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白硕:人工智能的诗与远方一文读懂NLP起源、流
发布时间:2019-06-28 18:00 作者:皇冠娱乐

  本文从NLP的出处和派别,分词、句法判辨、语义流露等的整体技艺,到NLP的现实行使,长远浅出地对自然叙话收拾技艺做了 “初学级的” 先容。

  自然叙话是人类文雅传承和常日调换所运用的叙话。狭义的自然叙话收拾是运用策动机来已毕以自然叙话为载体的非组织化新闻为对象的各种新闻收拾职司,好比文本的知道、分类、摘要、新闻抽取、学问问答、天生等的技艺。进一步延展场景,广义的自然叙话收拾技艺也包蕴自然叙话的非数字样子(如语音、文字、手语等)与数字样子之间的双向转换(识别与合成)枢纽。鉴于自然叙话丰厚地显示了人类的认知、激情和意志,潜正在地运用了大批常识和大数据,自己正在算法和模子上也众采用各样开导式线索,目前寻常均把自然叙话收拾行为人工智能的一个分支。迩来,正在人工智能范围展示主要发达、人工智能行使受到各行各业热切盼望,自然叙话收拾技艺也水涨船高,受到遍及的注意。本文对自然叙话收拾技艺做一 “初学级的” 开头先容,有进一步兴味者可参阅专业材料。

  自然叙话收拾行为人工智能的一个分支,其泉源和人工智能相似,都出自于策动机科学的祖师爷级人物——阿兰 · 图灵。图灵正在提出图灵测试的时刻,就把运用自然叙话与人实行对话能够乱真的才力行为判别一个呆板编制有无智能的程序。正在图灵的时期,让呆板 “善解人意” 是人工智能的诗与远方,正在当时的技艺前提下还看不到完成的祈望。

  运用简便直接的词袋技艺和模板立室技艺,是收拾自然叙话早期测试的初阶,冲正在最前面的是呆板翻译和人机对话。因为没有负责自然叙话的办法,早期的呆板翻译和人机对话编制总体上显示稚嫩,充其量只不过玩具编制。

  数据库技艺和专家编制技艺都具有较为杂乱的查问和运用逻辑,其内部流露和人类用户所熟谙的自然叙话流露具有较大的分歧,为增加这方面的人机差异,完成越发友谊的人机互动,欺骗自然叙话收拾技艺为数据库和专家编制等供给自然叙话接口是早期自然叙话收拾技艺起色的动力之一。不过因为图形人机界面技艺的起色,冲淡了对自然叙话接口的需求,加之自然叙话收拾技艺自己还要攻陷大批难合,数据库和专家编制的自然叙话接口直到众年从此的 Watson 编制才得以呈现其威力,正在此之前只是一个不太被看好的 “弃儿”。

  跟着叙话学范围正在乔姆斯基的提议下发作了天崩地裂的革命,情势化门径被引入叙话学,用于描摹自然叙话的句法组织,情势叙话外面兴盛起色,变成了乔姆斯基情势叙话外面框架编制。正在这个编制下,叙话被分为 0 型(短语组织语法)、1 型(上下文联系语法)、2 型(上下文无合语法)和 3 型(正则语法),它们的成员鉴定题目杂乱度顺序为半可鉴定、NP 齐备、众项式和线性。对付各样自然叙话来说,大致上占到 2 型的很少但很禁止则的一局限,但局限形势出现上下文联系性,会正在限制对 2 型有所冲破。这便是笔者所说的 “毛毛虫” 形势。

  依据今世叙话学外面,自然叙话分符号、词法、句法、语义和语用五个层面。正在符号层面,有语音、文字、手语和电子输入。正在词法层面,有辞书、词性标注、词的样子转折、构词法等。正在句法层面,有词对词的干系 / 依存合联,以及短语对短语的集合 / 拼接合联。正在语义层面,有语义标签与它们正在实际 / 联思全邦中的所指之间的照射合联和语义标签之间的脚色指派合联。正在语用层面,有叙话因素与语境之间、字面意旨和言外之意之间的杂乱互动合联。寻常称的 “语法”,包蕴了词法和句法两个层面。

