通过Docker部署深度学习项目环境

深度学习环境部署的方法有很多种,其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章,这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验,以下是在一台4卡1080TI,Ubutu16.04的机器上的记录。

一、安装Docker:

关于Docker的相关介绍资料比较多,这里就不多说了,感兴趣的同学可以自行Google或者看一下参考资料。

1)使用APT安装:

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install \
        apt-transport-https \
        ca-certificates \
        curl \
            software-properties-common

2) 使用国内源:

curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
# 官方源
# $ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

3) 向source_list添加Docker源:

$ sudo add-apt-repository \
            "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu
            \
                $(lsb_release -cs) \
                stable"

# 官方源
# $ sudo add-apt-repository \
#    "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
#    $(lsb_release -cs) \
#    stable"

4)更新 apt 软件包缓存,并安装 docker-ce:

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install docker-ce

5) 添加用户组(安装后貌似这个组已经存在了):

sudo groupadd docker

6) 将当期用户添加到这个组里并退出重新登录:

sudo usermod -aG docker $USER

7) 测试Docker:

docker run hello-world

8) 添加过内镜像代理:

sudo vim /etc/docker/daemon.json
{
    "registry-mirrors": [
        "https://registry.docker-cn.com"
    ]
}

黄瓜视频app官网20199)重启Docker服务

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

二、安装nvidia-docker:

单独安装Docker之后还无法使用带GPU的深度学习机器,需要再安装一下英伟达出品的Nvidia-docker。

1)安装:

# Add the package repositories
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker

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中文自然语言处理相关的开放任务,数据集, 以及当前最佳结果

强烈推荐一个项目:Chinese NLP ,这是由滴滴人工智能实验室所属的自然语言处理团队创建并维护的,该项目非常细致的整理了中文自然语言处理相关任务、数据集及当前最佳结果,相当完备。

项目主页:

Github:

这个项目里面目前包含了18个中文自然语言处理任务,以及一个其他类别:

每个子任务下面,会详细介绍相关的任务背景、示例、评价指标、相关数据集及当前最佳结果。以中文分词为例,除了我们熟悉的backoff2005数据集外,还有一些其他数据来源:

再看一下机器翻译任务,关于评价指标,描述的相当详细:

直接评估(人工评判)。Amazon Mechnical Turk上的标注人员会看到一个系统生成的翻译和一个人工翻译,然后回答这样一个问题:“系统翻译有多么精确的表达了人工翻译的含义?”

Bleu score (Papineni et al 02 ).

黄瓜视频app官网2019大小写敏感 vs. 大小写不敏感

Brevity penalty 触发条件: 当机器翻译结果短于最短的参考译文 (reference) 或者短于最接近的参考译文 (reference)。

brevity penalty: 一个系数,用来惩罚长度短于参考翻译的机器翻译结果。

标准的Bleu计算流程会先对参考译文和机器翻译结果进行符号化 (tokenizition)。

如果中文是目标 (target) 语言, 则使用字符级别 {1,2,3,4}-gram匹配。

黄瓜视频app官网2019当只有1条人工参考翻译译文时使用Bleu-n4r1评估。

Bleu-n4r4: 词级别 {1,2,3,4}-gram 匹配, 与4条人工参考翻译译文比较

黄瓜视频app官网2019标准Bleu有很多重要的变种:

黄瓜视频app官网2019NIST. Bleu的一种变体,赋予少见的n-gram更高的权重。

TER (Translation Edit Rate)。 计算机器翻译与人工参考译文之间的编辑距离 (Edit distance)。

BLEU-SBP ((Chiang et al 08)[http://aclweb.org/anthology/D08-1064] ). 解决了Bleu的解耦(decomposability) 问题,在Bleu和单词错误率取得一个折中。

HTER. 修改为一个良好的翻译所需要的人工编辑次数 (the number of edits)。

机器翻译相关语料资源方面,也包括我们比较熟悉的联合国语料库和AI Challenger:

其他相关任务感兴趣的同学可以自行参考,这是一个相当不错的了解当前中文NLP相关任务的参考点,感谢建设和维护该项目的同学。

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:http://www.mdjcmbb.cn

本文链接地址:中文自然语言处理相关的开放任务,数据集, 以及当前最佳结果 http://www.mdjcmbb.cn/?p=12099

推荐一份中文数据,再试试汉字、词语、成语、歇后语在线检索

前段时间给公众号新增了一个成语接龙功能:黄瓜视频app官网2019AINLP公众号对话接口新增成语接龙,这个里面提到的项目用到了一份成语数据,包含了2万多条成语数据和释义。不过这个数据之外,推荐一个更棒的Github项目:

这个项目收录了收录了 14032 条歇后语,16142 个汉字,264434 个词语,31648 个成语,并且以json格式提供了相关数据,非常方便:

项目结构:

chinese-xinhua/
|
+- data/ <-- 数据文件夹
|  |
|  +- idiom.json <-- 成语
|  |
|  +- word.json <-- 汉字
|  |
|  +- xiehouyu.json <-- 歇后语
|  |
|  +- ci.json <-- 词语

汉字例子:

    {
        "word": "吖",
        "oldword": "吖",
        "strokes": "6",
        "pinyin": "ā",
        "radicals": "口",
        "explanation": "喊叫天~地。\n 形容喊叫的声音高声叫~~。\n\n 吖ā[吖啶黄](-dìnghuáng)〈名〉一种注射剂。\n ────────────────—\n \n 吖yā 1.呼;喊。",
        "more": "吖 a 部首 口 部首笔画 03 总笔画 06  吖2\nyā\n喊,呼喊 [cry]\n不索你没来由这般叫天吖地。--高文秀《黑旋风》\n吖\nyā\n喊声\n则听得巡院家高声的叫吖吖。--张国宾《合汗衫》\n另见ā\n吖1\nā\n--外国语的音译,主要用于有机化学。如吖嗪\n吖啶\nādìng\n[acridine] 一种无色晶状微碱性三环化合物c13h9n,存在于煤焦油的粗蒽馏分中,是制造染料和药物(如吖啶黄素和奎吖因)的重要母体化合物\n吖1\nyā ㄧㄚˉ\n(1)\n喊叫天~地。\n(2)\n形容喊叫的声音高声叫~~。\n郑码jui,u5416,gbkdfb9\n笔画数6,部首口,笔顺编号251432\n吖2\nā ㄚˉ\n叹词,相当于呵”。\n郑码jui,u5416,gbkdfb9\n笔画数6,部首口,笔顺编号251432"
    }

词典例子:

{
    "ci": "总计", 
    "explanation": "1.总共计算。 \n2.犹统计。"}

成语例子:

{
    "derivation": "清·嬴宗季女《六月霜·恤纬》劝夫人省可闲愁绪,足食丰衣无所虑,何况俺爷贵胄都时誉。”", 
    "example": "无", 
    "explanation": "丰衣足食。形容生活富裕。", 
    "pinyin": "zú shí fēng yī", 
    "word": "足食丰衣", "abbreviation": 
    "zsfy"
}

歇后语例子:

   {
        "riddle": "正月十五云遮月",
        "answer": "不露脸"
    },
    {
        "riddle": "正月十五贴门神",
        "answer": "晚了半月"
    },
    {
        "riddle": "正月十五贴春联",
        "answer": "晚了半月了"
    },
    {
        "riddle": "正月十五卖元宵",
        "answer": "抱成团"
    },
    {
        "riddle": "正月十五看花灯",
        "answer": "走着瞧"
    },
    {
        "riddle": "正月十五赶庙会",
        "answer": "随大流"
    }

我把这份数据放到了Elasticsearch里,并且通过ES的Python接口elasticsearch-py提供后端检索服务,现在可以通过AINLP公众号对话接口检索了,感兴趣的同学可以一试,包括:

汉字检索:

词语检索:

成语检索:

歇后语检索:

感兴趣的同学可以关注AINLP公众号,直接公众号对话测试,更多功能可以参考:
一个有趣有AI的NLP公众号

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:http://www.mdjcmbb.cn

本文链接地址:推荐一份中文数据,再试试汉字、词语、成语、歇后语在线检索 http://www.mdjcmbb.cn/?p=12087

AINLP公众号对话接口新增成语接龙

成语接龙很有意思,原本计划找一些成语语料自己做一个,不过Google一圈后发现Github上有一个现成的项目:

Github链接:

这个项目自带2万多条成语数据,用法也很简单:

API Usage

>>> import IdiomsSolitaire
>>> IdiomsSolitaire.init()
>>> print IdiomsSolitaire.guess("一心一意")

Script Usage

# Install it first
pip install -r requirements.txt
# Use it in your termianl
$ python IdiomsSolitaire.py
Usage : 
        python IdiomsSolitaire.py [Idioms]
Example : 
        python IdiomsSolitaire.py '一心一意'
Author : 
        WangYihang <wangyihanger@gmail.com>
$ python IdiomsSolitaire.py '一心一意'
[+] Init finished! [23594] words.
[一语破的] : [一句话就击中要害。的,箭靶的中心,比喻要害之处。]
$ python IdiomsSolitaire.py '一心一意'
[+] Init finished! [23594] words.
[一至於此] : [竟到如此地步。]

所以很快把这个接口接入了AINLP的对话功能中,感兴趣的同学可以关注AINLP公众号直接测试:

也可以直接尝试语音输入,不过个别地方识别确实有点歪打正着:

最后,欢迎关注我们的公众号AINLP,可以对对联,自动作诗,查询相似词,玩词语加减游戏等:

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:http://www.mdjcmbb.cn

本文链接地址:AINLP公众号对话接口新增成语接龙 http://www.mdjcmbb.cn/?p=12067

欢迎关注AINLP:一个有趣有AI的NLP公众号

我们的公众号AINLP,致力于做一个有趣有AI的NLP公众号,作者是我爱自然语言处理博客博主,NLPJob、课程图谱网站"保姆",曾在腾讯从事文本挖掘相关工作。AINLP 关注自然语言处理、机器学习、深度学习相关技术,关注人工智能、文本挖掘相关算法研发职位,关注MOOC相关课程和公开课。公众号直接对话双语聊天机器人、调戏夸夸机器人、尝试自动对联、作诗机,使用中英机器翻译,查询相似词,计算相似度,玩词语加减游戏,测试NLP相关工具包,欢迎来聊,欢迎关注。

以下是一些文章和资源的相关索引:

自动对联及作诗机


腾讯词向量和相似词、相似度、词语游戏系列




NLP相关工具及在线测试(公众号对话测试)









聊天机器人相关




如何学习NLP和NLP相关资源













AINLP聊天机器人除了日常搭讪外,还负责回复用户的日常查询,所以为一些关注度比较高的文章和NLP资源做了关键字和索引,分散在以前的一些文章介绍里,这里再统一贴出来:

1、关注AINLP公众号,后台回复 “文章、历史消息、历史、history、存档” 任一关键字获取历史文章存档消息。

2、回复“正态分布,rickjin, 正态分布前世今生, 正态分布文章, 正太分布, 正太, 正态”任一关键字获取Rickjin正态分布前世今生系列:

3、回复“nlp, 自然语言处理,学习自然语言处理,学习nlp, 如何学习nlp,如何学习自然语言处理” 任一关键字获取文章:

4、回复"slp" 获取:斯坦福NLP书籍和课程网盘链接和密码

5、回复"slp3" 获取:自然语言处理综论英文版第三版及斯坦福NLP课程链接和密码

6、回复"ng" 获取:Andrew Ng老师课程相关资料链接和密码

7、回复"aic" 获取:
博客版本持续更新,欢迎提供线索:http://www.mdjcmbb.cn/?p=10998

8、回复"bert" 获取:
博客版本持续更新:http://www.mdjcmbb.cn/?p=10870

9、回复"HMM" 获取:HMM学习最佳范例全文PDF
HMM学习最佳范例全文PDF文档及黄瓜视频app官网2019相关的文章索引

10、回复"Hinton" 获取:面向机器学习的神经网络公开课视频及课件
Geoffrey Hinton 大神面向机器学习的神经网络公开课及相关视频资料

11、回复"NLTK" 获取: NLTK相关资料
Python自然语言处理工具NLTK学习导引及相关资料

12、回复"youhua"获取:优化相关资料
凸优化及无约束最优化相关资料

13、回复"xiandai"获取:线性代数相关资料
那些值得推荐和收藏的线性代数学习资源

14、回复"cs224n"获取:深度学习自然语言处理课程最新视频:
黄瓜视频app官网20192019斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程视频和相关资料分享
斯坦福大学深度学习自然语言处理课程CS224N 2019 全20个视频分享

15、回复"kuakua"获取:夸夸语料库(500条)
为了夸夸聊天机器人,爬了一份夸夸语料库

16、回复"fenci"获取:中文分词相关资源
中文分词文章索引和分词数据资源分享

17、回复”tongjixuexi”获取:李航老师统计学习方法第一版PPT(清华大学深圳研究生院袁春老师精心制作)

18、回复"nmt"获取:Philipp Koehn大神的神经网络机器翻译学习资料:NMT Book

另外我们建立了几个微信群,围绕招聘、求职、技术、竞赛交流相关主题,感兴趣的同学可以添加微信AINLP2或者扫描以下二维码,注明关键字,拉你入群:

AINLP公众号新增SnowNLP情感分析模块

上周给AINLP公众号对话增加了百度中文情感分析接口:百度深度学习中文情感分析工具Senta试用及在线测试,很多同学通过公众号对话进行测试,玩得很嗨,不过感觉中文情感分析的成熟工具还是不多。这个周末调研了一下之前用于测试中文分词和词性标注的工具,发现SnowNLP和HanLP提供情感分析的接口,不过后者貌似没有提供Python接口,而SnowNLP作为原生的Python中文自然语言处理工具包,用起来还是比较方便的,唯一的问题是它的训练语料覆盖领域,官方文档是这样说的:

SnowNLP:

情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其他的一些可能效果不是很好,待解决)

使用起来也很简单,注意SnowNLP的情感分析只有正向概率,以下测试例子也有bad case:

In [1]: from snownlp import SnowNLP                                            
 
In [2]: s = SnowNLP('我爱自然语言处理')                                        
 
In [3]: s.sentiments                                                           
Out[3]: 0.9243733698974206
 
In [4]: s = SnowNLP('我不爱自然语言处理')                                      
 
In [5]: s.sentiments                                                           
Out[5]: 0。8043511626271524
 
In [6]: s = SnowNLP('太难吃了')                                                
 
In [7]: s.sentiments                                                           
Out[7]: 0.27333037073511146

感兴趣的同学可以直接关注AINLP公众号,直接测试这两个中文情感分析模块:BaiduSenta和SnowNLP


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百度深度学习中文情感分析工具Senta试用及在线测试

情感分析是自然语言处理里面一个热门话题,去年参加AI Challenger时关注了一下细粒度情感分析赛道,当时模仿baseline写了一个fasttext版本:AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析 fastText Baseline ,至今不断有同学在star这个项目:

周末通过试用了一下百度的深度学习中文情感分析工具,还是很方便,于是,将这个作为中文情感分析的一个技能点加入到了AINLP公众号的对话中,感兴趣的同学可以先测试:

至于安装和使用,还是简单说一下,以下是在Ubuntu16.04, Python3.x virtualenv环境下安装和测试。

安装直接通过pip install即可:

pip install paddlepaddle(这里用的是CPU版本)
pip install paddlehub

关于如何使用百度这个中文情感分析工具,最直接的方法还是follow官方demo脚本:

在iPython中大致如下调用:

Python 3.5.2 (default, Nov 12 2018, 13:43:14) 
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.5.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
 
