• <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 ?

    基于深度學(xué)習(xí)的文旅內(nèi)容命名實(shí)體識(shí)別研究

    2024-12-04 00:00:00王晢宇李紅
    關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)

    摘 要:實(shí)體是非結(jié)構(gòu)化文本中的重要組成部分,是構(gòu)成詞匯短語(yǔ)的關(guān)鍵內(nèi)容,每個(gè)研究領(lǐng)域通常都有其特定的實(shí)體集,因此好的實(shí)體識(shí)別研究可以幫助人工智能更準(zhǔn)確地理解語(yǔ)料內(nèi)容,對(duì)后續(xù)的關(guān)系抽取和更深層次的語(yǔ)義分析有重要作用。本文為了更準(zhǔn)確地從景區(qū)文化內(nèi)容相關(guān)文本中提取出具有研究意義和應(yīng)用價(jià)值的命名實(shí)體內(nèi)容,使用改進(jìn)的RoBERTa預(yù)訓(xùn)練模型,結(jié)合BiLSTM-CRF模型,提出了一種景區(qū)文化內(nèi)容實(shí)體識(shí)別的深度學(xué)習(xí)方法,并完成在該領(lǐng)域應(yīng)用的模型訓(xùn)練。并將該模型與其他常見實(shí)體識(shí)別模型進(jìn)行比較,證明了本方法在這項(xiàng)任務(wù)中的優(yōu)越表現(xiàn)。

    關(guān)鍵詞:命名實(shí)體識(shí)別;深度學(xué)習(xí);景區(qū)文化

    中圖分類號(hào):TP 391" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    旅游景區(qū)文化產(chǎn)業(yè)是現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的重要組成部分。2023年文化和旅游部印發(fā)的《國(guó)內(nèi)旅游提升計(jì)劃(2023—2025年)》提出了“加快智慧旅游發(fā)展,培育智慧旅游沉浸式體驗(yàn)新空間新場(chǎng)景”,標(biāo)志景區(qū)文化內(nèi)容數(shù)字化已成為現(xiàn)代化旅游產(chǎn)業(yè)下一個(gè)階段發(fā)展的主要目標(biāo)。將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于新型旅游文化體系的建設(shè)不僅具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值,還具有創(chuàng)新意義。

    1 研究現(xiàn)狀

    命名實(shí)體識(shí)別是從文本數(shù)據(jù)中抽取既定實(shí)體信息的技術(shù)。專家系統(tǒng)、基于規(guī)則和詞典的技術(shù)是早期的實(shí)體識(shí)別的常用手段。一些學(xué)者基于機(jī)器學(xué)習(xí)提出了新方法。在此基礎(chǔ)上,YU等結(jié)合KNN分類器和CRF模型構(gòu)建了半監(jiān)督的學(xué)習(xí)框架。與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法相比,深度學(xué)習(xí)更有利于發(fā)現(xiàn)隱藏特征。

    有學(xué)者(COLLOBERT R、CHO K和HUANG Z等)提出了長(zhǎng)、短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)及其變種門控循環(huán)單元(GRU)。2018年,李莉雙等[1]將BiLSTM模型應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集上。2021年GHADDAR A[2]提出了一種基于晶格的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Lattice-LSTM)模型。可見,通用領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別效果較好,但是專門領(lǐng)域內(nèi)的研究較少,尤其對(duì)旅游文化領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別研究略顯不足,這也是本文研究的重點(diǎn)。

    2 模型結(jié)構(gòu)

    試驗(yàn)?zāi)P徒Y(jié)構(gòu)主要由3個(gè)部分構(gòu)成。首先,將標(biāo)注的語(yǔ)料輸入RoBERTa模型中,通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的方式得到高質(zhì)量的詞向量。其次,將訓(xùn)練好的詞向量輸入BiLSTM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,得到初步的詞分類結(jié)果與標(biāo)簽。最后,將訓(xùn)練結(jié)果輸入CRF模型中進(jìn)行檢查和糾錯(cuò),根據(jù)對(duì)每個(gè)詞匯上下文的識(shí)別結(jié)果和訓(xùn)練相似度修正識(shí)別結(jié)果,完成整個(gè)命名實(shí)體識(shí)別流程。

