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sun 发起了问题 • 0 人关注 • 0 个回复 • 299 次浏览 • 2017-12-22 09:37 • 来自相关话题

中文分词的应用

zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2017-12-18 10:56 • 来自相关话题

    在自然语言处理技术中,中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离,许多西文的处理方法中文不能直接采用,就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的基础,搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译(MT)、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等,都需要用到分词。因为中文需要分词,可能会影响一些研究,但同时也为一些企业带来机会,因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场,首先也是要解决中文分词问题。
    分词准确性对搜索引擎来说十分重要,但如果分词速度太慢,即使准确性再高,对于搜索引擎来说也是不可用的,因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页,如果分词耗用的时间过长,会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说,分词的准确性和速度,二者都需要达到很高的要求。研究中文分词的大多是科研院校,清华、北大、哈工大、中科院、北京语言大学、山西大学、东北大学、IBM研究院、微软中国研究院等都有自己的研究队伍,而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外,几乎没有了。科研院校研究的技术,大部分不能很快产品化,而一个专业公司的力量毕竟有限,看来中文分词技术要想更好的服务于更多的产品,还有很长一段路。 查看全部
    在自然语言处理技术中,中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离,许多西文的处理方法中文不能直接采用,就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的基础,搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译(MT)、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等,都需要用到分词。因为中文需要分词,可能会影响一些研究,但同时也为一些企业带来机会,因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场,首先也是要解决中文分词问题。
    分词准确性对搜索引擎来说十分重要,但如果分词速度太慢,即使准确性再高,对于搜索引擎来说也是不可用的,因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页,如果分词耗用的时间过长,会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说,分词的准确性和速度,二者都需要达到很高的要求。研究中文分词的大多是科研院校,清华、北大、哈工大、中科院、北京语言大学、山西大学、东北大学、IBM研究院、微软中国研究院等都有自己的研究队伍,而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外,几乎没有了。科研院校研究的技术,大部分不能很快产品化,而一个专业公司的力量毕竟有限,看来中文分词技术要想更好的服务于更多的产品,还有很长一段路。

中文分词的技术难点

zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 171 次浏览 • 2017-12-14 16:46 • 来自相关话题

    有了成熟的分词算法,是否就能容易的解决中文分词的问题呢?事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言,让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中,有两大难题一直没有完全突破。
歧义识别
    歧义是指同样的一句话,可能有两种或者更多的切分方法。主要的歧义有两种:交集型歧义和组合型歧义,例如:表面的,因为"表面"和"面的"都是词,那么这个短语就可以分成"表面 的"和"表 面的"。这种称为交集型歧义(交叉歧义)。像这种交集型歧义十分常见,前面举的"和服"的例子,其实就是因为交集型歧义引起的错误。"化妆和服装"可以分成"化妆 和 服装"或者"化妆 和服 装"。由于没有人的知识去理解,计算机很难知道到底哪个方案正确。
    交集型歧义相对组合型歧义来说是还算比较容易处理,组合型歧义就必须根据整个句子来判断了。例如,在句子"这个门把手坏了"中,"把手"是个词,但在句子"请把手拿开"中,"把手"就不是一个词;在句子"将军任命了一名中将"中,"中将"是个词,但在句子"产量三年中将增长两倍"中,"中将"就不再是词。这些词计算机又如何去识别?
    如果交集型歧义和组合型歧义计算机都能解决的话,在歧义中还有一个难题,是真歧义。真歧义意思是给出一句话,由人去判断也不知道哪个应该是词,哪个应该不是词。例如:"乒乓球拍卖完了",可以切分成"乒乓 球拍 卖 完 了"、也可切分成"乒乓球 拍卖 完 了",如果没有上下文其他的句子,恐怕谁也不知道"拍卖"在这里算不算一个词。
新词识别
    命名实体(人名、地名)、新词,专业术语称为未登录词。也就是那些在分词词典中没有收录,但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名,人可以很容易理解。句子"王军虎去广州了"中,"王军虎"是个词,因为是一个人的名字,但要是让计算机去识别就困难了。如果把"王军虎"做为一个词收录到字典中去,全世界有那么多名字,而且每时每刻都有新增的人名,收录这些人名本身就是一项既不划算又巨大的工程。即使这项工作可以完成,还是会存在问题,例如:在句子"王军虎头虎脑的"中,"王军虎"还能不能算词?
    除了人名以外,还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题,而且这些又正好是人们经常使用的词,因此对于搜索引擎来说,分词系统中的新词识别十分重要。新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。 查看全部
    有了成熟的分词算法,是否就能容易的解决中文分词的问题呢?事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言,让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中,有两大难题一直没有完全突破。
歧义识别
    歧义是指同样的一句话,可能有两种或者更多的切分方法。主要的歧义有两种:交集型歧义和组合型歧义,例如:表面的,因为"表面"和"面的"都是词,那么这个短语就可以分成"表面 的"和"表 面的"。这种称为交集型歧义(交叉歧义)。像这种交集型歧义十分常见,前面举的"和服"的例子,其实就是因为交集型歧义引起的错误。"化妆和服装"可以分成"化妆 和 服装"或者"化妆 和服 装"。由于没有人的知识去理解,计算机很难知道到底哪个方案正确。
    交集型歧义相对组合型歧义来说是还算比较容易处理,组合型歧义就必须根据整个句子来判断了。例如,在句子"这个门把手坏了"中,"把手"是个词,但在句子"请把手拿开"中,"把手"就不是一个词;在句子"将军任命了一名中将"中,"中将"是个词,但在句子"产量三年中将增长两倍"中,"中将"就不再是词。这些词计算机又如何去识别?
    如果交集型歧义和组合型歧义计算机都能解决的话,在歧义中还有一个难题,是真歧义。真歧义意思是给出一句话,由人去判断也不知道哪个应该是词,哪个应该不是词。例如:"乒乓球拍卖完了",可以切分成"乒乓 球拍 卖 完 了"、也可切分成"乒乓球 拍卖 完 了",如果没有上下文其他的句子,恐怕谁也不知道"拍卖"在这里算不算一个词。
新词识别
    命名实体(人名、地名)、新词,专业术语称为未登录词。也就是那些在分词词典中没有收录,但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名,人可以很容易理解。句子"王军虎去广州了"中,"王军虎"是个词,因为是一个人的名字,但要是让计算机去识别就困难了。如果把"王军虎"做为一个词收录到字典中去,全世界有那么多名字,而且每时每刻都有新增的人名,收录这些人名本身就是一项既不划算又巨大的工程。即使这项工作可以完成,还是会存在问题,例如:在句子"王军虎头虎脑的"中,"王军虎"还能不能算词?
    除了人名以外,还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题,而且这些又正好是人们经常使用的词,因此对于搜索引擎来说,分词系统中的新词识别十分重要。新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。

中文分词算法分类

zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 198 次浏览 • 2017-12-13 15:07 • 来自相关话题

