陳燕方

（中國(guó)人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院，北京 100872）

在科學(xué)技術(shù)和人文需求的不斷發(fā)展中，圖書館已經(jīng)由傳統(tǒng)的物理圖書館，以及數(shù)字圖書館、復(fù)合圖書館、移動(dòng)圖書館等形態(tài)逐步朝智慧圖書館的方向發(fā)展。按照Web技術(shù)發(fā)展劃分，圖書館的發(fā)展及演變歷經(jīng)圖書館1.0、圖書館2.0，以及當(dāng)前的發(fā)展目標(biāo)——圖書館3.0三個(gè)主要階段，其服務(wù)內(nèi)容與服務(wù)方式也從傳統(tǒng)的文獻(xiàn)服務(wù)、信息服務(wù)轉(zhuǎn)向知識(shí)服務(wù)[1-2]。

圖書館2.0仍是當(dāng)前圖書館服務(wù)的主流，泛在的[3-4]、無(wú)障礙的[4-5]、用戶參與的[5-6]、個(gè)性化的[4,7]信息服務(wù)是其主要特點(diǎn)，但其信息服務(wù)存在加工程度低、數(shù)量大而質(zhì)量低、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性差等弊端。尤其在信息爆炸和信息泛濫的大環(huán)境下，圖書館2.0的信息服務(wù)面對(duì)用戶日益精準(zhǔn)、個(gè)性化的信息需求顯得力不從心。針對(duì)圖書館2.0信息服務(wù)存在的問(wèn)題，知識(shí)服務(wù)及圖書館3.0概念應(yīng)運(yùn)而生[8]。早在2000年，張曉林[9]曾提出知識(shí)服務(wù)是新世紀(jì)圖書情報(bào)的生長(zhǎng)點(diǎn)，是基于分布式多樣化動(dòng)態(tài)資源，貫穿用戶實(shí)際問(wèn)題解決過(guò)程的個(gè)性化、專業(yè)化服務(wù)。圖書館3.0更是將知識(shí)服務(wù)作為發(fā)展的主要目標(biāo)，旨在將無(wú)組織的Web內(nèi)容轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)的、有組織的知識(shí)，提供給用戶智能的知識(shí)服務(wù)[10]。實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的核心任務(wù)是對(duì)圖書館館藏資源的組織方式和服務(wù)提供方式進(jìn)行重組。

1 圖書館知識(shí)服務(wù)現(xiàn)狀

國(guó)外對(duì)知識(shí)服務(wù)的研究，起源于以提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和競(jìng)爭(zhēng)力為目的的知識(shí)管理，此后該理念被引入圖情領(lǐng)域。1997年，美國(guó)專業(yè)圖書館協(xié)會(huì)（SLA）在其會(huì)刊Information Outlook上專門設(shè)立欄目開(kāi)展對(duì)知識(shí)管理的研究[11]；2001年，Clair[12]（SLA前任會(huì)長(zhǎng)）明確指出專業(yè)圖書館最新發(fā)展趨勢(shì)即開(kāi)展知識(shí)服務(wù)，圖書館員和信息專家應(yīng)在新形式下為用戶提供創(chuàng)新的、獲取知識(shí)的知識(shí)服務(wù)，使知識(shí)服務(wù)成為一種信息使用的管理方法。根據(jù)知識(shí)生命周期劃分，知識(shí)服務(wù)的流程包含資源的采集、組織、挖掘、創(chuàng)新、分發(fā)、利用和反饋[13]。然而，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)搜索引擎強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)下，知識(shí)服務(wù)流程各階段最亟待解決的問(wèn)題是資源組織方式。傳統(tǒng)的資源組織存在明顯的資源異構(gòu)及語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性差的問(wèn)題，使用戶在檢索過(guò)程中需要嘗試不同的檢索入口。此外，以關(guān)鍵詞匹配的模式，使用戶難以從大量的返回結(jié)果中獲取有規(guī)律、有關(guān)聯(lián)的信息或知識(shí)。