    2.1 RoBERTa預(yù)訓(xùn)練模型

    RoBERTa模型的主體結(jié)構(gòu)由多層Transformer結(jié)構(gòu)堆疊而成,該結(jié)構(gòu)形成了更深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,如圖1所示。通常的預(yù)訓(xùn)練模型是單向計(jì)算的,該模型只能獲取單個(gè)方向的上下文信息,并受模型結(jié)構(gòu)的限制,詞匯的表征能力不足。該模型最大的不同點(diǎn)是使用了雙向的Transformer組件,并將Transformer層堆疊,可以同時(shí)得到前向和后向的Token,直接以P(wi|w1,...wi-1,wi+1,...,wn)為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,進(jìn)一步形成可以融合前向和后向文本信息的語(yǔ)言表征網(wǎng)絡(luò)模型。

    利用堆疊的Transformer結(jié)構(gòu),RoBERTa模型會(huì)將完整的前后文語(yǔ)段信息作為消息嵌入的一部分,這需要在嵌入層的同時(shí)輸入字符的詞信息、句子信息和位置信息,進(jìn)而確保輸入端獲得了詞匯的完整語(yǔ)法信息。

    RoBERTa的訓(xùn)練過(guò)程讓豐富的語(yǔ)義信息輸入可以充分發(fā)揮價(jià)值。1)動(dòng)態(tài)mask語(yǔ)言模型。模型在每次向內(nèi)提供輸入時(shí)動(dòng)態(tài)地生成mask,用時(shí)刻變化的[mask]隱藏掉輸入過(guò)程中15%的詞匯Token。在訓(xùn)練過(guò)程中模型發(fā)現(xiàn)了隨機(jī)詞被隱藏,獲取該位置詞信息時(shí)必須參考前后文的信息來(lái)推斷。因?yàn)門ransformer具有全局可視的特點(diǎn),同時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)表明,由于15%的詞匯隱藏對(duì)試驗(yàn)結(jié)果造成的負(fù)面影響可以忽略不計(jì),使用這種方法可以提升詞前后文的信息獲取率。因此每次向模型輸入一個(gè)序列時(shí)都會(huì)生成新的掩碼模式。在大量數(shù)據(jù)輸入的過(guò)程中模型將適應(yīng)全部掩碼策略,學(xué)習(xí)到最豐富的語(yǔ)言特征。2)字節(jié)對(duì)編碼(BPE)的方式。字節(jié)對(duì)編碼是混合使用了字符級(jí)別和單詞級(jí)別編碼的編碼方式,目前自然語(yǔ)言處理任務(wù)中廣泛采用了該編碼方式。為了獲取更細(xì)致的訓(xùn)練信息,模型采用byte BPE對(duì)詞匯特征進(jìn)行編碼,即用byte級(jí)別的實(shí)現(xiàn)方式對(duì)文本輸入進(jìn)行標(biāo)記。這一改變使詞表長(zhǎng)度擴(kuò)充到了原先的1.6倍,增加了2000萬(wàn)參數(shù)量,雖然一定程度上造成了模型效率下降,但是模型的準(zhǔn)確率有了可觀的提升。

    2.2 BiLSTM層

    BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)是由2個(gè)方向相反的LSTM模型構(gòu)成的,分別從正向和反向傳遞模型參數(shù)。由于經(jīng)典的LSTM模型只能獲取單向文本信息,而在語(yǔ)言學(xué)中一個(gè)詞語(yǔ)的含義通常受上下文內(nèi)容的影響,BiLSTM模型的提出巧妙地解決了這個(gè)問題。模型最終的輸出向量是由正向和反向的模型訓(xùn)練結(jié)果拼接而成的,因此該模型具有同時(shí)獲得詞匯前后文信息的能力。

    BiLSTM模型結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。BiLSTM由2個(gè)反向的LSTM模型組合而成。輸入信息是從RoBERTa模型訓(xùn)練得到的特征向量,模型中一部分從前向后處理輸入序列,另一部分反向處理輸入序列,2個(gè)LSTM模型分別互不干擾,計(jì)算出各自的訓(xùn)練結(jié)果,兩者的計(jì)算結(jié)果只有在各自計(jì)算結(jié)束后才會(huì)進(jìn)行拼接,進(jìn)而得到最終輸出結(jié)果。

    對(duì)于景區(qū)文化領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別的任務(wù),BiLSTM層計(jì)算特征向量對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的主要模型層。一些傳統(tǒng)的試驗(yàn)方法通過(guò)Word2Vec或者其他特征向量計(jì)算方法獲取輸入詞匯的特征向量,并將其輸入BiLSTM模型中進(jìn)行訓(xùn)練,直接得到分類結(jié)果。為了提高試驗(yàn)正確率,本文將RoBERTa作為預(yù)訓(xùn)練模型生成輸入特征向量,將CRF模型作為下一步試驗(yàn)的模型,既發(fā)揮了BiLSTM本身的優(yōu)勢(shì),又規(guī)避了模型本身的不足。