    现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。
字符匹配
    这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个"充分大的"机器词典中的词条进行配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配;常用的几种机械分词方法如下:
1)正向最大匹配法(由左到右的方向);
2)逆向最大匹配法(由右到左的方向);
3)最少切分(使每一句中切出的词数最小);
4)双向最大匹配法(进行由左到右、由右到左两次扫描)
    还可以将上述各种方法相互组合,例如,可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点,正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统,都是把机械分词作为一种初分手段,还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
    一种方法是改进扫描方式,称为特征扫描或标志切分,优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词,以这些词作为断点,可将原字符串分为较小的串再来进机械分词,从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来,利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助,并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整,从而极大地提高切分的准确率。
    对于机械分词方法,可以建立一个一般的模型,在这方面有专业的学术论文,这里不做详细论述。
理解法
    这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解,达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析,利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分:分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下,分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断,即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性,难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式,因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
统计法
    从形式上看,词是稳定的字的组合,因此在上下文中,相邻的字同时出现的次数越多,就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计,计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息,计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时,便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计,不需要切分词典,因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性,会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组,例如"这一"、"之一"、"有的"、"我的"、"许多的"等,并且对常用词的识别精度差,时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典(常用词词典)进行串匹配分词,同时使用统计方法识别一些新的词,即将串频统计和串匹配结合起来,既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点,又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
    另外一类是基于统计机器学习的方法。首先给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语切分的规律(称为训练),从而实现对未知文本的切分。我们知道,汉语中各个字单独作词语的能力是不同的,此外有的字常常作为前缀出现,有的字却常常作为后缀("者""性"),结合两个字相临时是否成词的信息,这样就得到了许多与分词有关的知识。这种方法就是充分利用汉语组词的规律来分词。这种方法的最大缺点是需要有大量预先分好词的语料作支撑,而且训练过程中时空开销极大。
    到底哪种分词算法的准确度更高,目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说,不可能单独依靠某一种算法来实现,都需要综合不同的算法。例如,海量科技的分词算法就采用"复方分词法",所谓复方,就是像中西医结合般综合运用机械方法和知识方法。对于成熟的中文分词系统,需要多种算法综合处理问题。 查看全部
    现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。
字符匹配
    这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个"充分大的"机器词典中的词条进行配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配;常用的几种机械分词方法如下:
1)正向最大匹配法(由左到右的方向);
2)逆向最大匹配法(由右到左的方向);
3)最少切分(使每一句中切出的词数最小);
4)双向最大匹配法(进行由左到右、由右到左两次扫描)
    还可以将上述各种方法相互组合,例如,可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点,正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统,都是把机械分词作为一种初分手段,还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
    一种方法是改进扫描方式,称为特征扫描或标志切分,优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词,以这些词作为断点,可将原字符串分为较小的串再来进机械分词,从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来,利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助,并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整,从而极大地提高切分的准确率。
    对于机械分词方法,可以建立一个一般的模型,在这方面有专业的学术论文,这里不做详细论述。
理解法
    这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解,达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析,利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分:分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下,分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断,即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性,难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式,因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
统计法
    从形式上看,词是稳定的字的组合,因此在上下文中,相邻的字同时出现的次数越多,就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计,计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息,计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时,便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计,不需要切分词典,因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性,会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组,例如"这一"、"之一"、"有的"、"我的"、"许多的"等,并且对常用词的识别精度差,时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典(常用词词典)进行串匹配分词,同时使用统计方法识别一些新的词,即将串频统计和串匹配结合起来,既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点,又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
    另外一类是基于统计机器学习的方法。首先给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语切分的规律(称为训练),从而实现对未知文本的切分。我们知道,汉语中各个字单独作词语的能力是不同的,此外有的字常常作为前缀出现,有的字却常常作为后缀("者""性"),结合两个字相临时是否成词的信息,这样就得到了许多与分词有关的知识。这种方法就是充分利用汉语组词的规律来分词。这种方法的最大缺点是需要有大量预先分好词的语料作支撑,而且训练过程中时空开销极大。
    到底哪种分词算法的准确度更高,目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说,不可能单独依靠某一种算法来实现,都需要综合不同的算法。例如,海量科技的分词算法就采用"复方分词法",所谓复方,就是像中西医结合般综合运用机械方法和知识方法。对于成熟的中文分词系统,需要多种算法综合处理问题。

中文分词的基本信息

zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 198 次浏览 • 2017-12-12 16:01 • 来自相关话题

    中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,不过在词这一层上,中文比之英文要复杂的多、困难的多。
背景
    存在中文分词技术,是由于中文在基本文法上有其特殊性,具体表现在:
1.与英文为代表的拉丁语系语言相比,英文以空格作为天然的分隔符,而中文由于继承自古代汉语的传统,词语之间没有分隔。 古代汉语中除了连绵词和人名地名等,词通常就是单个汉字,所以当时没有分词书写的必要。而现代汉语中双字或多字词居多,一个字不再等同于一个词。
2.在中文里,"词"和"词组"边界模糊
    现代汉语的基本表达单元虽然为"词",且以双字或者多字词居多,但由于人们认识水平的不同,对词和短语的边界很难去区分。
    例如:"对随地吐痰者给予处罚","随地吐痰者"本身是一个词还是一个短语,不同的人会有不同的标准,同样的"海上""酒厂"等等,即使是同一个人也可能做出不同判断,如果汉语真的要分词书写,必然会出现混乱,难度很大。
    中文分词的方法其实不局限于中文应用,也被应用到英文处理,如手写识别,单词之间的空格就不很清楚,中文分词方法可以帮助判别英文单词的边界。
作用
    中文分词是文本挖掘的基础,对于输入的一段中文,成功的进行中文分词,可以达到电脑自动识别语句含义的效果。
    中文分词技术属于自然语言处理技术范畴,对于一句话,人可以通过自己的知识来明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能理解?其处理过程就是分词算法。
影响
    中文分词对于搜索引擎来说,最重要的并不是找到所有结果,因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义,没有人能看得完,最重要的是把最相关的结果排在最前面,这也称为相关度排序。中文分词的准确与否,常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。从定性分析来说,搜索引擎的分词算法不同,词库的不同都会影响页面的返回结果。 查看全部
    中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,不过在词这一层上,中文比之英文要复杂的多、困难的多。
背景
    存在中文分词技术,是由于中文在基本文法上有其特殊性,具体表现在:
1.与英文为代表的拉丁语系语言相比,英文以空格作为天然的分隔符,而中文由于继承自古代汉语的传统,词语之间没有分隔。 古代汉语中除了连绵词和人名地名等,词通常就是单个汉字,所以当时没有分词书写的必要。而现代汉语中双字或多字词居多,一个字不再等同于一个词。
2.在中文里,"词"和"词组"边界模糊
    现代汉语的基本表达单元虽然为"词",且以双字或者多字词居多,但由于人们认识水平的不同,对词和短语的边界很难去区分。
    例如:"对随地吐痰者给予处罚","随地吐痰者"本身是一个词还是一个短语,不同的人会有不同的标准,同样的"海上""酒厂"等等,即使是同一个人也可能做出不同判断,如果汉语真的要分词书写,必然会出现混乱,难度很大。
    中文分词的方法其实不局限于中文应用,也被应用到英文处理,如手写识别,单词之间的空格就不很清楚,中文分词方法可以帮助判别英文单词的边界。
作用
    中文分词是文本挖掘的基础,对于输入的一段中文,成功的进行中文分词,可以达到电脑自动识别语句含义的效果。
    中文分词技术属于自然语言处理技术范畴,对于一句话,人可以通过自己的知识来明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能理解?其处理过程就是分词算法。
影响
    中文分词对于搜索引擎来说,最重要的并不是找到所有结果,因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义,没有人能看得完,最重要的是把最相关的结果排在最前面,这也称为相关度排序。中文分词的准确与否,常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。从定性分析来说,搜索引擎的分词算法不同,词库的不同都会影响页面的返回结果。

语义分析技术

努力去过每一天 发表了文章 • 0 个评论 • 182 次浏览 • 2017-10-23 13:48 • 来自相关话题

人际关系中几乎所有沟通都离不开语言,即使你与对方进行的只是“眉目传情”等非语言行为的沟通,但要阐述这些行为的意义或者对行为进行描述时,同样离不开语言或文本。弗洛伊德设想的无意识是一个充满着欲望、冲动、压力、倾向等动力机制的层次。然而,由于我们除了无意识的外在表现——梦、症状、神经性行为——所提供的语言材料之外,并无通向无意识的任何直接途径,无意识中的心理内容和动力机制实际上成了可想见而不可触及的神秘力量。因此,对无意识的了解更多地表现为对话语的分析,语言在心理咨询特别是分析治疗中具有无法替代的重要性。故而精神分析大师拉康得出一个结论:“无意识就是语言,就是话语”。