  针对自然叙话的性格,正在情势叙话外面框架下征战分此外模子,变成了自然叙话收拾的诸众情势化机制,基于准则的情势化机制席卷 LFG(词汇功用语法)、GPSG(广义短语组织语法)、HPSG(中央词驱动的短语组织语法)、DG(依存语法)、CG(界限语法)、CCG(组合界限语法)等,基于统计的情势化机制席卷 HMM(隐马尔科夫模子)、PCFG(概率上下文无合语法)等,基于联合的情势化机制席卷 CNN(卷积神经收集)、RNN(轮回神经收集)、LSTM(是非时回顾模子)等。具有交叉学科性子的 “策动叙话学”,便是自然叙话收拾技艺正在模子、算法级的钻研范围的蚁合展现。

  现实上,鉴于欧氏空间具有优异和丰厚的数学东西可用,叙话 / 文本的向量化发愤是横跨统计和联合两大阵营的。基于统计的向量化门径是隐性语义标引(LSI)模子,基于联合的向量化门径是词嵌入(Word embedding)模子,前者具有保间隔性格,后者具有保运算性格并且可与职司派生的优化倾向深度耦合。目前,嵌入技艺曾经不范围于词,也能够整组织、整句嵌入了。不过总体说来,今朝技艺可以大周围收拾的,还是只是具有 “浅层句法” 或者 “简便标识” 的 NLP 职司。更杂乱叙话形势的知道、更杂乱语义合联的抽取,还是任重道远。

  跟着日本五代权谋划的退步,第二波人工智能海潮消退,互联网正在 的展示后疾速振兴,NLP 技艺穿上了互联网马甲,搭上了寻求引擎的班车,成为了一门互联网行使技艺。正在无比简便的寻求框背后,是各样 NLP 技艺的组合体,文本的分类、聚类、摘要、协同过滤、新闻抽取、呆板翻译…… 能够说无所不包。这段时候之因而 NLP 既远离 “人工智能” 的招牌,也远离 “策动叙话学” 招牌,是由于人工智能招牌正在当时并无正面孝敬,而叙话学家正在履历主义范式下不得施展乃至不时成为承当。而互联网这棵大树却足够容纳 NLP 的一系列成就。大型互联网公司正在呆板翻译范围的出众显示很好地外清晰这一点。

  跟着深度进修技艺以摧枯拉朽之势横扫语音、图像识别和浅层自然叙话收拾各种职司,学问图谱技艺为语义学问收拾走向各行各业做好技艺栈和东西箱的铺垫,人工智能招牌强势的王者回来曾经正在所不免,自然叙话收拾技艺也自然地成为了这王者头上的王冠。这是由于,语音和图像识别事态已定。自然叙话收拾曾经成为一种行使赋能技艺,随实正在体学问库的修筑、学问抽取和自愿写作正在特定范围的适用化和对话呆板人从对接语料到对接学问图谱的换代,正通过新一代人工智能改进创业团队,完全浸透到人工智能行使的各个角落。自然叙话收拾从浅层到深层面对范式转换,还处正在对接激情策动与常识策动的战术性内地的症结地位。谁能拔得头筹,谁就能正在当下的人工智能 “军备竞赛” 中处于有利职位。

  回忆 NLP 技艺的起色史册,能够了然地看到几个派别各领风流数十年的沿革和范式转换的影迹。从上世纪五六十年代到八十年代,是 “理性主义” 学派通行的年代,是基于准则的范式主导的年代。上世纪九十年代初阶,“履历主义”学派初阶反超,基于统计的范式繁华了近二十年,毕竟正在 2010 年前后被同为 “履历主义” 学派的基于联合的范式所完全庖代。这是深度进修算法涌现的庞杂威力,也是数据和算力积蓄到临界点的一次归纳性的发作。目前,基于联合的范式风头正盛,但 “深度” 自然叙话收拾的需求压力之下,“理性主义”学派以某种办法再度回归,完成 “波粒二象性” 的有机集合,也是可盼望的。

  词法(Lexicon)是自然叙话收拾的根柢方针。西方叙话文字众采用空格行为词间间隔的标识,相对易认易解析。汉语、日语等东方叙话众采用无空格的词语连写样子,于是需求一个卓殊的枢纽,便是分词。