    2.3 條件隨機(jī)場(chǎng)

    條件隨機(jī)場(chǎng)鏈?zhǔn)綀D模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)本質(zhì)上是一種用判別式構(gòu)成的無(wú)向圖模型。模型根據(jù)對(duì)概率情況的條件分布進(jìn)行建模,而不是直接對(duì)聯(lián)合分布進(jìn)行建模,因此條件隨機(jī)場(chǎng)可以看作基于條件概率衍生出的一種圖結(jié)構(gòu)模型。模型的輸入是以組為單位的隨機(jī)變量,通過(guò)模型的計(jì)算輸出得到另一組隨機(jī)變量,可用于不同場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)問題。條件隨機(jī)場(chǎng)的輸入和輸出的表達(dá)式如下:設(shè)x={x1,x2,…,xn}為觀測(cè)序列,對(duì)應(yīng)的標(biāo)記序列y={y1,y2,…,yn},則條件隨機(jī)場(chǎng)的目標(biāo)函數(shù)可以記作P(y|x)。

    3 試驗(yàn)過(guò)程

    3.1 數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理

    本文使用的訓(xùn)練語(yǔ)料來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù),包括中國(guó)旅游網(wǎng)、文旅部政務(wù)門戶以及各大景區(qū)官網(wǎng)等平臺(tái)。借助信息提取技術(shù)從網(wǎng)頁(yè)中獲取10124篇文章,經(jīng)過(guò)篩選,剔除掉重復(fù)、低質(zhì)量文章后,剩余5000篇文章。將這些文章順序打亂,防止相近內(nèi)容過(guò)于集中,使用分詞技術(shù)將文章以詞短語(yǔ)為單位分開,最后使用開源的命名實(shí)體標(biāo)注工具標(biāo)注全部?jī)?nèi)容。人工審核標(biāo)注的準(zhǔn)確性后,將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集按照7∶2∶1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。

    本文進(jìn)行標(biāo)注時(shí)選用經(jīng)典的BIO體系,其優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)潔高效,識(shí)別結(jié)果可以更直接地轉(zhuǎn)化為關(guān)系抽取任務(wù)需要的數(shù)據(jù)格式。BIO是B(Beginning)、I(Intermediate)和O(Other)的縮寫,其中“B”表示一個(gè)實(shí)體開頭位置上的字符,“I”表示實(shí)體從中間到結(jié)尾的字符,“O”表示非實(shí)體的部分字符。文化數(shù)據(jù)與其他領(lǐng)域不同,其實(shí)體是描述景區(qū)要素的特定實(shí)體類型。

    根據(jù)對(duì)景區(qū)語(yǔ)料特征的研究,本文將命名實(shí)體分為5類:名稱(Name)、時(shí)間(Time)、行為(Denoter)、位置(Location)和對(duì)象(Object)。根據(jù)上述5類實(shí)體構(gòu)造BIO標(biāo)簽,得到11個(gè)預(yù)定義標(biāo)簽類型,見表1。

    3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)主要包括實(shí)體邊界劃分和實(shí)體類型標(biāo)注2個(gè)部分。預(yù)測(cè)結(jié)果正確的標(biāo)準(zhǔn)是預(yù)測(cè)得到的實(shí)體結(jié)果邊界、實(shí)體類型與實(shí)際標(biāo)簽的實(shí)體邊界、類型完全一致。評(píng)價(jià)指標(biāo)采用NER常用的評(píng)價(jià)指標(biāo),即Accuracy(精確率)、Precision(準(zhǔn)確率)、Recall(召回率)和F1值,分別如公式(1)~公式(4)所示。