在當(dāng)前信息爆炸與信息泛濫的環(huán)境下，用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)的內(nèi)容、方式及效果的要求愈來(lái)愈高，如以知識(shí)為單元的“微信息”“知識(shí)元”等細(xì)粒度檢索結(jié)果[14]、一站式檢索方式[15]，以及語(yǔ)義相關(guān)度較高的檢索結(jié)果[14]。信息的組織方式通?？芍苯臃磻?yīng)信息檢索和信息服務(wù)的效果，當(dāng)前普遍使用的DC、MARC等元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)主要以粗粒度的信息資源為單位（一本書、一個(gè)網(wǎng)頁(yè)等），缺少對(duì)細(xì)粒度單元（章節(jié)、段落、句子等）的描述標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)法真正滿足圖書館資源組織的迫切需求，而針對(duì)用戶個(gè)性化需求的多粒度知識(shí)服務(wù)更加匱乏。因此，針對(duì)圖書館服務(wù)現(xiàn)狀，本文針對(duì)當(dāng)前用戶的多粒度精準(zhǔn)服務(wù)需求，提出基于多粒度的圖書館知識(shí)服務(wù)創(chuàng)新模型。

2 多粒度的概念與內(nèi)涵

粒度的概念由Zadeh[16]于1997年在其模糊信息粒化和詞計(jì)算理論中提出，并明確?；?、組織和因果三個(gè)基本概念。?；笇⒄w分解為部分；組織是?；哪孢^(guò)程，即將部分合并為整體；因果是部分間的因果關(guān)聯(lián)。根據(jù)?；姆纸獬潭龋戳６龋?，可分為粗粒度（最大粒度）、細(xì)粒度（基本粒度，不可再分的粒度）、中粒度（介于粗粒度和細(xì)粒度間，可以有不同分解程度的多粒度）三個(gè)層次[17]。多粒度指不同粒度（細(xì)粒度、中粒度、粗粒度）共存的現(xiàn)狀。本文提出的多粒度概念主要體現(xiàn)在用戶需求的多粒度和資源組織的多粒度兩個(gè)維度。用戶需求的多粒度主要區(qū)別于圖書館用戶傳統(tǒng)的文獻(xiàn)查新、文獻(xiàn)檢索等以文獻(xiàn)為單元的粗粒度信息服務(wù)需求；資源組織的多粒度區(qū)別于當(dāng)前圖書館信息組織過(guò)程中單一粒度的文獻(xiàn)、文件、書目等，是用戶需求多粒度作用后的結(jié)果。

2.1 用戶需求的多粒度

隨著大數(shù)據(jù)環(huán)境下信息冗余、信息迷航、信息焦慮等問(wèn)題日益加劇，用戶的信息服務(wù)需求不再是以文獻(xiàn)、網(wǎng)頁(yè)等為單位的單一信息傳遞或推送服務(wù)，而是面向問(wèn)題解決方案的不同層次的知識(shí)服務(wù)。從當(dāng)前圖書館的核心競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手網(wǎng)絡(luò)搜索引擎看，大眾越來(lái)越偏向細(xì)粒度的精準(zhǔn)信息服務(wù)，而學(xué)習(xí)型用戶偏向以文獻(xiàn)為單元的粗粒度信息服務(wù)。

2.2 資源組織的多粒度

要滿足用戶的多粒度需求，首要任務(wù)是改善當(dāng)前仍以文獻(xiàn)為單一粒度的信息組織方式，即控制信息組織的粒度，使其從文獻(xiàn)細(xì)化到知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)多樣化粒度的組織方式。具體到資源內(nèi)容的組織過(guò)程，即實(shí)現(xiàn)對(duì)文獻(xiàn)信息中更小粒度知識(shí)點(diǎn)的抽取、標(biāo)注、揭示和聚合。細(xì)粒度知識(shí)點(diǎn)通常指文獻(xiàn)中包含的概念、公式、圖表或數(shù)據(jù)，即當(dāng)前在精準(zhǔn)信息組織中提到的“知識(shí)元”[18]。知識(shí)元是知識(shí)組織的基元，是構(gòu)成知識(shí)結(jié)構(gòu)的最小獨(dú)立單元，用來(lái)表示針對(duì)特定問(wèn)題的解決方案，可以是概念、方法、規(guī)則、公理等數(shù)據(jù)或事實(shí)，以及實(shí)例化的知識(shí)。因此，細(xì)粒度的知識(shí)組織要抽取文獻(xiàn)信息中的知識(shí)元，建立以知識(shí)元為核心的知識(shí)元關(guān)聯(lián)及知識(shí)元庫(kù)。