拉康的这句话实际上提出了一个非常明确简洁的关于无意识的理论,道出了语义分析的重要性与可能性。他认为:既然我们在处理无意识时所遇到的只是语言,为什么还要假设别的永远无法证明的东西呢?梦的语言提供了通向无意识的唯一途径,我们完全可以运用语言学的规则,例如“隐喻”与“换喻”,遵循着“能指连环”达到隐藏在后的无意识。而以这样的方式发掘出来的无意识只可能是一段话与一篇文本。

拉康精神分析的重要概念是“能指”和“所指”,“能指”即语言表面上的意义及指向,“所指”即语言背后的指向与无意识含义。一个人讲话的时候,常常以一个词来代替另外一些词,即在一个词中可能凝缩许多另外的词的意义,拉康将其称之为“隐喻”。例如“小狗”这个词,可能想表达是“无助、忠诚、乖巧”等词语的意义,暗指说话者自己或者他所喜欢的一个人。另一情况是以一个词带出另一个词,从而将一种想表达的意义从一个词移置到另一个词身上,这种情况称之为“换喻”。总之,由于隐喻与换喻的使用,人的语言就可以避开“所指”而停留在“能指”状态。语义分析的目的就是通过对语言能指连环——语义的逻辑关系——的分析,将具有表面意义的词语还原为说话者无意识的心理意义,即从能指回复到所指。

未经理性意识精心设计的话语在无意识层面具有精确的所指。也就是说人不经意中说出的话具有精确的无意识意义。而那些经过理性意识周密设计的语言则只具有表面的词语学意义而不具备潜意识的所指。例如,依照计划进行会议发言,或者应约为某个来访者作咨询,这些话语大部分都是经由理性意识处理过的语言而不具备分析价值,话语表面的意义就是它的所指。这实际上对语义分析给出了一个基本的界定:被分析的语言是来访者自发的不经意的话语,试图对来访者所有的语言都进行语义分析是对语义分析的滥用。

进行语义分析的基本方法和步骤是

①、放松下来仔细倾听来访者陈述,不仅要听出语言的内容,而且要观察伴随语言的情绪和肢体动作变化;

②、发现来访者语句中存在“隐喻”和“换喻”等伪装,在这些伪装的背后,往往投射或移置了来访者内心深处的情感冲突或无意识愿望; 

③、通过词语联想和自由联想,对话语中的一些关键词语进行意义扩展;

④、去除隐喻和换喻,从能指到所指,进行词语替换,向来访者解释话语的真实意义。

示例:语义分析——无助的父母和伤心的孩子

来访者是一位长相出众的23岁女孩,大学毕业后参加工作,因有“乘车昏厥”和“异性恐惧”而接受心理治疗。来访者父母的婚姻关系十分冷漠,家庭经济比较困难。从小到大父亲对她的训斥中使用频率最高的语言是预言她“长大以后没出息”。成人以后,父亲又寄希望于女儿能够嫁个有钱人,有一份高的收入来帮助家庭走出经济困境,而自己却无所事事。母女关系方面,女儿是母亲情感上唯一的依靠,成了母亲的“心理减压师”,母亲总在孩子面前表现无助、沮丧和哀怨,这让来访者承受了巨大的精神压力。下面是她在治疗期间对心理医生的一段自发的陈述:(语言文本)

“过去,当我看见那些乞讨的人时,我会非常的伤心,总会很同情他们,给他们一点钱什么的。可是,我现在不想这样做,我想我自己都是一个需要别人关心的人,为什么还要同情他们?他们那样也许与我无关,与我有什么关系呢?”

“我看一只小狗,孤单地在外面流浪。我会伤心流泪,我拼命地追啊追,花很多时间找它,给它喂一点食物。有一天,这条小狗被一个好心的人收养了。我非常高兴地说:呀,你收养它啦!这时,我就非常非常高兴起来。”

“我看到一艘漂亮的飞船,一条游艇,但没有人开它,放置在那里很浪费。我没有办法去旅游,无法达到彼岸,真的很浪费的。”

这几段话语的表面意义是显而易见的。如果仅仅是浏览一下这些话语,我们并不知道来访者到底在暗指什么,因为来访者在无意识中使用了“换喻”和“隐喻”等伪装技术,不过来访者自己并不清楚自己在说什么。但是,反复斟酌这些话语我们会有一种“怪怪”的“不可思议”的感觉:“乞讨的人”就是乞讨的人,人们或许施以同情,但是为什么她看到乞讨的人自己就会伤心起来呢?除非乞讨的人与她自己有某种联系。看到流浪的“小狗”她就会伤心流泪同样令人费解。如果我们把话语中的一些词语换乘另外一些词语,意义会非常明确地显现出来。

乞讨的人——母亲、父亲;

钱——情感支助或某种付出;

小狗——我自己;

好心人——帮助者、心理医生;

飞船、游艇——23岁的我;

浪费——未谈恋爱、虚度光阴的状态;

旅游——开始一段美好的浪漫的人生旅途;

彼岸——好的、健康的、越过某种障碍后的状态。

通过上述词语替代,来访者真正想表达的内容就成了与“语言文本”相对应的另一番话语,具有明确的无意识心理含义,由此我们可以洞见来访者最真实的语言和被压抑的愿望。这个经翻译出来的文本是与“语言文本”相对应的“无意识文本”。可以表述为:(无意识文本)

“过去,我看见我母亲那可怜的样子,我会可非常地伤心,总会很同情他们,为他们分担情感的痛苦和家庭的困难。可是,我现在不想这样做,我想我自己都是一个需要别人关心的人,为什么还要同情他们?他们的不幸也许不是我造成的,与我有什么关系呢?”

“我看见我自己,我一个人,孤单地在外面流浪,没有人理解我,我为我自己伤心流泪。我想找回我自己,花很多时间找她,给她一点安慰。有一天,我遇到了一个好心的人,他接纳了我。于是我非常高兴地说:呀,你不讨厌我啦!接纳我啦!这时,我就非常非常高兴起来。”

“我看到我自己是一个非常漂亮的女孩,一个梦想自由自在地生活和恋爱的女孩,可惜没有男朋友,我正在浪费青春。我没有办法开始新的生活,我无法突破心理障碍实现这个梦想。真的我很浪费青春年华。”

语义分析既可以书面的方式也可以会谈的方式进行,但由于需要对某些关键词语进行联想,所以,用面谈的方式进行分析更容易更准确。我们应该清楚,语言文本与无意识文本之间的关系是谜面与谜底的关系,它们依据词语意义上的相似性、内在一致性、逻辑性和偶然性(如一次车祸可能将“车祸”与“医生”联系在一起)相关联。上例中“流浪的小狗”之所以与“我自己”相关联,是因为这两者有其共同特征,即“缺少关爱”和“漂泊无依”。“乞讨的人”之所以用来表示“她的父母”,是因为在“穷困潦倒”和“寄希望于别人资助”方面,两者具有类比性。“旅游”之所以与“开始一段美好的浪漫人生”相关联,则是人们生活中最起码的常识。这里,因词语与词语之间意义和联想资料上的一致性、相似性、逻辑性和(对来访者而言具有特殊意义的)偶然性而建立的词语关联就是拉康所谓的“能指连环”发现能指连环是进行语义分析的关键。 查看全部
人际关系中几乎所有沟通都离不开语言,即使你与对方进行的只是“眉目传情”等非语言行为的沟通,但要阐述这些行为的意义或者对行为进行描述时,同样离不开语言或文本。弗洛伊德设想的无意识是一个充满着欲望、冲动、压力、倾向等动力机制的层次。然而,由于我们除了无意识的外在表现——梦、症状、神经性行为——所提供的语言材料之外,并无通向无意识的任何直接途径,无意识中的心理内容和动力机制实际上成了可想见而不可触及的神秘力量。因此,对无意识的了解更多地表现为对话语的分析,语言在心理咨询特别是分析治疗中具有无法替代的重要性。故而精神分析大师拉康得出一个结论:“无意识就是语言,就是话语”。