  按给定辞书实行分词,是中文自然叙话收拾的经典钻研偏向,现已有相对成熟的算法和技艺。并不是说云云的算法和技艺能够孤单正在词法层面处分整个分词困难,而是说靠云云的技艺能够大致上坚持一个较高的水准,另有少少分词有歧义的园地,需求集合更大的上下文靠山、乃至集合句法判辨、语义判辨等后续工序的逆向遴选,才可以搞定。

  分词歧义分成两类:一类叫做 “组合歧义”,另一类叫做“交叉歧义”。“我家家门口的小河很忧伤” 当中的 “忧伤” 是一个词 “忧伤” 如故两个词 “难 / 过”,这是组合歧义。“上交整个作歹所得” 当中的 “上交整个” 是“上交 / 整个”如故“上交所 / 有”,这是交叉歧义。这类歧义形势,有的通过上下词句法、语义合联乃至词语的统计分散特色就很容易扫除,有的则需动用更高明的激情和常识机制才气扫除,这些都是“伪歧义”。除了伪歧义以外另有真歧义,便是务必正在整体语境中才气明晰的歧义。

  依据辞书实行分词并不是词法层面独一的判辨职司。其他职司也很现实而且同样具有挑拨性。下面咱们顺序列出除分词以外的词法判辨职司,并简述其作事倾向和技艺难点。

  词性标注(POS tagging)。给分出来的词做词性标注,一方面是对那些外面上有众种标注也许、但特定上下文中惟有独一标注也许的词通过标注来息灭歧义(好比 “指派” 既能够是名词又能够是动词;同为名词的“指派”,既能够指事,又能够指人),另一方面,标注之间的接连和共现合联能够更好地助助处分分词题目。因而,加上词性标注的分词进程和结果,不但更有利于后续工序(构词法和句法判辨)的收拾,也使词法判辨这道工序自己得回更众的开导式信仰。云云一来,采用何种标注编制,就成了技艺途径遴选躲只是去的坎儿。遴选的按照,一是取决于行使场景的现实划分度需求,二是取决于开垦者的叙话学理念。业界斗劲常用的标注编制有北大标注编制和宾州树库标注编制等可供遴选,但这并不扫除开垦者还能够依据现实环境自创其他标注编制。

  定名实体识别(NER)。定名实体识别既是自然叙话处应该中相对独立的专项职司,也是自然叙话深度解析所不成贫乏的现实前置办法。人名、地名、机合机构名、化合物名、药名、金融业务标的名称等等,都有各自的定名编制,并且有很强的专义性(one sense per context)。有些定名实体采纳了缩略简称的情势。定名实体识别和辞书分词 / 词性标注之间有杂乱的协同合联。咱们睹到有的编制把二者离散措置,各干各的,让后续工序无所适从,这种缺陷,值得引认为戒。

  样子转折还原(STEMMING)。西方叙话民众属屈折型,词的样子转折斗劲茂盛,名词的性、数、格和动词的时态、语态往往需求借助各样样子转折来流露。某些东方叙话属粘着型,用名词加粘着语素流露格,用动词的元音谐变流露时态、语态新闻。与这些转折本事相应的还原作事,都是对应叙话词法判辨的应有之义。汉语是单独型叙话,总体上说词的样子转折很不茂盛,但也有以重叠本事为主的较为低级的样子转折(AA、ABB、AABB、ABAB、A 一 A、A 不 A、A 不 AB 等),良众转折具有能产性,不宜排列,于是也需求相应的还原。其余,汉语中另有万分奇特的 “聚散词” 形势。好比 “这种亏咱们可不行再吃了” 当中的 “亏” 和“吃”,便是 “丧失” 这个词的聚散样子,中心既被其他词语穿插,又被改良了语序。聚散词的识别和还原,既需求辞书绑定,又需求借助句法的本事将拆开来的词素精准定位,是斗劲高级的词法判辨妙技。

  构词法(Compound-wordformation)。合成词是正在辞书词根柢之上依据必定的机制变成的具有内部 “微组织” 的词。这种词往往是有法则可循的,并且具有相当的能产性,用辞书化的门径难以将其穷尽。构词法是以形似句法的本事收拾合成词,当然,只是其微组织 “形似句法” 云尔,构词法中还是有很众展现词法特色的成分,好比韵律、倒装等。构词法和句法也许并没有分外庄重的范围,中心存正在一干灰色地带。正在这些灰色的地带,你即能够说是句法反感化于词法,也能够说这自己便是词法内部的事变。正在另一个特别,便是压根儿不依赖辞书,直接把构词法的触角伸到“字”,由字依据构词法天生一共辞书词和非辞书的合成词。这些探寻,单独看很难断定成败得失,需求集合行使倾向和工程束缚才好评判。