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    式中:Accuracy為分類器或者模型對(duì)整體樣本判斷正確的能力;Precision為分類器或者模型正確預(yù)測(cè)正樣本精度的能力;Recall為分類器或者模型正確預(yù)測(cè)正樣本全度的能力;F1值為Precision和Recall的加權(quán)調(diào)和平均;TP為真正類,表示實(shí)體標(biāo)注正確且被預(yù)測(cè)為正確結(jié)果的數(shù)量;TN為真負(fù)類,表示實(shí)體標(biāo)注錯(cuò)誤且被預(yù)測(cè)為錯(cuò)誤結(jié)果的數(shù)量;FP為假正類,表示實(shí)體標(biāo)簽本身是錯(cuò)誤的,但是被預(yù)測(cè)為正確結(jié)果的數(shù)量;FN為假負(fù)類,表示實(shí)體本身標(biāo)注正確,但是被預(yù)測(cè)為錯(cuò)誤結(jié)果的數(shù)量。

    3.3 試驗(yàn)結(jié)果

    根據(jù)本節(jié)敘述的實(shí)體識(shí)別要求與評(píng)估原則,對(duì)5次重復(fù)試驗(yàn)各項(xiàng)結(jié)果取平均值后,本文使用的RoBERTa-BiLSTM-CRF模型在增強(qiáng)的CEC數(shù)據(jù)集命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中的整體標(biāo)注精確率為94.47%,準(zhǔn)確率為92.36%,召回率為90.87%,F(xiàn)1值為91.61%。5種命名實(shí)體分別的識(shí)別結(jié)果見表2。

    3.4 對(duì)比試驗(yàn)

    為了驗(yàn)證本模型在領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別任務(wù)上的優(yōu)勢(shì),本文在同一數(shù)據(jù)集與命名實(shí)體類型的基礎(chǔ)上分別用CRF、BiLSTM、BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF這4種模型進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)。詳細(xì)的對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果見表3。

    可以看出,簡(jiǎn)單的CRF和BiLSTM模型取得的結(jié)果并不理想。相比較下,BiLSTM-CRF增加了BERT預(yù)訓(xùn)練模型后使模型性能得到了明顯的提高,F(xiàn)1值提高了8.07%,足以證明預(yù)訓(xùn)練模型的引入和優(yōu)化對(duì)自然語(yǔ)言的命名實(shí)體識(shí)別效果有很大的提升。相比較BERT-BiLSTM-CRF,優(yōu)化后的RoBERTa模型對(duì)試驗(yàn)的四個(gè)指標(biāo)均有一定提升,可以證明RoBERTa比BERT模型效果更好。從結(jié)果可以看出本文采用的RoBERTa-BiLSTM-CRF方法取得了最佳的試驗(yàn)效果。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本研究描述了景區(qū)文化數(shù)據(jù)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)的試驗(yàn)過(guò)程。構(gòu)建了融合預(yù)訓(xùn)練模型的RoBERTa-BiLSTM-CRF試驗(yàn)框架,確定了試驗(yàn)?zāi)P偷膮?shù)設(shè)定。與當(dāng)前普遍采用的其他模型相比,本研究的方案更能夠獲取細(xì)顆粒度的實(shí)體信息,通過(guò)大量的對(duì)比試驗(yàn),從理論和實(shí)踐的角度驗(yàn)證了本方法的有效性,為景區(qū)數(shù)據(jù)數(shù)字化事業(yè)供了技術(shù)支持。

    參考文獻(xiàn)

    [1]李麗雙,郭元?jiǎng)P.基于CNN-BLSTM-CRF模型的生物醫(yī)學(xué)命名實(shí)體識(shí)別[J].中文信息學(xué)報(bào),2018,32(1):116-122.

    [2]GHADDAR A,LANGLAIS P,RASHID A,et al.Context-aware"adversarial training for name regularity bias in named entity recognition[J].2021,9:586-604.