拉康的这句话实际上提出了一个非常明确简洁的关于无意识的理论,道出了语义分析的重要性与可能性。他认为:既然我们在处理无意识时所遇到的只是语言,为什么还要假设别的永远无法证明的东西呢?梦的语言提供了通向无意识的唯一途径,我们完全可以运用语言学的规则,例如“隐喻”与“换喻”,遵循着“能指连环”达到隐藏在后的无意识。而以这样的方式发掘出来的无意识只可能是一段话与一篇文本。

拉康精神分析的重要概念是“能指”和“所指”,“能指”即语言表面上的意义及指向,“所指”即语言背后的指向与无意识含义。一个人讲话的时候,常常以一个词来代替另外一些词,即在一个词中可能凝缩许多另外的词的意义,拉康将其称之为“隐喻”。例如“小狗”这个词,可能想表达是“无助、忠诚、乖巧”等词语的意义,暗指说话者自己或者他所喜欢的一个人。另一情况是以一个词带出另一个词,从而将一种想表达的意义从一个词移置到另一个词身上,这种情况称之为“换喻”。总之,由于隐喻与换喻的使用,人的语言就可以避开“所指”而停留在“能指”状态。语义分析的目的就是通过对语言能指连环——语义的逻辑关系——的分析,将具有表面意义的词语还原为说话者无意识的心理意义,即从能指回复到所指。

未经理性意识精心设计的话语在无意识层面具有精确的所指。也就是说人不经意中说出的话具有精确的无意识意义。而那些经过理性意识周密设计的语言则只具有表面的词语学意义而不具备潜意识的所指。例如,依照计划进行会议发言,或者应约为某个来访者作咨询,这些话语大部分都是经由理性意识处理过的语言而不具备分析价值,话语表面的意义就是它的所指。这实际上对语义分析给出了一个基本的界定:被分析的语言是来访者自发的不经意的话语,试图对来访者所有的语言都进行语义分析是对语义分析的滥用。

进行语义分析的基本方法和步骤是

①、放松下来仔细倾听来访者陈述,不仅要听出语言的内容,而且要观察伴随语言的情绪和肢体动作变化;

②、发现来访者语句中存在“隐喻”和“换喻”等伪装,在这些伪装的背后,往往投射或移置了来访者内心深处的情感冲突或无意识愿望; 

③、通过词语联想和自由联想,对话语中的一些关键词语进行意义扩展;

④、去除隐喻和换喻,从能指到所指,进行词语替换,向来访者解释话语的真实意义。

示例:语义分析——无助的父母和伤心的孩子

来访者是一位长相出众的23岁女孩,大学毕业后参加工作,因有“乘车昏厥”和“异性恐惧”而接受心理治疗。来访者父母的婚姻关系十分冷漠,家庭经济比较困难。从小到大父亲对她的训斥中使用频率最高的语言是预言她“长大以后没出息”。成人以后,父亲又寄希望于女儿能够嫁个有钱人,有一份高的收入来帮助家庭走出经济困境,而自己却无所事事。母女关系方面,女儿是母亲情感上唯一的依靠,成了母亲的“心理减压师”,母亲总在孩子面前表现无助、沮丧和哀怨,这让来访者承受了巨大的精神压力。下面是她在治疗期间对心理医生的一段自发的陈述:(语言文本)

“过去,当我看见那些乞讨的人时,我会非常的伤心,总会很同情他们,给他们一点钱什么的。可是,我现在不想这样做,我想我自己都是一个需要别人关心的人,为什么还要同情他们?他们那样也许与我无关,与我有什么关系呢?”

“我看一只小狗,孤单地在外面流浪。我会伤心流泪,我拼命地追啊追,花很多时间找它,给它喂一点食物。有一天,这条小狗被一个好心的人收养了。我非常高兴地说:呀,你收养它啦!这时,我就非常非常高兴起来。”

“我看到一艘漂亮的飞船,一条游艇,但没有人开它,放置在那里很浪费。我没有办法去旅游,无法达到彼岸,真的很浪费的。”

这几段话语的表面意义是显而易见的。如果仅仅是浏览一下这些话语,我们并不知道来访者到底在暗指什么,因为来访者在无意识中使用了“换喻”和“隐喻”等伪装技术,不过来访者自己并不清楚自己在说什么。但是,反复斟酌这些话语我们会有一种“怪怪”的“不可思议”的感觉:“乞讨的人”就是乞讨的人,人们或许施以同情,但是为什么她看到乞讨的人自己就会伤心起来呢?除非乞讨的人与她自己有某种联系。看到流浪的“小狗”她就会伤心流泪同样令人费解。如果我们把话语中的一些词语换乘另外一些词语,意义会非常明确地显现出来。

乞讨的人——母亲、父亲;

钱——情感支助或某种付出;

小狗——我自己;

好心人——帮助者、心理医生;

飞船、游艇——23岁的我;

浪费——未谈恋爱、虚度光阴的状态;

旅游——开始一段美好的浪漫的人生旅途;

彼岸——好的、健康的、越过某种障碍后的状态。

通过上述词语替代,来访者真正想表达的内容就成了与“语言文本”相对应的另一番话语,具有明确的无意识心理含义,由此我们可以洞见来访者最真实的语言和被压抑的愿望。这个经翻译出来的文本是与“语言文本”相对应的“无意识文本”。可以表述为:(无意识文本)

“过去,我看见我母亲那可怜的样子,我会可非常地伤心,总会很同情他们,为他们分担情感的痛苦和家庭的困难。可是,我现在不想这样做,我想我自己都是一个需要别人关心的人,为什么还要同情他们?他们的不幸也许不是我造成的,与我有什么关系呢?”

“我看见我自己,我一个人,孤单地在外面流浪,没有人理解我,我为我自己伤心流泪。我想找回我自己,花很多时间找她,给她一点安慰。有一天,我遇到了一个好心的人,他接纳了我。于是我非常高兴地说:呀,你不讨厌我啦!接纳我啦!这时,我就非常非常高兴起来。”

“我看到我自己是一个非常漂亮的女孩,一个梦想自由自在地生活和恋爱的女孩,可惜没有男朋友,我正在浪费青春。我没有办法开始新的生活,我无法突破心理障碍实现这个梦想。真的我很浪费青春年华。”

语义分析既可以书面的方式也可以会谈的方式进行,但由于需要对某些关键词语进行联想,所以,用面谈的方式进行分析更容易更准确。我们应该清楚,语言文本与无意识文本之间的关系是谜面与谜底的关系,它们依据词语意义上的相似性、内在一致性、逻辑性和偶然性(如一次车祸可能将“车祸”与“医生”联系在一起)相关联。上例中“流浪的小狗”之所以与“我自己”相关联,是因为这两者有其共同特征,即“缺少关爱”和“漂泊无依”。“乞讨的人”之所以用来表示“她的父母”,是因为在“穷困潦倒”和“寄希望于别人资助”方面,两者具有类比性。“旅游”之所以与“开始一段美好的浪漫人生”相关联,则是人们生活中最起码的常识。这里,因词语与词语之间意义和联想资料上的一致性、相似性、逻辑性和(对来访者而言具有特殊意义的)偶然性而建立的词语关联就是拉康所谓的“能指连环”发现能指连环是进行语义分析的关键。

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gaozhihui 发表了文章 • 0 个评论 • 161 次浏览 • 2017-09-27 12:48 • 来自相关话题