  由此可睹,词法判辨范围绝非基于辞书的分词这么简便,这个范围另有大批有待攻陷的难合,有些困难曾经与句法判辨搅正在一同,非兼顾探求是无法寡少推动的。

  句法(syntax)和词法合称语法(grammar)。语法这个方针要不要存正在,向来是惹起很剧烈相持的话题。若是说符号(说了什么)是出发点、语义(谁和谁有什么合联)是终极的话,那么语法便是中继站。若是说符号正在一楼、语义正在三楼的话,那么语法(谁和谁相合联)就正在二楼。从一楼到三楼有两种走法:一种是从一楼直接搭梯子上三楼,这叫 “意合” 派,现实上良众工程性的 NLP 编制采用了这一派,叙话学界也有斗劲特此外人正在学术上看法这种见地;另一种是从一楼上到二楼,正在二楼拿到少少 “导航” 新闻,然后再从二楼再上三楼直达倾向,这叫 “组织制导” 派。

  很显着,若是意合派可以到达得意的语义判辨恶果,那么语法便是众余的。若是意合派只可到达外浅的语义判辨恶果,那么就它只是一种欺骗了浅层判辨技艺的阶段性技艺途径云尔,跟着技艺的起色和行使的鞭策,必将让位给填塞欺骗组织新闻、更具判辨深度的新一代技艺途径。真正把 “组织制导” 云云的思绪正在工程上贯彻终归且能付诸行使的编制少之又少,但这极也许是技艺门槛高的来由,而不是技艺途径走欠亨的来由,对此咱们后文还会有进一步的接洽。目前看来,“意合”的技艺瓶颈是很清楚的,好比对呆板人说 “你给我讲个故事吧!” 和“我给你讲个故事吧!”,若是没有对语序组织的穷究,仅靠基于词袋和模板来收拾,混同的也许性更大。

  若是说以词袋和模板为根柢的 “浅层” 句法判辨门径具有范围的话,那么,能够一用的“深层” 句法判辨门径。目前有哪些呢?总结说起来,守旧的 “主流” 组织流露门径有三种:CFG(上下文无合语法)、DG(依存语法)、CCG(组合界限语法),新潮的组织流露门径惟有一种,便是字符串到向量空间的嵌入(seq2seq)。

  上下文无合语法是斗劲经典的模子,着眼点正在毗邻因素之间的拼接(concatenation)合联。它的最大好处是直观,适宜于描绘由小的因素逐层拼接成大的因素,自然变成树型方针组织。因为模子过于广泛,个中有大批递归形势是现实的自然叙话中不会发作的,但通用的判辨算法却为这种不会发作的递归形势付出了良众无谓的价格。此外,上下文无合语法不行直接收拾个人词语之间的干系(association)合联。一朝要收拾干系合联,就务必通过叙话的叙话的向心组织,把杂乱因素用中央词语作代外,把中央词语的干系合联和毗邻因素之间的拼接合编制一同来。但正在有些叙话如汉语中,含有大批非中央词参预对外干系合联的 “交叉” 形势,不也许简便地完成干系合联和拼接合联的同一。

  依存语法与上下文无合语法相反,收拾的着眼点正在个人词语之间点对点发作的干系合联。彻底的依存语法能够粉碎树形组织的羁绊,把整个现实发作的干系合联都揭示出来。而毗邻因素之间的拼接合联,则能够通过干系合联的辖域间接得出。故此,依存语法有更大的矫捷性和精练性。但适宜于依存语法的判辨本事还没有上下文无合语法那么丰厚。尽量如斯,依存语法如故成为近期内句法判辨范围领先上下文无合语法的首选模子。

  组合界限语法是正在界限语法根柢之上起色起来的,是一种秉持了斗劲苛谨品格的情势化数学演算编制。它把叙话因素之间的集合收拾为句法界限对象之间的 “约分” 运算。这种情势化演算编制睹诸适用的例子很难找到,但个中良众闪光的思思能够模仿。分外是词负载组织、无需准则的思思,叙话因素自带对外集合的 “插座” 和“插头”的思思,如能外现光大,扬长弃短,说未必将会有令人惊喜的前景。

