(2017年6期)2017-08-22 03:42:36
    基于語料調(diào)查的“連……都(也)……”出現(xiàn)的語義背景分析
    基于RI碼計算的Word復(fù)制文檔鑒別
    論中止行為及其對中止犯的重構(gòu)
    Persistence of the reproductive toxicity of chlorpiryphos-ethyl in male Wistar rat
    華語電影作為真實語料在翻譯教學(xué)中的應(yīng)用
    《苗防備覽》中的湘西語料
    日本五十路高清| 日本vs欧美在线观看视频| 欧美精品高潮呻吟av久久| 不卡一级毛片| 黑人操中国人逼视频| 黑人猛操日本美女一级片| 最近最新免费中文字幕在线| 成人亚洲精品一区在线观看| 国产不卡一卡二| 岛国在线观看网站| 国产在视频线精品| 午夜91福利影院| 黑人猛操日本美女一级片| 欧美日韩一级在线毛片| 色精品久久人妻99蜜桃| 99re6热这里在线精品视频| 国产精品综合久久久久久久免费 | 亚洲免费av在线视频| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 久久久久国内视频| 精品免费久久久久久久清纯 | 搡老乐熟女国产| 亚洲成a人片在线一区二区| 欧美日韩福利视频一区二区| 亚洲五月婷婷丁香| 欧美另类亚洲清纯唯美| 大型av网站在线播放| 黄色视频不卡| 亚洲熟妇熟女久久| 欧美激情极品国产一区二区三区| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 精品人妻1区二区| 国产在线一区二区三区精| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| a级毛片黄视频| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 久久精品成人免费网站| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 黑丝袜美女国产一区| 视频区欧美日本亚洲| 国产亚洲欧美在线一区二区| 久久天堂一区二区三区四区| 亚洲国产精品sss在线观看 | 久久青草综合色| 午夜免费鲁丝| 久久影院123| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 中文字幕人妻熟女乱码| 国产熟女午夜一区二区三区| 亚洲人成电影免费在线| 色精品久久人妻99蜜桃| 一级片免费观看大全| 久久精品91无色码中文字幕| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 日本一区二区免费在线视频| 亚洲黑人精品在线| av超薄肉色丝袜交足视频| 一边摸一边抽搐一进一小说 | 欧美日韩av久久| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 午夜91福利影院| 不卡av一区二区三区| 香蕉久久夜色| 一本综合久久免费| 国产精品久久久久成人av| 9热在线视频观看99| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 国产精品国产高清国产av | 十八禁网站免费在线| 亚洲久久久国产精品| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久香蕉国产精品| 美女高潮到喷水免费观看| 日本精品一区二区三区蜜桃| 啦啦啦 在线观看视频| 在线天堂中文资源库| 久久中文字幕一级| 男女之事视频高清在线观看| 一夜夜www| 男女下面插进去视频免费观看| 母亲3免费完整高清在线观看| 国产黄色免费在线视频| a级毛片在线看网站| 色精品久久人妻99蜜桃| 波多野结衣一区麻豆| 欧美日韩一级在线毛片| 国产成人av教育| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 两性夫妻黄色片| 后天国语完整版免费观看| 免费在线观看亚洲国产| 国产成人欧美在线观看 | 岛国在线观看网站| 精品福利观看| 国产一区二区三区视频了| 乱人伦中国视频| 天天影视国产精品| 老汉色∧v一级毛片| 999久久久精品免费观看国产| 老熟妇仑乱视频hdxx| 亚洲精品在线观看二区| 日韩精品免费视频一区二区三区| 国产一区在线观看成人免费| 日韩欧美一区视频在线观看| 午夜福利一区二区在线看| 国产精品免费一区二区三区在线 | 19禁男女啪啪无遮挡网站| 69av精品久久久久久| 女性生殖器流出的白浆| 黄片小视频在线播放| 午夜福利一区二区在线看| 国产精品久久久av美女十八| 亚洲成人免费av在线播放| av天堂在线播放| 一级黄色大片毛片| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 欧美日韩av久久| 中文字幕精品免费在线观看视频| 十分钟在线观看高清视频www| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 欧美色视频一区免费| 中文字幕人妻熟女乱码| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 亚洲人成伊人成综合网2020| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 精品国产一区二区久久| 无人区码免费观看不卡| 最新的欧美精品一区二区| 国产精华一区二区三区| 操出白浆在线播放| 中文字幕色久视频| 夜夜夜夜夜久久久久| 精品无人区乱码1区二区| 成人国语在线视频| 色尼玛亚洲综合影院| 99久久综合精品五月天人人| 