    猜你喜歡
    深度學(xué)習(xí)
    從合坐走向合學(xué):淺議新學(xué)習(xí)模式的構(gòu)建
    面向大數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程開放實(shí)驗(yàn)平臺(tái)構(gòu)建研究
    基于自動(dòng)智能分類器的圖書館亂架圖書檢測(cè)
    搭建深度學(xué)習(xí)的三級(jí)階梯
    有體驗(yàn)的學(xué)習(xí)才是有意義的學(xué)習(xí)
    電子商務(wù)中基于深度學(xué)習(xí)的虛假交易識(shí)別研究
    利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)促進(jìn)學(xué)生深度學(xué)習(xí)的幾大策略
    考試周刊(2016年94期)2016-12-12 12:15:04
    MOOC與翻轉(zhuǎn)課堂融合的深度學(xué)習(xí)場(chǎng)域建構(gòu)
    大數(shù)據(jù)技術(shù)在反恐怖主義中的應(yīng)用展望
    深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于巖石圖像處理的可行性研究
    成人鲁丝片一二三区免费| 全区人妻精品视频| 精品久久久久久久久亚洲 | 国产精品久久视频播放| 国产单亲对白刺激| 91在线观看av| 人人妻人人澡欧美一区二区| 少妇的逼好多水| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 国产精品久久久久久人妻精品电影| 天天一区二区日本电影三级| 伊人久久精品亚洲午夜| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 99久久久亚洲精品蜜臀av| 在线观看av片永久免费下载| 亚洲精品一区av在线观看| 五月伊人婷婷丁香| 丰满的人妻完整版| 日韩欧美三级三区| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 最近视频中文字幕2019在线8| 午夜亚洲福利在线播放| 日本黄色片子视频| 天天一区二区日本电影三级| 国产伦精品一区二区三区视频9| 久久久精品欧美日韩精品| 男插女下体视频免费在线播放| 国产v大片淫在线免费观看| 国产久久久一区二区三区| 成人一区二区视频在线观看| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 国产av不卡久久| 两个人视频免费观看高清| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 一级av片app| 色综合欧美亚洲国产小说| 久久草成人影院| 成人鲁丝片一二三区免费| 如何舔出高潮| 国产精品野战在线观看| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 国产男靠女视频免费网站| a级毛片免费高清观看在线播放| 天天躁日日操中文字幕| 国产v大片淫在线免费观看| 免费观看精品视频网站| 女同久久另类99精品国产91| 永久网站在线| 日韩欧美三级三区| 日韩欧美精品免费久久 | 国产野战对白在线观看| 香蕉av资源在线| 日韩欧美免费精品| 在线免费观看不下载黄p国产 | 午夜精品一区二区三区免费看| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 午夜两性在线视频| 变态另类丝袜制服| 亚洲精品久久国产高清桃花| 亚洲男人的天堂狠狠| 国产av麻豆久久久久久久| 小说图片视频综合网站| 最好的美女福利视频网| 成人特级av手机在线观看| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 别揉我奶头 嗯啊视频| 免费观看精品视频网站| av在线蜜桃| 婷婷色综合大香蕉| 俄罗斯特黄特色一大片| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 亚洲av成人精品一区久久| 看十八女毛片水多多多| 2021天堂中文幕一二区在线观| 久久久久久久久久黄片| 成人无遮挡网站| 麻豆av噜噜一区二区三区| 久久久精品大字幕| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 国产精品精品国产色婷婷| 亚洲最大成人手机在线| 男人狂女人下面高潮的视频| av天堂中文字幕网| 亚洲国产精品sss在线观看| 变态另类丝袜制服| 午夜精品久久久久久毛片777| 国产精品永久免费网站| 内射极品少妇av片p| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 51国产日韩欧美| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 又紧又爽又黄一区二区| 91av网一区二区| 亚洲国产欧美人成| 久久久久九九精品影院| 乱码一卡2卡4卡精品| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 亚洲18禁久久av| а√天堂www在线а√下载| 色综合欧美亚洲国产小说| netflix在线观看网站| 三级国产精品欧美在线观看| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 国产精品久久视频播放| 天堂影院成人在线观看| 小说图片视频综合网站| 国产精品,欧美在线| 成人特级av手机在线观看| 久久久久九九精品影院| 十八禁国产超污无遮挡网站| 757午夜福利合集在线观看| 午夜免费成人在线视频| 99在线人妻在线中文字幕| 久久午夜福利片| 老司机福利观看| 欧美日本视频| 少妇人妻一区二区三区视频| 综合色av麻豆| 99久久精品国产亚洲精品| 免费观看精品视频网站| ponron亚洲| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 