  字符串到向量空间的嵌入,外面上能够隐性地容纳较为杂乱的叙话组织,但正在深度进修语境下,这些杂乱的叙话组织转化为向量后,很难显性地予以呈现和说明,这对付自然叙话收拾的工程化完成和依据面向客户的投诉定点纠错、迅速修复的央浼,都是很难做到的。其余,若是行使职司是直接把文本照射为可简便标注的谜底,好比利害题或者遴选题的谜底,或者可轻松获取的谜底,好比双语对齐语料,向量嵌入是有上风的;但若是行使职司是杂乱学问流露组织的抽取,标注的杂乱性和专业性会快速上升,标注本钱会高到得不偿失。

  无论运用什么样的句法判辨技艺,有一点务必明晰,便是句法自己是不自足的。细粒度描绘的句法不具备鲁棒性和可行性,而粗粒度描绘的句法往往势必带有伪歧义。好比 “馒头吃光了” 惟有一个知道是相符常识的,即 “馒头” 行为受事,被某个施事 “吃光” 了。另一个知道,即 “馒头” 行为施事,把 “光” 行为受事 “吃” 了,是不相符常识的,由于一个无性命的食物,不会去吃一种有影无形的物理对象。“这碗猪都不喝的汤”,固然个中的数目短语 “这碗” 和名词 “猪” 之间正在句法上是可集合的,但它们之间并不不具备统计上明显的搭配性或者说相谐性。这诠释,语义和统计能够反过来感化于句法判辨,助助句法判辨枢纽扫除伪歧义。套用量子力学的比喻,若是说正向的组织制导感化比如是 “粒子” 的话,这种基于语义或大数据统计的逆向筛选的感化就比如是“波”,二者凑巧组成一种完整的“波粒二象性”。

  末了咱们要诠释,尽管叙话的组织流露模子是基于理性主义(符号或准则)途径的,但叙话解析进程自己仍能够采用基于统计的或基于联合的门径。好比 PCFG 便是基于准则的组织流露与基于统计的进程掌握的有机集合。

  辞书化(免准则)、票据性(免杂乱方针)、局域化(免跨因素干系)和鲁棒性(对矫捷语序和修辞性失配的合适性),是自然叙话句法判辨技艺改日的起色趋向。限于篇幅,这里不伸开陈述了。

  若是说自然叙话收拾是人工智能的王冠,那么语义流露和知道技艺便是王冠上的明珠。目昔人工智能范围的起色态势,正在语义这一块曾经到了重兵鸠合的水准。句法判辨技艺的进取,使得咱们有祈望从组织和算法偏向挨近越发精准的语义解析;行使范围数据转化为学问的实习风靡云蒸,学问图谱的技艺栈里算力宽裕东西齐备,使得咱们有祈望从流露的偏向为语义架桥铺途添砖加瓦。英华纷呈的明珠夺取战,能够说是万事俱备,剑拔弩张。

  语义长什么样?下面咱们以 “本年 A 公司贸易额比客岁伸长 20%” 这句话为例,看看它涉及了哪些语义流露与描绘。对它实行解析,可出现如下少少结果:A 公司是 “公司” 这个类型的一个实例,它有一个属性叫做 “贸易额”,贸易额对应分此外“时刻” 标签,有的分此外取值实例。“伸长”是一个事宜,它涉及基准、当事和比率三个脚色,这三个脚色都是数学量。基准和当事都是金额,比率是纯量。等等。

  切实,学问图谱便是今世最通用的语义学问流露情势化框架。它的节点便是语义学内部说的 “符号根源(symbol grounding)”,即叙话符号与确切或联思空间中的对象的对接,正在策动机中展现为叙话符号与数字化对象的对接。它的边则是语义学内部说的 “脚色指派(role assignment)”,正在策动机中展现为每个数字化对象与其他数字化对象之间的语义合联标签。节点和边,这恰好是学问图谱所维持的要件。

  不过,事变并没有完结。语义组织流露框架中,现有的学问图谱能够完整描绘实体、合联、属性(形态)及其值这三类因素。不过剩下的另有事宜、时光、空间、因果前提、逻辑模态等,咱们务必对现有的学问图谱组织实行改制,才气合适这些语义因素的流露。