黑人欧美特级aaaaaa片| 高潮久久久久久久久久久不卡| 国产99久久九九免费精品| bbb黄色大片| 色精品久久人妻99蜜桃| 亚洲九九香蕉| 人成视频在线观看免费观看| 中文字幕人妻熟女乱码| 一区在线观看完整版| 亚洲一区高清亚洲精品| 久久久久精品国产欧美久久久| 久久青草综合色| 亚洲成人手机| 亚洲色图av天堂| 成人国产一区最新在线观看| 午夜福利乱码中文字幕| 老汉色av国产亚洲站长工具| 在线免费观看的www视频| 啦啦啦 在线观看视频| 18禁美女被吸乳视频| 久久精品亚洲av国产电影网| 成人手机av| 国产成人免费观看mmmm| 免费不卡黄色视频| 国产精品一区二区在线不卡| 免费在线观看日本一区| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 一级a爱视频在线免费观看| 午夜精品国产一区二区电影| 免费少妇av软件| 国产精品久久久人人做人人爽| 啦啦啦 在线观看视频| 啪啪无遮挡十八禁网站| tocl精华| 很黄的视频免费| 夜夜夜夜夜久久久久| 久久热在线av| 亚洲国产精品合色在线| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 丰满的人妻完整版| 国产精品.久久久| 亚洲av熟女| 成人黄色视频免费在线看| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 中出人妻视频一区二区| 脱女人内裤的视频| 搡老熟女国产l中国老女人| 国产精品一区二区精品视频观看| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 国产三级黄色录像| 亚洲五月天丁香| 国产97色在线日韩免费| 色综合欧美亚洲国产小说| 午夜视频精品福利| 91在线观看av| 亚洲一区中文字幕在线| 老汉色∧v一级毛片| 一区福利在线观看| 99在线人妻在线中文字幕 | 日韩有码中文字幕| svipshipincom国产片| 热re99久久国产66热| 国产精品国产高清国产av | 夜夜爽天天搞| 久久这里只有精品19| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| xxx96com| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 日韩中文字幕欧美一区二区| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲中文av在线| 亚洲av第一区精品v没综合| 精品国产一区二区久久| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 欧美日韩av久久| videos熟女内射| 国产精品久久久人人做人人爽| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 欧美乱妇无乱码| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 精品国产乱子伦一区二区三区| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| videos熟女内射| 国产亚洲欧美在线一区二区| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 岛国毛片在线播放| 桃红色精品国产亚洲av| 精品午夜福利视频在线观看一区| 国产99久久九九免费精品| 美女国产高潮福利片在线看| 自线自在国产av| 亚洲久久久国产精品| av网站免费在线观看视频| 国产区一区二久久| 国产精品一区二区在线不卡| 老司机亚洲免费影院| 又紧又爽又黄一区二区| 久久人人97超碰香蕉20202| 一区二区日韩欧美中文字幕| 性色av乱码一区二区三区2| 人人妻人人澡人人看| 欧美中文综合在线视频| 精品国产乱子伦一区二区三区| 国产精品免费视频内射| 自线自在国产av| 天堂动漫精品| 免费看十八禁软件| 操美女的视频在线观看| 欧美大码av| 老司机亚洲免费影院| 新久久久久国产一级毛片| 岛国毛片在线播放| 日韩人妻精品一区2区三区| 国产成人免费观看mmmm| 亚洲精品av麻豆狂野| 在线观看免费视频日本深夜| 国产不卡一卡二| 亚洲av电影在线进入| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 黑人猛操日本美女一级片| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 午夜福利视频在线观看免费| 岛国毛片在线播放| 成人手机av| 最近最新中文字幕大全电影3 | 大片电影免费在线观看免费| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 国产精品久久久人人做人人爽| 69av精品久久久久久| 夜夜夜夜夜久久久久| 色播在线永久视频| 午夜影院日韩av| 捣出白浆h1v1| 欧美成狂野欧美在线观看| 欧美丝袜亚洲另类 | 久久午夜亚洲精品久久| 国产精品久久电影中文字幕 | 男女午夜视频在线观看| 欧美黄色片欧美黄色片| 香蕉国产在线看| 欧美精品av麻豆av| 女性被躁到高潮视频| 欧美精品高潮呻吟av久久| 国产精品av久久久久免费| 国产区一区二久久| 99国产精品99久久久久| 三上悠亚av全集在线观看| 一二三四社区在线视频社区8| 中文欧美无线码| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 老司机深夜福利视频在线观看| 涩涩av久久男人的天堂| 免费高清在线观看日韩| 国产97色在线日韩免费| 