3 基于多粒度的圖書館知識(shí)服務(wù)模型

面對(duì)用戶日益精準(zhǔn)與個(gè)性化的多粒度、語(yǔ)義化信息需求，本文提出基于多粒度的圖書館知識(shí)服務(wù)模型。如圖1所示，整個(gè)模型分為館藏資源層、知識(shí)組織層、知識(shí)聚合層及知識(shí)服務(wù)層。館藏資源層主要包含圖書館各類型的實(shí)物版（如期刊文獻(xiàn)、書目著作、報(bào)紙、報(bào)告、專利等）及電子版資源（如pdf、音頻、視頻、圖片等），其他依次是基于多粒度的知識(shí)組織層、基于語(yǔ)義的知識(shí)聚合層及知識(shí)服務(wù)層。

3.1 知識(shí)組織層

資源的組織方式直接決定了信息的檢索方式及信息服務(wù)的效果，傳統(tǒng)的信息組織方式是基于文檔篇章粗粒度的單一組織方式，即對(duì)整個(gè)文件或整篇文獻(xiàn)進(jìn)行標(biāo)注，而未深入文檔內(nèi)部進(jìn)行標(biāo)注。雖然全文檢索實(shí)現(xiàn)了對(duì)全文內(nèi)容的索引，但基于單漢字或語(yǔ)詞的索引方式并未表現(xiàn)出文檔內(nèi)部結(jié)構(gòu)間存在的邏輯關(guān)系。

依照多粒度的概念，可將圖書館館藏資源的粒度劃分為細(xì)粒度、中粒度、粗粒度三種。以科技期刊為例，三種粒度分別具體表現(xiàn)為以句子為單位的知識(shí)元、以小節(jié)為單位的知識(shí)單元和以篇章為單位的知識(shí)群。知識(shí)元作為最小粒度的信息，多代表一個(gè)概念、一個(gè)公式、一個(gè)結(jié)論等，其能解決某一簡(jiǎn)單問(wèn)題并給出直接答案；知識(shí)單元屬于中粒度的信息，通常指文獻(xiàn)中的一個(gè)小節(jié)，是相關(guān)知識(shí)元相互關(guān)聯(lián)的集成，可以解決復(fù)雜的用戶問(wèn)題；知識(shí)群屬于粗粒度的信息，多指一篇完整的文獻(xiàn)或書目，是相關(guān)知識(shí)單元的匯聚，可以解決用戶較復(fù)雜的問(wèn)題。圖2為本文提出的多粒度資源組織的邏輯模型。

基于多粒度知識(shí)組織的核心思想是實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)內(nèi)容結(jié)構(gòu)化、多層次、多粒度的組織，以一篇期刊論文為例，主要過(guò)程分為3個(gè)步驟。