数字谐音大全:
1、“0”开头
01925:你依旧爱我。
02746:你恶心死了。
02825:你爱不爱我。
03456:你相思无用。
0437:你是神经。
045617:你是我的氧气。
04527:你是我爱妻。
04535:你是否想我。
04551:你是我唯一。
0456: 你是我的。
04567:你是我老妻。
0457:你是我妻。
045692:你是我的最爱。
0487:你是白痴。
0487561:你是白痴无药医。
0564335:你无聊时想想我。
0594184:你我就是一辈子。
065:原谅我。
06537:你惹我生气。
07382: 你欺善怕恶。
0748:你去死吧。
07868:你吃饱了吗?
08056:你不理我了。
0837:你别生气。
095:你找我。
098:你走吧。

2、“1”开头
1314:一生一世。
1314920:一生一世就爱你。
1372:一厢情愿。
1392010:一生就爱你一个。
1414:要死要死。
147:一世情。
1573:一往情深。
1589854:要我发,就发五次。
1711:一心一意。
177155:MISS。(这个不是谐音,是象形)
1920:依旧爱你。
1930:依旧想你。

3、“2”开头
200:爱你哦。
20110:爱你一百一十年。
20184:爱你一辈子。
2030999:爱你想你久久久。
2037:为你伤心。
20475:爱你是幸福。
20609:爱你到永久。
20863:爱你到来生。
220225:爱爱你爱爱我。
230:爱死你。
234:爱相随。
235:要想你。
2406:爱死你啦。
246:饿死了。
246437:爱是如此神奇。
25184:爱我一辈子。
25873:爱我到今生。
25910:爱我久一点。
25965:爱我就留我。
259695:爱我就了解我。
259758:爱我就娶我吧。
2627:爱来爱去。
282:饿不饿。
256895:你是可爱的小狗。

4、“3”开头
300:想你哦。
30920:想你就爱你。
3013:想你一生。
310:先依你。
31707:LOVE。(这个单词需要把31707倒过来看)
32062:想念你的爱。
32069:想爱你很久。
3207778:想和你去吹吹风。
330335:想想你想想我 。
3344587:生生世世不变心。
3399:长长久久。
356:上网啦。
35910:想我久一点。
359258:想我就爱我吧。
360:想念你。
369958:神啊救救我吧。
3731:真心真意。
39:Thank you。
30920:想你就爱你。

5、“4”开头
440295:谢谢你爱过我。
447735:时时刻刻想我。
4456:速速回来。
456:是我啦。
460:想念你。
4980:只有为你。
48:是吧。

6、“5”开头
505:SOS。
507680:我一定要追你。
510:我依你。
51020:我依然爱你。
51095:我要你嫁我。
51396:我要睡觉了。
514:无意思。
515206:我已不爱你了。
518420:我一辈子爱你。
520:我爱你。
5201314:我爱你一生一世。
52094:我爱你到死。
521:我愿意。
52306:我爱上你了。
5240:我爱是你。
52460:我爱死你了。
5260:我暗恋你。
530:我想你。
5366:我想聊聊。
5376:我生气了。
53719:我深情依旧。
53770:我想亲亲你。
53782:我心情不好。
53880:我想抱抱你。
53980:我想揍扁你。
540086:我是你女朋友。
5406:我是你的。
5420:我只爱你。
54335:无事想想我。
543720:我是真心爱你。
54430:我时时想你。
5452830:无时无刻不想你。
546:我输了。
5460:我思念你。
5490:我去找你。
54920:我始终爱你。
555:呜呜呜。
55646:我无聊死了。
5620:我很爱你。
5360:我想念你。
5630:我很想你。
564335:无聊时想想我。
570:我气你。
57350:我只在乎你。
57386:我去上班了。
57410:我心属于你。
574839:我其实不想走。
5776:我出去了。
58:晚安。
584520:我发誓我爱你。
586:我不来。
587:我抱歉。
5871:我不介意。
59240:我最爱是你。
59420:我就是爱你。
59520:我永远爱你。
596:我走了。
517230:我已经爱上你。
5170:我要娶你。
5209484:我爱你就是白痴。

7、“6”开头
609:到永久。
6120:懒得理你。
6785753:老地方不见不散。
6868:溜吧溜吧。
687:对不起。
6699:顺顺利利

、“7”开头
70345:请你相信我。
706:起来吧。
70626:请你留下来。
7087:请你别走。
70885:请你帮帮我。
721:亲爱你。
729:去喝酒。
7319:天长地久。
737420:今生今世爱你。
73807:情深怕缘浅。
740:气死你。
7408695:其实你不了解我。
74520:其实我爱你。
74074:去死你去死。
74839:其实不想走。
756:亲我啦。
765:去跳舞。
770880:亲亲你抱抱你。
7731:心心相印。
7752:亲亲吾爱。
77543:猜猜我是谁。
77895:紧紧抱着我。
786:吃饱了。
7998:去走走吧。
7086:七零八落。
70345:请你相信我。
780:牵挂你。
706519184:请你让我依靠一辈子。
7708801314520:亲亲你抱抱你一生一世我爱你。

9、“8”开头
8006:不理你了。
8013:伴你一生。
8074:把你气死。
8084:BABY。
81176:不要在一起了。
82475:被爱是幸福。
825:别爱我。
837:别生气。
8384:不三不四。
85941:帮我告诉他。
860:不留你。
865:别惹我。
8716:八格耶鲁。
88:Bye Bye。
8834760:漫漫相思只为你。
898:分手吧。

10、“9”开头
902535:求你爱我想我。
9089:求你别走。
910:就依你。
918:加油吧。
920:就爱你。
9213:钟爱一生。
9240:最爱是你。
930:好想你。
93110:好想见见你。
940194:告诉你一件事。
95:救我。
987:对不起。
9908875:求求你别抛弃我。 查看全部
数字谐音大全:
1、“0”开头
01925:你依旧爱我。
02746:你恶心死了。
02825:你爱不爱我。
03456:你相思无用。
0437:你是神经。
045617:你是我的氧气。
04527:你是我爱妻。
04535:你是否想我。
04551:你是我唯一。
0456: 你是我的。
04567:你是我老妻。
0457:你是我妻。
045692:你是我的最爱。
0487:你是白痴。
0487561:你是白痴无药医。
0564335:你无聊时想想我。
0594184:你我就是一辈子。
065:原谅我。
06537:你惹我生气。
07382: 你欺善怕恶。
0748:你去死吧。
07868:你吃饱了吗?
08056:你不理我了。
0837:你别生气。
095:你找我。
098:你走吧。

2、“1”开头
1314:一生一世。
1314920:一生一世就爱你。
1372:一厢情愿。
1392010:一生就爱你一个。
1414:要死要死。
147:一世情。
1573:一往情深。
1589854:要我发,就发五次。
1711:一心一意。
177155:MISS。(这个不是谐音,是象形)
1920:依旧爱你。
1930:依旧想你。

3、“2”开头
200:爱你哦。
20110:爱你一百一十年。
20184:爱你一辈子。
2030999:爱你想你久久久。
2037:为你伤心。
20475:爱你是幸福。
20609:爱你到永久。
20863:爱你到来生。
220225:爱爱你爱爱我。
230:爱死你。
234:爱相随。
235:要想你。
2406:爱死你啦。
246:饿死了。
246437:爱是如此神奇。
25184:爱我一辈子。
25873:爱我到今生。
25910:爱我久一点。
25965:爱我就留我。
259695:爱我就了解我。
259758:爱我就娶我吧。
2627:爱来爱去。
282:饿不饿。
256895:你是可爱的小狗。

4、“3”开头
300:想你哦。
30920:想你就爱你。
3013:想你一生。
310:先依你。
31707:LOVE。(这个单词需要把31707倒过来看)
32062:想念你的爱。
32069:想爱你很久。
3207778:想和你去吹吹风。
330335:想想你想想我 。
3344587:生生世世不变心。
3399:长长久久。
356:上网啦。
35910:想我久一点。
359258:想我就爱我吧。
360:想念你。
369958:神啊救救我吧。
3731:真心真意。
39:Thank you。
30920:想你就爱你。

5、“4”开头
440295:谢谢你爱过我。
447735:时时刻刻想我。
4456:速速回来。
456:是我啦。
460:想念你。
4980:只有为你。
48:是吧。