美女xxoo啪啪120秒动态图 | 动漫黄色视频在线观看| 国产精品,欧美在线| 麻豆国产av国片精品| 校园春色视频在线观看| 欧美最新免费一区二区三区 | 嫩草影院精品99| 午夜精品久久久久久毛片777| 免费黄网站久久成人精品 | 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 97热精品久久久久久| 国产精品久久久久久久久免 | 亚洲最大成人中文| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 欧美bdsm另类| 欧美激情在线99| 99久久精品国产亚洲精品| 亚洲男人的天堂狠狠| 在线观看舔阴道视频| 一进一出抽搐gif免费好疼| 欧美午夜高清在线| 色精品久久人妻99蜜桃| 色尼玛亚洲综合影院| 日日夜夜操网爽| 99视频精品全部免费 在线| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲自拍偷在线| 中亚洲国语对白在线视频| 精品日产1卡2卡| 亚洲午夜理论影院| 午夜免费成人在线视频| 波多野结衣高清无吗| 变态另类丝袜制服| 国产黄色小视频在线观看| 简卡轻食公司| 中文字幕高清在线视频| 91字幕亚洲| АⅤ资源中文在线天堂| 精品熟女少妇八av免费久了| 亚洲人成网站高清观看| 黄色日韩在线| 男女下面进入的视频免费午夜| 国产黄色小视频在线观看| 日本黄色片子视频| 成年版毛片免费区| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 亚洲最大成人av| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 中文字幕av成人在线电影| 欧美午夜高清在线| 久久久国产成人免费| 天堂网av新在线| 久久精品91蜜桃| 宅男免费午夜| 亚洲成av人片免费观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 少妇的逼好多水| 久99久视频精品免费| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 国产精品影院久久| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 国产美女午夜福利| 色综合婷婷激情| 伦理电影大哥的女人| 3wmmmm亚洲av在线观看| 欧美在线一区亚洲| 久久久久久久久中文| 嫩草影视91久久| 国产三级黄色录像| 免费在线观看成人毛片| 少妇熟女aⅴ在线视频| 午夜福利在线在线| 精品免费久久久久久久清纯| 亚洲第一电影网av| 亚洲成人久久性| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 亚洲五月天丁香| 中文字幕久久专区| 欧美又色又爽又黄视频| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 简卡轻食公司| 亚洲人成网站高清观看| 日韩免费av在线播放| 成人特级av手机在线观看| 国内精品久久久久久久电影| 99国产精品一区二区三区| 国产高清激情床上av| 69人妻影院| 我的女老师完整版在线观看| 热99re8久久精品国产| 1000部很黄的大片| 国产在线男女| 偷拍熟女少妇极品色| 久久久久久久久久成人| 免费在线观看成人毛片| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 免费一级毛片在线播放高清视频| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 日本五十路高清| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产一区二区激情短视频| 免费无遮挡裸体视频| 青草久久国产| 制服丝袜大香蕉在线| 在线观看av片永久免费下载| 久久人妻av系列| 日韩av在线大香蕉| 久久人人精品亚洲av| 午夜精品一区二区三区免费看| 免费高清视频大片| 久久人人精品亚洲av| 欧美最新免费一区二区三区 | 村上凉子中文字幕在线| 在线播放无遮挡| 色av中文字幕| 很黄的视频免费| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 女同久久另类99精品国产91| 一级作爱视频免费观看| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 一a级毛片在线观看| 天天一区二区日本电影三级| 日本三级黄在线观看| www.www免费av| 天美传媒精品一区二区| 少妇人妻一区二区三区视频| 免费在线观看成人毛片| 两个人视频免费观看高清| 精品午夜福利在线看| 国产乱人视频| 色5月婷婷丁香| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 毛片一级片免费看久久久久 | 欧美高清成人免费视频www| 国产美女午夜福利| 午夜福利在线观看吧| 亚洲最大成人av| 午夜福利18| av天堂中文字幕网| 精品人妻熟女av久视频| 免费av不卡在线播放| 精品国内亚洲2022精品成人| 一级av片app| 一本久久中文字幕| 99国产综合亚洲精品| 天堂动漫精品| 国产私拍福利视频在线观看| 日本五十路高清| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 九九在线视频观看精品| 国语自产精品视频在线第100页| 丁香六月欧美| 亚洲三级黄色毛片| 日日夜夜操网爽| 精品久久久久久久久久免费视频| 91麻豆av在线| 欧美3d第一页| 日韩有码中文字幕| 免费在线观看亚洲国产| 在线天堂最新版资源| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 99久久精品国产亚洲精品| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 