搡老熟女国产l中国老女人| 国产男靠女视频免费网站| 免费高清在线观看日韩| 色婷婷av一区二区三区视频| 久久精品国产综合久久久| 午夜视频精品福利| 国产99白浆流出| 丁香欧美五月| 免费高清在线观看日韩| 亚洲免费av在线视频| 欧美人与性动交α欧美软件| 久久久国产欧美日韩av| 日韩中文字幕欧美一区二区| 午夜免费成人在线视频| 女性生殖器流出的白浆| 桃红色精品国产亚洲av| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 法律面前人人平等表现在哪些方面| 久久精品国产综合久久久| 99久久人妻综合| 久久久国产精品麻豆| 欧美日韩一级在线毛片| 色播在线永久视频| 久久久久久久国产电影| 99精国产麻豆久久婷婷| 欧美一级毛片孕妇| 超碰成人久久| avwww免费| 最新的欧美精品一区二区| 大片电影免费在线观看免费| 免费日韩欧美在线观看| 美女午夜性视频免费| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 精品午夜福利视频在线观看一区| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 欧美在线黄色| 亚洲一区二区三区欧美精品| xxxhd国产人妻xxx| 国产精品综合久久久久久久免费 | 麻豆国产av国片精品| 脱女人内裤的视频| 乱人伦中国视频| 国产免费现黄频在线看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| av电影中文网址| av在线播放免费不卡| 国产精品 国内视频| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 美女国产高潮福利片在线看| 国产精品免费一区二区三区在线 | 高潮久久久久久久久久久不卡| 自线自在国产av| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 亚洲精品乱久久久久久| 9热在线视频观看99| 宅男免费午夜| 免费在线观看黄色视频的| 日韩免费高清中文字幕av| 欧美精品高潮呻吟av久久| 69av精品久久久久久| 最新美女视频免费是黄的| 老熟妇仑乱视频hdxx| 99精国产麻豆久久婷婷| 国产成人啪精品午夜网站| 天堂俺去俺来也www色官网| 日韩三级视频一区二区三区| 性少妇av在线| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 1024香蕉在线观看| 久久久国产成人免费| 精品国内亚洲2022精品成人 | 国产三级黄色录像| 欧美黄色淫秽网站| 天堂俺去俺来也www色官网| 女人久久www免费人成看片| 亚洲一区高清亚洲精品| 国产精品1区2区在线观看. | 日韩人妻精品一区2区三区| 欧美精品av麻豆av| 飞空精品影院首页| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 色综合欧美亚洲国产小说| 岛国在线观看网站| 亚洲成人国产一区在线观看| 在线观看免费午夜福利视频| av电影中文网址| 99热只有精品国产| 精品国产一区二区久久| 大陆偷拍与自拍| 两人在一起打扑克的视频| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 少妇被粗大的猛进出69影院| 99热国产这里只有精品6| 午夜福利影视在线免费观看| av视频免费观看在线观看| 亚洲五月婷婷丁香| 精品卡一卡二卡四卡免费| 在线观看免费视频网站a站| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 国产成+人综合+亚洲专区| 丰满的人妻完整版| 人人妻人人澡人人看| 精品久久久精品久久久| 久热这里只有精品99| 国产欧美日韩综合在线一区二区| www日本在线高清视频| 欧美黑人欧美精品刺激| 久久久久视频综合| 一级黄色大片毛片| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 日韩视频一区二区在线观看| 老司机午夜十八禁免费视频| 曰老女人黄片| 国产精品免费一区二区三区在线 | 黑人欧美特级aaaaaa片| av天堂在线播放| 一边摸一边抽搐一进一小说 | 亚洲av美国av| 免费不卡黄色视频| 一二三四在线观看免费中文在| 捣出白浆h1v1| 婷婷丁香在线五月| 精品国产亚洲在线| av有码第一页| 精品午夜福利视频在线观看一区| 老司机靠b影院| 亚洲av欧美aⅴ国产| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 亚洲片人在线观看| 视频区图区小说| 久久久久国产精品人妻aⅴ院 | 中亚洲国语对白在线视频| xxx96com| 天天影视国产精品| 久久久国产成人免费| 欧美国产精品va在线观看不卡| 日本精品一区二区三区蜜桃| 久久草成人影院| 国产精品综合久久久久久久免费 | 国产精品永久免费网站| 少妇粗大呻吟视频| 久久久久久久久久久久大奶| 丝袜美足系列| 日韩欧美一区视频在线观看| 热99re8久久精品国产| 在线观看66精品国产| 亚洲av成人av| 欧美丝袜亚洲另类 | 国产在线精品亚洲第一网站| 国产亚洲av高清不卡| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 天天添夜夜摸| 国产高清videossex| 午夜两性在线视频| 日本黄色日本黄色录像| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产亚洲一区二区精品| 天堂中文最新版在线下载| 午夜免费鲁丝| 国产亚洲精品第一综合不卡| 国产精华一区二区三区| 亚洲专区字幕在线| 亚洲精品美女久久av网站| 黑人猛操日本美女一级片| 国产在线一区二区三区精| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 亚洲全国av大片| 啪啪无遮挡十八禁网站| xxx96com| 在线视频色国产色| 免费看十八禁软件| 中文字幕精品免费在线观看视频| 欧美激情极品国产一区二区三区| www.