6、“5”开头
505:SOS。
507680:我一定要追你。
510:我依你。
51020:我依然爱你。
51095:我要你嫁我。
51396:我要睡觉了。
514:无意思。
515206:我已不爱你了。
518420:我一辈子爱你。
520:我爱你。
5201314:我爱你一生一世。
52094:我爱你到死。
521:我愿意。
52306:我爱上你了。
5240:我爱是你。
52460:我爱死你了。
5260:我暗恋你。
530:我想你。
5366:我想聊聊。
5376:我生气了。
53719:我深情依旧。
53770:我想亲亲你。
53782:我心情不好。
53880:我想抱抱你。
53980:我想揍扁你。
540086:我是你女朋友。
5406:我是你的。
5420:我只爱你。
54335:无事想想我。
543720:我是真心爱你。
54430:我时时想你。
5452830:无时无刻不想你。
546:我输了。
5460:我思念你。
5490:我去找你。
54920:我始终爱你。
555:呜呜呜。
55646:我无聊死了。
5620:我很爱你。
5360:我想念你。
5630:我很想你。
564335:无聊时想想我。
570:我气你。
57350:我只在乎你。
57386:我去上班了。
57410:我心属于你。
574839:我其实不想走。
5776:我出去了。
58:晚安。
584520:我发誓我爱你。
586:我不来。
587:我抱歉。
5871:我不介意。
59240:我最爱是你。
59420:我就是爱你。
59520:我永远爱你。
596:我走了。
517230:我已经爱上你。
5170:我要娶你。
5209484:我爱你就是白痴。

7、“6”开头
609:到永久。
6120:懒得理你。
6785753:老地方不见不散。
6868:溜吧溜吧。
687:对不起。
6699:顺顺利利

、“7”开头
70345:请你相信我。
706:起来吧。
70626:请你留下来。
7087:请你别走。
70885:请你帮帮我。
721:亲爱你。
729:去喝酒。
7319:天长地久。
737420:今生今世爱你。
73807:情深怕缘浅。
740:气死你。
7408695:其实你不了解我。
74520:其实我爱你。
74074:去死你去死。
74839:其实不想走。
756:亲我啦。
765:去跳舞。
770880:亲亲你抱抱你。
7731:心心相印。
7752:亲亲吾爱。
77543:猜猜我是谁。
77895:紧紧抱着我。
786:吃饱了。
7998:去走走吧。
7086:七零八落。
70345:请你相信我。
780:牵挂你。
706519184:请你让我依靠一辈子。
7708801314520:亲亲你抱抱你一生一世我爱你。

9、“8”开头
8006:不理你了。
8013:伴你一生。
8074:把你气死。
8084:BABY。
81176:不要在一起了。
82475:被爱是幸福。
825:别爱我。
837:别生气。
8384:不三不四。
85941:帮我告诉他。
860:不留你。
865:别惹我。
8716:八格耶鲁。
88:Bye Bye。
8834760:漫漫相思只为你。
898:分手吧。

10、“9”开头
902535:求你爱我想我。
9089:求你别走。
910:就依你。
918:加油吧。
920:就爱你。
9213:钟爱一生。
9240:最爱是你。
930:好想你。
93110:好想见见你。
940194:告诉你一件事。
95:救我。
987:对不起。
9908875:求求你别抛弃我。

颜文字

gaozhihui 发表了文章 • 0 个评论 • 179 次浏览 • 2017-09-27 11:22 • 来自相关话题

_(┐「ε:)_ _(:3 」∠)_ ( ̄y▽ ̄)~*捂嘴偷笑 ・゜・(PД`q。)・゜・

(ง •̀_•́)ง (•̀ᴗ•́)و ̑̑ ヽ(•̀ω•́ )ゝ (,,• ₃ •,,) (。˘•ε•˘。) (=゚ω゚)ノ

(○’ω’○) (´・ω・`) ヽ(・ω・。)ノ (。-`ω´-) (´・ω・`) (´・ω・)ノ

(ノ・ω・)ノ゙ (♥ó㉨ò)ノ♡ (ó㉨ò) ・㉨・ ( ・◇・)? ヽ(*´Д`*)ノ

(´°̥̥̥̥̥̥̥̥ω°̥̥̥̥̥̥̥̥`) (╭ ̄3 ̄)╭♡ (☆゚∀゚) ⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄. (´-ι_-`)
 
 ಠ౪ಠ ಥ_ಥ (/≥▽≤/) ヾ(o◕∀◕)ノ ヾ(o◕∀◕)ノ ヾ(o◕∀◕)ノ

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(。◕ˇ∀ˇ◕) o(*≧▽≦)ツ ≖‿≖✧ >ㅂ< ˋ▽ˊ \(•ㅂ•)/♥ 

 ✪ε✪ ✪υ✪ ✪ω✪ 눈_눈 ,,Ծ‸Ծ,, π__π (/TДT)/ 

ʅ(´◔౪◔)ʃ (。☉౪ ⊙。) o(*≧▽≦)ツ┏━┓拍桌狂笑

(●'◡'●)ノ♥ <(▰˘◡˘▰)> 。◕‿◕。 (。・`ω´・) (♥◠‿◠)ノ ʅ(‾◡◝) 

(≖ ‿ ≖)✧ (´∀`*) (^∀^) (o^∇^o)ノ ヾ(=^▽^=)ノ (* ̄∇ ̄*)

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(╬▔皿▔) (╬ ̄皿 ̄)凸 (`・д・´) (ノ`Д´)ノ (゚皿゚メ) (#`皿´) ( -д-)ノ 
 
(°ο°) Σ( ° △ °|||)︴ ∑(っ °Д °;)っ (°□°;) (⊙□⊙) ( ° ▽、° ) ⊙▂⊙ ミ ゚Д゚彡 

╮(╯▽╰)╭ ╮(╯_╰)╭ ( ̄▽ ̄") ( ̄工 ̄lll) (﹁"﹁) ( _ _)ノ|扶墙

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(・(ェ)・) (´(ェ)`) ( >﹏<。)
( * ̄▽ ̄)((≧︶≦*) o( ̄ヘ ̄*o) o(*≧▽≦)ツ o(* ̄▽ ̄*)ブ (ㄒoㄒ)/ ┏(゜ロ゜;)┛

 <( ̄︶ ̄)> []~( ̄▽ ̄)~* ( ̄ˇ ̄) ( ̄﹏ ̄) (‵﹏′) ( ̄ε(# ̄) (☆▽☆)y

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 (>﹏<) (→_→) ( ̄o ̄) . z Z m( _ _ )m (ˇˍˇ) o( ̄ヘ ̄*o)

滚来滚去……~(~o ̄▽ ̄)~o 。。。滚来滚去……o~(_△_o~) ~。。。


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( ・ˍ・) (・ˍ・*) (p・_q) (〃・o・〃) (*^・_・) (。・ˍ・。) (*・0・) (・ε・●) (。・ω・) (。・д・。) (・∀・) (/ˍ・、) (・□・、*) (・-・。) (・▽・。) (・_・。) 
(・O・。) (ノ△・。) (@・ˍ・) (*・・*) 人(・ε・;) (・ o ・) (・ェ・o) (′・∀・『) 




(*  ̄ー ̄) ( ̄ー ̄〃) (@ ̄ー ̄@) (*  ̄︿ ̄) (* ̄∇ ̄*) <(ˍ ˍ*)> 
( ̄(●●) ̄) ( ̄・・ ̄) (ー∀ー) ( ̄o ̄) ( ̄、 ̄) (* ̄△ ̄*) ( ̄へ ̄) ( ̄□ ̄) ( ̄~ ̄;) (。-ˍ-。 ) ( ̄ε ̄;) ( ̄┬ ̄;) ( ̄∀ ̄) (ノへ ̄、) (* ̄ro ̄) (ー人ー) (* ̄m ̄) 