国内精品久久久久久久电影| 免费观看精品视频网站| 在线观看免费视频日本深夜| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 一本综合久久免费| 91九色精品人成在线观看| 一个人看的www免费观看视频| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 久久久国产成人免费| 国产伦精品一区二区三区视频9| 亚洲成av人片在线播放无| 国产亚洲欧美98| 亚洲精品在线观看二区| 两个人的视频大全免费| 又黄又爽又免费观看的视频| 久久久久久久亚洲中文字幕 | 国产精品一区二区免费欧美| 最近在线观看免费完整版| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 亚洲乱码一区二区免费版| 在线观看免费视频日本深夜| 亚洲人与动物交配视频| 色播亚洲综合网| 观看美女的网站| 淫秽高清视频在线观看| 在线看三级毛片| а√天堂www在线а√下载| 国产av不卡久久| 精华霜和精华液先用哪个| 国语自产精品视频在线第100页| 成年免费大片在线观看| 91午夜精品亚洲一区二区三区 | 偷拍熟女少妇极品色| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 欧美高清成人免费视频www| 亚洲专区国产一区二区| 久久精品国产自在天天线| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 欧美区成人在线视频| 亚洲成人精品中文字幕电影| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 天美传媒精品一区二区| 少妇人妻精品综合一区二区 | 亚洲国产精品999在线| 日韩欧美国产一区二区入口| 国产精品一区二区三区四区久久| 亚洲五月天丁香| 亚洲成a人片在线一区二区| 欧美高清成人免费视频www| 亚洲午夜理论影院| 淫妇啪啪啪对白视频| 亚洲在线自拍视频| 国产在线精品亚洲第一网站| 日本在线视频免费播放| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 女人被狂操c到高潮| 一区二区三区四区激情视频 | 在线十欧美十亚洲十日本专区| 久久国产精品人妻蜜桃| 精品一区二区三区av网在线观看| 久久久久性生活片| 国内精品美女久久久久久| 久久热精品热| 亚洲第一区二区三区不卡| 精品久久久久久,| 亚洲美女黄片视频| 丁香欧美五月| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产精品久久久久久精品电影| 欧美三级亚洲精品| 99热这里只有是精品在线观看 | 亚洲国产欧美人成| 激情在线观看视频在线高清| 欧美中文日本在线观看视频| 青草久久国产| 深爱激情五月婷婷| 夜夜爽天天搞| 桃红色精品国产亚洲av| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 久久久久久久久大av| 舔av片在线| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 成人毛片a级毛片在线播放| 国语自产精品视频在线第100页| 亚洲国产精品合色在线| 亚洲国产高清在线一区二区三| 欧美区成人在线视频| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区 | 亚洲在线观看片| 国产久久久一区二区三区| 亚洲在线观看片| 我的老师免费观看完整版| 少妇的逼好多水| 亚洲精品影视一区二区三区av| 男女视频在线观看网站免费| 成人av在线播放网站| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 免费av观看视频| 欧美最新免费一区二区三区 | 人妻夜夜爽99麻豆av| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产精品精品国产色婷婷| 日韩 亚洲 欧美在线| 淫妇啪啪啪对白视频| 精品不卡国产一区二区三区| 日韩成人在线观看一区二区三区| www.999成人在线观看| 久久久久久久精品吃奶| 久久久久九九精品影院| 三级毛片av免费| 国产精品精品国产色婷婷| 禁无遮挡网站| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 国内精品久久久久精免费| 免费无遮挡裸体视频| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 男人舔女人下体高潮全视频| 欧美日韩乱码在线| 午夜激情福利司机影院| 真实男女啪啪啪动态图| 欧美日韩综合久久久久久 | 国产精品久久久久久精品电影| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 日韩欧美国产在线观看| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 日韩高清综合在线| 欧美黑人巨大hd| 99热这里只有精品一区| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 免费观看精品视频网站| 日本成人三级电影网站| 日韩免费av在线播放| h日本视频在线播放| 成人精品一区二区免费| 网址你懂的国产日韩在线| 无遮挡黄片免费观看| av在线天堂中文字幕| 国产成人欧美在线观看| 亚洲美女黄片视频| 舔av片在线| 怎么达到女性高潮| 国产野战对白在线观看| 日本一二三区视频观看| 国产在线男女| 99久久精品热视频| 欧美乱妇无乱码| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 露出奶头的视频| 亚洲欧美激情综合另类| 少妇熟女aⅴ在线视频| 宅男免费午夜| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产在线男女| 