熟女人妻精品国产| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 免费人成视频x8x8入口观看| 精品第一国产精品| 村上凉子中文字幕在线| 免费观看a级毛片全部| 一级黄色大片毛片| 精品免费久久久久久久清纯 | 亚洲精品一二三| av片东京热男人的天堂| 飞空精品影院首页| 色精品久久人妻99蜜桃| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 久久久久精品人妻al黑| 最新在线观看一区二区三区| 999久久久精品免费观看国产| 母亲3免费完整高清在线观看| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 国产一区二区激情短视频| 久久人妻av系列| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 成年人黄色毛片网站| 欧美国产精品va在线观看不卡| 精品久久久久久久毛片微露脸| 免费在线观看日本一区| 宅男免费午夜| 亚洲综合色网址| 久久久国产欧美日韩av| 91国产中文字幕| 99国产精品一区二区三区| 黄色视频不卡| 久久人妻av系列| av欧美777| 国产麻豆69| 久久久久久免费高清国产稀缺| 俄罗斯特黄特色一大片| 淫妇啪啪啪对白视频| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 欧美日韩精品网址| 丝袜美腿诱惑在线| 看片在线看免费视频| 91精品三级在线观看| 日韩欧美在线二视频 | 男人操女人黄网站| 久久久久国产精品人妻aⅴ院 | 黄色毛片三级朝国网站| 日韩欧美三级三区| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 亚洲精品在线观看二区| 桃红色精品国产亚洲av| 欧美精品啪啪一区二区三区| 色94色欧美一区二区| 色综合婷婷激情| 一二三四社区在线视频社区8| 国产精品欧美亚洲77777| 美女午夜性视频免费| aaaaa片日本免费| 悠悠久久av| 一边摸一边抽搐一进一小说 | 免费高清在线观看日韩| 国产激情欧美一区二区| 欧美黄色片欧美黄色片| 校园春色视频在线观看| av在线播放免费不卡| 少妇的丰满在线观看| 韩国精品一区二区三区| 嫁个100分男人电影在线观看| 色婷婷久久久亚洲欧美| 精品国产乱码久久久久久男人| 真人做人爱边吃奶动态| 99国产精品免费福利视频| 多毛熟女@视频| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 两人在一起打扑克的视频| 老熟妇仑乱视频hdxx| 国产av又大| 亚洲熟女毛片儿| 在线观看午夜福利视频| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 捣出白浆h1v1| www.精华液| 啦啦啦免费观看视频1| e午夜精品久久久久久久| 婷婷精品国产亚洲av在线 | 久久久久久免费高清国产稀缺| 最新的欧美精品一区二区| 麻豆成人av在线观看| 1024视频免费在线观看| 麻豆成人av在线观看| 18在线观看网站| 国产亚洲精品久久久久久毛片 | 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 日韩视频一区二区在线观看| 国产1区2区3区精品| 国产午夜精品久久久久久| 日日爽夜夜爽网站| 捣出白浆h1v1| 91精品国产国语对白视频| 国产一区二区三区综合在线观看| 午夜免费鲁丝| 国产欧美日韩精品亚洲av| 我的亚洲天堂| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 亚洲在线自拍视频| 亚洲久久久国产精品| 国产精品一区二区免费欧美| 久久天堂一区二区三区四区| 久久影院123| 日本精品一区二区三区蜜桃| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 一二三四社区在线视频社区8| 亚洲 欧美一区二区三区| 天堂动漫精品| 精品国内亚洲2022精品成人 | 91国产中文字幕| 婷婷成人精品国产| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 亚洲精品在线美女| 99香蕉大伊视频| 韩国精品一区二区三区| 精品无人区乱码1区二区| 精品亚洲成a人片在线观看| 国产成人欧美在线观看 | 首页视频小说图片口味搜索| 亚洲第一av免费看| 亚洲国产中文字幕在线视频| 两个人免费观看高清视频| 久久午夜综合久久蜜桃| 欧美黑人欧美精品刺激| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 亚洲av电影在线进入| 亚洲国产欧美网| 久久中文字幕一级| 欧美精品啪啪一区二区三区| 中亚洲国语对白在线视频| 亚洲成人免费电影在线观看| 超色免费av| 日本黄色视频三级网站网址 | 一级a爱视频在线免费观看| 夜夜爽天天搞| 国产精品免费视频内射| 在线观看免费日韩欧美大片| 纯流量卡能插随身wifi吗| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 亚洲精品在线观看二区|