(′▽`〃) ( ′o`) (′ェ`) (′ε` ) (=′ー`) ( ′θ`) (′○` ) ( ′-`) (′∀`=) (*′▽`) (*′ノ0`) ( ′ロ` ) (′~`;) (′ ︿ `) (*′∇`*) (′m`) (′0ノ`*) (@。ε。@) (=′∇`=) (●′ω`●) (′~`●) (′へ`、 ) (〃′o`) ( ;′⌒`) 




(ΘΘ) (Θ~Θ〃) (ΘoΘ) (ΘェΘ) (Θ∀Θ#) (ΘдΘ;) (Θ皿Θメ) (ΘーΘ*) (Θ0Θ●) (Θ▽Θ) (ΘεΘ◎) (Θ◇Θ。) (ΘへΘ) (ΘˍΘ=) (Θ、Θ) (Θ△Θ@) (Θ3Θ) 




(°ー°〃) (#°Д°) (。□。) (*。∀。) (*。∇^*) (* ^ー。) 
(@。ー。 @) (。∇^☆) (o。◇。) ( 。 ▽ 。) (#。ε。#) (。∇^d) (。・。;) (。皿。メ) (* 。 3 ^) (〃。 o 。〃) ( °◇ °) ( 。⊿。) (°□°;) ( ロ)。 。 (。Д。 ;) (*。ノO。) (; 。。) 




(><) (;><) (>_<) (>.<) (>o<) (>▽<) (>O<) (o>▽<) (>◇< ) (>▽<) (;>△<) ( >з<) (o>ェ<) (>д<) (>皿<) (>_<、) (/_<。) (>。;) (>。ヘ) (ノ_<) (>。☆) (>y<;) 




(-ω- ) (+ω+) (*ω* ) ( ^ω^) (;ω;) (。ω。) (『ω′) (・ω・=) ( ̄ω ̄) 
(〃ω〃) (≧ω≦) (。・ω・) (=・ω・=) ( >ω<) (′・ω・`) (/ω\) (/ω・\) 
(/・ω・\) (ΘωΘ) (ΦωΦ) 


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(┬_┬) (>﹏<) 〒▽〒



  
…(⊙_⊙;)… ( ̄∞ ̄) (︶︿︶) ╰(‵□′)╯ ((‵□′)) 
 (︶︿︶)=凸 (╯-_-)╯╧╧ (╯‵□′)╯︵┴─┴ 
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(╬ ̄皿 ̄)=○#( ̄#)3 ̄) <(‵□′)>───Cε(┬_┬)3 
<(  ̄︿ ̄)︵θ︵θ︵θ︵θ︵☆(>口<-) 



╮( ̄▽ ̄)╭ ╮(╯_╰)╭ ╮(﹀_﹀)╭ 
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( ̄口 ̄) (#-.-) (─.─||) ≡ ̄﹏ ̄≡ 




(~ ̄▽ ̄~) \("▔□▔)/\("▔□▔)/\("▔□▔)/ <( ̄3 ̄)> 


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<( ̄︶ ̄)> []~( ̄▽ ̄)~* ( ̄﹏ ̄) ( ̄ˇ ̄) 

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(‵▽′)/ 


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≧▽≦y (/≧▽≦/) (≧▽≦)y (/≧▽≦)/~┴┴ (≧▽≦)(@) 

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o(≧v≦)o ┴┴~(≧▽≦)/~┴┴ ≧□≦○ 


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︽⊙_⊙︽ (⊙_⊙) (@口@) Σ(@) Σ(⊙▽⊙"a 

(@[]@!!) ㄟ(≧◇≦)ㄏ( ̄ε(# ̄) Σ( ° △ °|||)︴ 


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( ̄▽ ̄)~* ( ̄▽ ̄)" ╮(╯▽╰)╭ ╮( ̄▽ ̄)╭ 

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╮(╯3╰)╭ ╮(╯_╰)╭ (= 0 =)y o()︿﹀﹀o 

( ̄. ̄) ( ̄<  ̄)> (~o ̄▽ ̄)~o ~。。。(~ ̄▽ ̄)~[] 

ˋ(′~‵)ˊ 

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〒▽〒 m(_ _)m (〒︿〒﹀ ╥﹏╥ 

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╭∩╮_()︿﹀﹀_╭∩╮ (*-.-) Σ(  ̄□ ̄;) 

(/"≡ _ ≡)/~┴┴ (#-.-) (╬ ̄皿 ̄)凸 


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o(# ̄▽ ̄)==O)) ̄▽ ̄")o 

o(# ̄▽ ̄)==O)) ̄0 ̄")o 

( ̄ε(# ̄)☆╰╮o( ̄▽ ̄///) 

( ̄ε(# ̄)☆╰╮o( ̄皿 ̄///) 

( ̄ε(# ̄)☆╰╮o()︿)///) 

(  ̄ ▽ ̄)o╭╯☆#╰ _─﹏─)╯ 

(  ̄ ▽ ̄)o╭╯☆#╰(  ̄﹏ ̄)╯ 

ˋ( ° ▽、° ) (o( ̄▽ ̄///(斩!!) 

o(°▽、°o)....+(( ̄﹏ ̄m )~ 

≡(▔﹏▔)≡ ⊙﹏⊙∥∣° ˋ︿ˊ=-# ╯︿╰= (=‵′=) 

<(‵^′)> (-__-)b \ _ / 
 

 ̄□ ̄|| ------\(˙<>˙)/------ <("""O""")> 

(#‵′)凸 (‵▽′)ψ (°ο°)~ @

(O ^ ~ ^ O) [>/<] ↓。υ。↓  

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      |財||招||吉||大||閣|
      |源||財||祥||吉||家|
      |廣||進||如||大||平|
      |進||寶||意||利||安|
      ╘═╛╘═╛╘═╛╘═╛╘═╛
 
 
  ▅▅▅**▅▅▅**▅▅▅**▅▅▅
幸福╰╮╭╯吉祥╰╮╭╯快樂╰╮╭╯平安
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★“枫”★.
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∥ ∥☆友誼果汁☆∥ ∥★特製奶茶★∥ ∥
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~~~~~~~~~.朋友乐
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   吉祥 ◆ 安康  ◆  如意  ◆  快 乐 
 
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-----------摘2009颗星星照亮你的前程,--------
-----------种2009棵玫瑰陶醉你的心情,--------
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-----------找2009种理由祝你幸福快乐!--------
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   ┃祝您┃┃永远┃┃快乐┃┃健康┃┃幸福┃
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持持持持持持持持持持持持持持
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            ╭═══════祝═你═快═乐══════╮ 
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            ▲╯║~~祝福加祝福,给你双倍祝福~~║╰▲ 
            ◇★║~~祝福减祝福,给你两个祝福~~║★◇ 
            ★◇║~~祝福乘祝福,给你无数祝福~~║◇★ 
            ▼╮║~~祝福除祝福,给你唯一祝福~~║╭▼ 
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            ╰═══════祝═你═快═乐══════╯
            
 
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║▁█幸★福█    ◥██快★乐██▁║
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请你喝这一杯香浓的绿茶!祝你天天快乐!
相识是缘!相知是福!☆┊☆ 祝朋友:
┊☆┊┊┊┊┊┊☆┊┊☆ 平安!
┊┊┊┊┊☆┊┊┊┊☆ 吉祥!
┊┊☆┊┊┊┊┊☆ 健康!
☆┊┊┊┊┊☆ 幸福!
┊┊┊┊☆ 快乐!
  ┊┊☆ 顺利!         
  ┊☆ 如意!         
  ☆ 愉快!
 
 
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  ★ 祝福您!★ 
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 “枫叶纷飞”真情回访,支持朋友,祝周末愉快!
 