国产91精品成人一区二区三区| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国内精品久久久久精免费| 99国产精品一区二区蜜桃av| 国产男靠女视频免费网站| 久久6这里有精品| 老女人水多毛片| 久久人人精品亚洲av| 色播亚洲综合网| 真人做人爱边吃奶动态| 在线观看一区二区三区| 亚洲最大成人手机在线| 18+在线观看网站| 国产免费av片在线观看野外av| 亚洲成av人片免费观看| 在线观看舔阴道视频| 国产精品免费一区二区三区在线| 在线看三级毛片| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 男女床上黄色一级片免费看| 欧美黄色淫秽网站| 国产精品99久久久久久久久| 精品乱码久久久久久99久播| 中出人妻视频一区二区| 精品一区二区三区人妻视频| 91在线精品国自产拍蜜月| 国产色爽女视频免费观看| 少妇人妻一区二区三区视频| 久久久久国内视频| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 十八禁网站免费在线| 亚洲第一电影网av| 深夜a级毛片| 国产69精品久久久久777片| 国产爱豆传媒在线观看| 色播亚洲综合网| 99久久99久久久精品蜜桃| 亚洲综合色惰| 日韩亚洲欧美综合| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 久久久成人免费电影| 很黄的视频免费| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 国产精品爽爽va在线观看网站| 日韩欧美在线二视频| 日本黄大片高清| 国内揄拍国产精品人妻在线| 可以在线观看的亚洲视频| 国产精品亚洲一级av第二区| 男女之事视频高清在线观看| 亚洲av不卡在线观看| 日本免费一区二区三区高清不卡| 亚洲精品久久国产高清桃花| 婷婷丁香在线五月| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 国产精品永久免费网站| 亚洲欧美日韩无卡精品| 能在线免费观看的黄片| 欧美区成人在线视频| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 丁香六月欧美| 国产伦精品一区二区三区四那| 亚洲专区中文字幕在线| 中国美女看黄片| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲精品一区av在线观看| 99在线视频只有这里精品首页| 亚洲专区国产一区二区| 欧美日韩乱码在线| 看黄色毛片网站| 精品午夜福利在线看| 精品久久久久久久久久久久久| 91av网一区二区| 精品熟女少妇八av免费久了| 亚洲成人免费电影在线观看| 丝袜美腿在线中文| 特级一级黄色大片| 久久久精品欧美日韩精品| 午夜精品一区二区三区免费看| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 国产精品亚洲av一区麻豆| 999久久久精品免费观看国产| 亚洲精品影视一区二区三区av| 内射极品少妇av片p| 国产成人福利小说| 国产精品一区二区免费欧美| 丰满人妻一区二区三区视频av| 色尼玛亚洲综合影院| 午夜a级毛片| 美女高潮的动态| 午夜免费成人在线视频| 欧美色视频一区免费| 日韩中文字幕欧美一区二区| 性色av乱码一区二区三区2| netflix在线观看网站| 国产精品三级大全| 免费人成在线观看视频色| 丰满人妻一区二区三区视频av| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 久久国产乱子伦精品免费另类| 免费在线观看成人毛片| 激情在线观看视频在线高清| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 麻豆国产97在线/欧美| 亚洲中文日韩欧美视频| 90打野战视频偷拍视频| 精品久久久久久久久久久久久| 男女下面进入的视频免费午夜| 性欧美人与动物交配| 日本五十路高清| 很黄的视频免费| 欧美又色又爽又黄视频| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 日韩免费av在线播放| 精品一区二区三区视频在线| 色哟哟哟哟哟哟| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 精品福利观看| 亚洲黑人精品在线| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 岛国在线免费视频观看| 色5月婷婷丁香| 最近中文字幕高清免费大全6 | 女人十人毛片免费观看3o分钟| 国产精品乱码一区二三区的特点| 超碰av人人做人人爽久久| 国产精品亚洲美女久久久| 长腿黑丝高跟| 男女那种视频在线观看| 宅男免费午夜| 真实男女啪啪啪动态图| 亚洲精品色激情综合| 精品一区二区三区av网在线观看| 长腿黑丝高跟| av专区在线播放| 国产精品三级大全| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 噜噜噜噜噜久久久久久91| a级一级毛片免费在线观看| 综合色av麻豆| 一夜夜www| 怎么达到女性高潮| 精品久久国产蜜桃| 国内精品久久久久精免费| 精品久久国产蜜桃| 久久久久免费精品人妻一区二区| 免费观看人在逋| 黄色日韩在线| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| av福利片在线观看| 国产精华一区二区三区| av在线蜜桃| 成人av在线播放网站| 成人国产一区最新在线观看| 日韩高清综合在线| 国产午夜福利久久久久久| 在现免费观看毛片| 老熟妇仑乱视频hdxx| 欧美xxxx性猛交bbbb| 3wmmmm亚洲av在线观看| 午夜久久久久精精品| 国产精品一区二区三区四区久久| 成人欧美大片| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 丁香欧美五月|