  先看事宜。事宜能够改良合联和属性。好比 “撤废职务” 的事宜真正的语义恶果是改良相应实体的 “职务” 属性的取值,其他一共操作,若是不落到这上面,都是耍无赖。其余,一个事宜能够触发其他事宜(比方 “邦王仙逝” 触发 “王储继位”),一串事宜能够是一个大事宜的细粒度伸开(好比“立案窥探”、“考核取证”、“拘捕” 也许是某个 “案件” 事宜的细粒度伸开)。这些具有动态性格的操作何如与静态学问图谱的组织和东西融为一体,是一个万分有挑拨性的题目。咱们注意到哈工大相合 “理由图谱” 的联系钻研成就,但要成编制地处分事宜的流露题目,目前成就如故很不足的。

  再看时光和空间。大无数合联、属性、形态均与时空相合。事宜也是正在时空中才得以伸开。基于合联、属性、形态、事宜的语义学问收拾,也要按照特定前提正在给按时空周围内是否餍足而听从分此外收拾逻辑。以农产物现货、期货为例,特定气象事宜(好比暴雨、洪水)出现于特按时光(好比橡胶滋永远)和空间(橡胶滋长地),对特定农产物(橡胶)及其现货、期货业务者才组成预警。因而,时空标签何如引入静态学问图谱,也是一个具有挑拨性的题目。

  逻辑模态(比方 “预备裁人百分之二十”/“估计增产百分之十五”)、隐晦外述(比方 “不以为有需要”/“目标于暂缓”)、高阶逻辑外述(比方 “对房价过疾上涨的预期削弱”)等,也都高出静态学问图谱的流露才力周围以外。何如为此类文本的语义策画相应的标签编制,也是无误抽取学问、调解学问所务必处分的题目。

  其余,人类的语义解析进程充满了所谓“脑补”。好比:“伸长率领先了联思”,正在字面语义上,“伸长率” 行为一个数值和 “联思” 行为一家公司,是不成比的。但咱们正在 “公司” 为主题节点的本体中,能够找到 “伸长率” 云云一个类型立室的干系属性,于是就能够启动自愿的 “脑补” 进程。可睹,借助学问图谱,智能化地已毕这类需求 “脑补” 的语义知道进程,是语义判辨技艺走向适用和深化的势必央浼。

  从上面的判辨咱们看到,自然叙话的语义切实是一个广博深广的编制。学问图谱为语义策动预备好了根本的框架,但要完全推动到适用,还要做很众根柢性的作事,席卷资源修筑和外面模子改进。咱们盼望正在这一范围能有重量级的成就展示,将语义流露和策动的作事推向长远。

  自然叙话收拾技艺的行使场景甚广,大致可分为判辨型、天生型和交互型三类。舆情监控编制是楷模的判辨型编制;自愿写作编制是楷模的天生型编制;各式各样的闲聊呆板人是楷模的交互型编制。

  自然叙话收拾才力以平台化办法供给办事,是广泛自然叙话收拾技艺供给者求之不得的事变,但实际中能够云云做的场景险些没有,也便是说自然叙话收拾自己的才力输出行为贸易形式,是受到良众非技艺成分限度的。实际中,更众的自然叙话收拾技艺是调解于一个更大的行业行使场景中,行为个中一项主题技艺来阐发我方的感化的。

  除了法令、医疗、教诲等先行行业以外,金融证券行业对自然叙话收拾技艺业有很紧迫的落地需求,但往往务必集合专业范围学问和私稀有据才气修筑有代价的场景。IT 靠山的公司正在这方面多数有所坏处。另一方面,自然叙话收拾技艺门槛很高,资源依赖性很强,不负责新一代技艺的团队也很难正在赛道上相持到告成。

  目前,行业技艺供给商、互联网巨头和人工智能创业企业都正在进入这个范围。行业技艺供给商宜静观发达,直接采用源委实战检验的成熟技艺;人工智能创业企业没有一招鲜就没有活途;而互联网巨头们,既有财力又有机制去自我孵化出 N 招鲜来。硝烟滔滔,磨刀霍霍,自然叙话收拾技艺为题材的一场好戏曾经开场。返回搜狐,查看更众

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