 
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╰幸╮║送│║来│║祝│║福│╰快╮  
☆╰福╘∞╛╘∞╛╘∞╛╘∞╛☆╰乐 
 
 
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         ☆恭贺☆ ∞┼∞ ☆新春☆ 
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▇春节快乐▇. ▇生活愉快▇ ▇吉祥如意▇  ▇合家欢乐▇
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︸︸||︸︸ !!︸︸||︸︸        ☆乐★
祝圣诞节快乐 ^_^!!☆°★°∴°°∴ ☆°.·★°∴°.
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“枫叶纷飞”真情回访,支持朋友,新年新气象,祝朋友一帆风顺!
 
 

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Ξ◆Ξ告 訴 妳 個 秘 密 哦Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ昨 晚 咱 做 了 個 夢Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ梦 里 和 上 帝 喝 酒Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ上 帝 划 拳 输 给 我Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ他 答 应 从 此 以 后Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ谁来踩我空间都会幸福Ξ◆Ξ
 
 
     ╭⌒╮            \ │ /
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         *╱◥██◣.,'''**', 
         ︱田︱田田|    ╱◥██◣ 
╬╬╬╬╬╬ ︱田︱田田| ╬╬╬╬╬╬ 
    ﹎┈﹎ QQ295310663“枫”﹎┈﹎
            愿朋友幸福一生! 
把祝福静静的留在你的小屋,空间友谊永远珍藏!
 
 
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    ★     问候,是一种甜蜜的牵挂!   ★
   ★★    想念,是一份温馨的心情!  ★★
  ★☆★   朋友,是一生修来的福份! ★☆★
 ★★★★  友情,是一世难求的缘份!★★★★
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' , '流星雨是美丽的难忘 ☆╱☆╱╱ 
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      |財||招||吉||大||閣|
      |源||財||祥||吉||家|
      |廣||進||如||大||平|
      |進||寶||意||利||安|
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幸福╰╮╭╯吉祥╰╮╭╯快樂╰╮╭╯平安
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★“枫”★.
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∥ ∥☆友誼果汁☆∥ ∥★特製奶茶★∥ ∥
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~~~~~~~'支持你..快乐
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          ***╠╬╬╬╬╬╬╬╬*﹨ / // ╃事事顺心╃整和不错,,
   
 
-----------摘2009颗星星照亮你的前程,--------
-----------种2009棵玫瑰陶醉你的心情,--------
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-----------找2009种理由祝你幸福快乐!--------
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   ┃祝您┃┃永远┃┃快乐┃┃健康┃┃幸福┃
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持持持持持持持持持持持持持持
持持持持持 持持持持持持持
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            ▲╯║~~祝福加祝福,给你双倍祝福~~║╰▲ 
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请你喝这一杯香浓的绿茶!祝你天天快乐!
相识是缘!相知是福!☆┊☆ 祝朋友:
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┊┊☆┊┊┊┊┊☆ 健康!
☆┊┊┊┊┊☆ 幸福!
┊┊┊┊☆ 快乐!
  ┊┊☆ 顺利!         
  ┊☆ 如意!         
  ☆ 愉快!
 
 
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 “枫叶纷飞”真情回访,支持朋友,祝周末愉快!
 
 
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︸︸||︸︸ !!︸︸||︸︸        ☆乐★
祝圣诞节快乐 ^_^!!☆°★°∴°°∴ ☆°.·★°∴°.
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Ξ◆Ξ告 訴 妳 個 秘 密 哦Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ昨 晚 咱 做 了 個 夢Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ梦 里 和 上 帝 喝 酒Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ上 帝 划 拳 输 给 我Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ他 答 应 从 此 以 后Ξ◆Ξ
Ξ◆Ξ谁来踩我空间都会幸福Ξ◆Ξ
 
 
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         ︱田︱田田|    ╱◥██◣ 
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    ﹎┈﹎ QQ295310663“枫”﹎┈﹎
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    ★     问候,是一种甜蜜的牵挂!   ★
   ★★    想念,是一份温馨的心情!  ★★
  ★☆★   朋友,是一生修来的福份! ★☆★
 ★★★★  友情,是一世难求的缘份!★★★★
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管理员 发表了文章 • 0 个评论 • 170 次浏览 • 2017-09-26 13:50 • 来自相关话题

Top6 “我可能xx了假xxx”
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Top5小拳拳捶你胸口
出处:   女票逗男票,发一个“人家用小拳拳砸你胸口哦”。
原文字版:   哼都怪你也不哄哄人家 ( ˇ ˇ )哼!都怪你 (` ′) 也不哄哄人家(〃′o`)人家超想哭的,捶你胸口,大坏蛋!!!( ̄^ ̄)ゞ咩QAQ 捶你胸口 你好讨厌!(= ω ) 要抱抱嘤嘤嘤哼,人家拿小拳拳捶你胸口!!!( ︿ )大坏蛋,打死你(つд )
 
 
Top4皮皮虾我们走
出处: “XXX,我们走”最初是游戏王YGOcore里的玩家梗,起源是“源龙星,我们走”。2017年1月,经过网友们改成“皮皮虾,我们走”,并衍生出不少“皮皮虾,我们回来"皮皮虾,我们倒走"等表情包而走红网络。
 
 
Top3扎心了,老铁
出处:liuxue86.com
“扎心了老铁”出自斗鱼抽象TV吧。扎心了老铁该词走红以后,衍生出的“扎心了老铁”表情包。总的意思是:走心了,兄弟。也可以理解成痛心啊,哥们。
 
Top2 你尽管xxx,xxx算我输
出处:   来自微博上的一条热博。   后天上午考儿科,现在还没开始看。毕竟教秘说,你们尽管复习,考到了算我输   史上最真实版考到了算我输,复习最认真最晚的一门最让我怀疑人生。
 
Top1 电视剧《人民的名义》火了,随之达康书记的表情包火速走红

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Top6 “我可能xx了假xxx”
出处: 一是来自于电竞圈。玩CSGO的队员们喜欢喝酒,发挥不好的时候,就把锅甩给酒:“我可能是喝了假酒”、“假酒害人啊”……   二是来自于战斗民族。 俄罗斯的不法商家将含有酒精的个人洗涤用品,制成假酒并销售,导致多人中毒甚至死亡。于是,“我可能喝了假酒”的梗就在微博上流传。后来,有网友爆料说,自己2016年旅游时,竟然在西安看到了假兵马俑,画风令人颤抖。然后,“我可能看了假兵马俑”的梗又流传开来。   三是来自于前SKT队员山泥若。他们这是假优势。他们拿的都是假人头
 
Top5小拳拳捶你胸口
出处:   女票逗男票,发一个“人家用小拳拳砸你胸口哦”。
原文字版:   哼都怪你也不哄哄人家 ( ˇ ˇ )哼!都怪你 (` ′) 也不哄哄人家(〃′o`)人家超想哭的,捶你胸口,大坏蛋!!!( ̄^ ̄)ゞ咩QAQ 捶你胸口 你好讨厌!(= ω ) 要抱抱嘤嘤嘤哼,人家拿小拳拳捶你胸口!!!( ︿ )大坏蛋,打死你(つд )
 
 
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出处: “XXX,我们走”最初是游戏王YGOcore里的玩家梗,起源是“源龙星,我们走”。2017年1月,经过网友们改成“皮皮虾,我们走”,并衍生出不少“皮皮虾,我们回来"皮皮虾,我们倒走"等表情包而走红网络。
 
 
Top3扎心了,老铁
出处:liuxue86.com
“扎心了老铁”出自斗鱼抽象TV吧。扎心了老铁该词走红以后,衍生出的“扎心了老铁”表情包。总的意思是:走心了,兄弟。也可以理解成痛心啊,哥们。
 
Top2 你尽管xxx,xxx算我输
出处:   来自微博上的一条热博。   后天上午考儿科,现在还没开始看。毕竟教秘说,你们尽管复习,考到了算我输   史上最真实版考到了算我输,复习最认真最晚的一门最让我怀疑人生。
 
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