In [1]: import paddlehub as hub                                                                 
 
In [2]: senta = hub.Module(name="senta_bilstm")                                                 
2019-07-06 22:33:01,181-INFO: Installing senta_bilstm module
2019-07-06 22:33:01,182-INFO: Module senta_bilstm already installed in /home/textminer/.paddlehub/modules/senta_bilstm
 
In [3]: test_text = ["这家餐厅很好吃", "这部电影真的很差劲","我爱自然语言处理"]                
 
In [4]: input_dict = {"text": test_text}                                                        
 
In [5]: results = senta.sentiment_classify(data=input_dict)                                     
2019-07-06 22:33:53,835-INFO: 13 pretrained paramaters loaded by PaddleHub
2019-07-06 22:33:53,839-INFO: 20 pretrained paramaters loaded by PaddleHub
 
In [6]: for result in results: 
   ...:     print(result) 
   ...:                                                                                         
{'positive_probs': 0.9363, 'text': '这家餐厅很好吃', 'sentiment_key': 'positive', 'negative_probs': 0.0637, 'sentiment_label': 2}
{'positive_probs': 0.0213, 'text': '这部电影真的很差劲', 'sentiment_key': 'negative', 'negative_probs': 0.9787, 'sentiment_label': 0}
{'positive_probs': 0。9501, 'text': '我爱自然语言处理', 'sentiment_key': 'positive', 'negative_probs': 0.0499, 'sentiment_label': 2}

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黄瓜视频app官网2019AINLP公众号"自动作诗机"上线

最近对自然语言生成或者文本自动生成技术比较感兴趣,做了一些调研,作为自然语言处理领域的难题之一,个人一直觉得自然语言生成(NLG)是最难的,虽然这一两年动辄会看机器模仿莎士比亚写剧本,模仿金庸写小说,这些不过是媒体用来吸引眼球的,总之这些字凑到一起看起来像模像样,但是读了之后不知所云。不过对于特定格式的文本,类似诗歌这种,如果不细究,从直观的角度来看确实还有点像那么回事,例如清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的,还是很强大的:

所以我首先将目光瞄准了诗歌自动生成相关的资料上,在google了一圈后,锁定了ioiogoo同学的这篇文章和两个开源版本实现:

1)介绍文章:
2)ioiogoo同学原始版本代码:
3)youyuge34同学的更新版本:

特别是最后这个版本,作者直接提供了训练好的模型数据:poetry_model。h5,如果不想训练,直接下载这个模型把玩即可。我尝试了一下训练流程,训练几百步的时候会报错,具体原因还没有细究。不过在继续训练自己的模型之前,可以基于作者提供的模型将这个自动作诗模块包装到AINLP公众号对话接口中去,所以花了一点时间,在AINLP公众号上上线了这个自动作诗机模块,算是玩具级别的自动作诗机吧,目前支持两个功能:藏头诗(提供四个字)和首字诗(提供一个字):

请注意这两个功能目前只提供'五言绝句'的生成,因为上述代码在训练模型的时候已经过滤了其他诗词,另外这套代码也用了一些trick,生成的结果也是随机的,每次都不一样。最后,感兴趣的同学欢迎关注AINLP公众号,直接在公众号对话里测试即可:

关于文本自动生成或者自然语言生成,如果有好的idea或者素材或者想法,欢迎留言讨论,这里也会继续关注这个话题。

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:http://www.mdjcmbb.cn

本文链接地址:AINLP公众号"自动作诗机"上线 http://www.mdjcmbb.cn/?p=11995

黄瓜视频app官网2019百度深度学习中文词法分析工具LAC试用之旅

之前在调研中文分词词性标注黄瓜视频app官网2019相关工具的时候就发现了百度的深度学习中文词法分析工具:(https://github.com/baidu/lac),但是通过这个项目github上的文档描述以及实际动手尝试源码编译安装发现非常繁琐,缺乏通常中文分词工具的易用性,所以第一次接触完百度lac之后就放弃了:

LAC是一个联合的词法分析模型,整体性地完成中文分词、词性标注、专名识别任务。LAC既可以认为是Lexical Analysis of Chinese的首字母缩写,也可以认为是LAC Analyzes Chinese的递归缩写。

LAC基于一个堆叠的双向GRU结构,在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。效果方面,分词、词性、专名识别的整体准确率95。5%;单独评估专名识别任务,F值87。1%(准确90。3,召回85。4%),总体略优于开放平台版本。在效果优化的基础上,LAC的模型简洁高效,内存开销不到100M,而速度则比百度AI开放平台提高了57%。

本项目依赖Paddle v0。14。0版本。如果您的Paddle安装版本低于此要求,请按照安装文档中的说明更新Paddle安装版本。如果您使用的Paddle是v1。1以后的版本,请使用该项目的分支for_paddle_v1。1。注意,LAC模块中的conf目录下的很多文件是采用git-lfs存储,使用git clone时,需要先安装git-lfs。

为了达到和机器运行环境的最佳匹配,我们建议基于源码编译安装Paddle,后文也将展开讨论一些编译安装的细节。当然,如果您发现符合机器环境的预编译版本在官网发布,也可以尝试直接选用。

最近发现百度将自己的一些自然语言处理工具整合在下,文档写得相对清楚多了:

PaddleNLP是百度开源的工业级NLP工具与预训练模型集,能够适应全面丰富的NLP任务,方便开发者灵活插拔尝试多种网络结构,并且让应用最快速达到工业级效果。

黄瓜视频app官网2019PaddleNLP完全基于PaddlePaddle Fluid开发,并提供依托于百度百亿级大数据的预训练模型,能够极大地方便NLP研究者和工程师快速应用。使用者可以用PaddleNLP快速实现文本分类、文本匹配、序列标注、阅读理解、智能对话等NLP任务的组网、建模和部署,而且可以直接使用百度开源工业级预训练模型进行快速应用。用户在极大地减少研究和开发成本的同时,也可以获得更好的基于工业实践的应用效果。

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词向量游戏:一些有意思的例子

自从把腾讯词向量对接到AINLP公众号后台后,发现相似词相关的查询需求是逐渐增大的,已经不止一次有非CS专业的同学通过后台查询相似词或者相似度来做课程设计,这让我觉得这个事情有一些意义,当然,通过微信(公众号)后台快速查询相似词(同义词、近义词、反义词)这个需求应该是更普遍的,欢迎推荐给有需求的朋友。关于词向量、相似词、相似度、词语加减,这里写了一些文章:

相似词查询:玩转腾讯 AI Lab 中文词向量
玩转腾讯词向量:词语相似度计算和在线查询
腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询
玩转腾讯词向量:Game of Words(词语的加减游戏)

特别是最后一篇文章,在这篇文章发布后,很多同学通过AINLP的公众号后台对话玩得很嗨,并且在微博、微信平台留言,这里基于大家的群体智慧,提供一些有意思的词(类比)加减例子,这些例子可以直接在AINLP公众号后台测试:

=======不错的词类比(Word Analogy)例子======

机场-飞机+火车=高铁站

Windows-microsoft+google=android

老婆-老公+丈夫=妻子

北京-中国+法国=巴黎

天安门-北京+巴黎=艾菲尔铁塔

渣男-男朋友+女朋友=小三

渣男-男+女=渣女

很快-快+慢=缓慢

马云-互联网+房地产=恒大许家印

北京-中国+美国=华盛顿特区

范冰冰-李晨+刘恺威=大幂幂

射雕英雄传-郭靖+杨过=神雕侠侣

姜文-中国+美国=史泰龙

上海-中国+美国=旧金山

黄瓜视频app官网2019小龙女-杨过+郭靖=黄蓉

梅西-阿根廷+葡萄牙=C罗

梅西-阿根廷+意大利=皮耶罗

飞机场-飞机+火车=火车路

汽车-轮胎+翅膀=飞翔
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