3.1.1 文本結(jié)構(gòu)分析

期刊文獻(xiàn)由物理結(jié)構(gòu)和邏輯結(jié)構(gòu)兩部分組成[19]。文獻(xiàn)的物理結(jié)構(gòu)包括題目、作者、摘要、篇章、段落、句子、詞語(yǔ)、引文，針對(duì)文獻(xiàn)的物理結(jié)構(gòu)信息可較容易地對(duì)整篇文章的作者、機(jī)構(gòu)等元數(shù)據(jù)信息進(jìn)行標(biāo)引；邏輯結(jié)構(gòu)信息包括標(biāo)題、層次、段落、句子、主題詞、標(biāo)識(shí)詞、中圖分類號(hào)，因此，對(duì)文獻(xiàn)多粒度的標(biāo)引即根據(jù)文獻(xiàn)的邏輯結(jié)構(gòu)對(duì)其篇章、小節(jié)、段落等逐一以主題詞進(jìn)行標(biāo)引。此外，在本文的多粒度知識(shí)組織過(guò)程中，還須對(duì)文獻(xiàn)段落間的關(guān)系、句子間的關(guān)系、上下文及位置進(jìn)行記錄，為下一步抽取知識(shí)元的地址信息作鋪墊。

圖1 基于多粒度的圖書館館藏資源集成知識(shí)服務(wù)模型

圖2 基于多粒度的圖書館館藏資源組織模型

3.1.2 基于多粒度的主題詞標(biāo)引

3.1.3 構(gòu)建知識(shí)元庫(kù)

知識(shí)元是知識(shí)元庫(kù)構(gòu)建的基元，知識(shí)元的抽取是實(shí)現(xiàn)資源細(xì)粒度檢索的開(kāi)始。針對(duì)結(jié)構(gòu)化期刊文獻(xiàn)知識(shí)元，本文采用一個(gè)七元組來(lái)表示，即K=｛編號(hào)，導(dǎo)航，地址，特征詞，屬性，屬性值，內(nèi)容}。

①編號(hào)：是針對(duì)知識(shí)元所采用的一種編碼符號(hào)，主要用于知識(shí)元的標(biāo)識(shí)。②導(dǎo)航：主要標(biāo)識(shí)該知識(shí)元在期刊文獻(xiàn)中的邏輯結(jié)構(gòu)信息，即具體的位置信息。③地址：指該知識(shí)元所在期刊的存儲(chǔ)信息。④特征詞：指針對(duì)知識(shí)元內(nèi)容提取出的具有一定描述知識(shí)元信息能力的詞語(yǔ)或短語(yǔ)，通常是領(lǐng)域本體庫(kù)中的相關(guān)概念。⑤屬性：特征詞的謂語(yǔ)動(dòng)詞，可稱為關(guān)系。⑥屬性值：特征詞的賓語(yǔ)，可稱為客體。

本文抽取的知識(shí)元并非針對(duì)整篇文獻(xiàn)的全部?jī)?nèi)容，而是針對(duì)第二步提取出的粗粒度、中粒度的主題詞所包含的知識(shí)內(nèi)容，即將粗粒度、中粒度的主題詞作為知識(shí)元的特征詞，并以特征詞為向?qū)г谄鋵?duì)應(yīng)的文本位置提取主題句。然后，對(duì)主題句進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注等初步處理，為進(jìn)行依存句法語(yǔ)義分析提供基礎(chǔ)。依存句法理論能對(duì)句子進(jìn)行形式化的句法和語(yǔ)義分析，使計(jì)算機(jī)能以依存樹(shù)的形式顯式地界定句子成分（詞或者短語(yǔ)）間的依存關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)義的理解，為知識(shí)元抽取提供較好的理論基礎(chǔ)和技術(shù)手段[20]。如圖3例句所示，知識(shí)元是最小的知識(shí)元素，是構(gòu)造知識(shí)系統(tǒng)的基元。依據(jù)其中的SBV（主謂關(guān)系）、VOB（動(dòng)賓關(guān)系）即可提取相應(yīng)的謂語(yǔ)和賓語(yǔ)。

3.2 知識(shí)聚合層

面對(duì)資源異構(gòu)帶來(lái)的“信息過(guò)載”和“信息孤島”問(wèn)題，圖書館緊隨時(shí)代信息技術(shù)前沿，不斷完善知識(shí)服務(wù)環(huán)境并進(jìn)行模式創(chuàng)新，從Web環(huán)境下基于OPAC系統(tǒng)的資源整合、基于資源導(dǎo)航的資源整合、基于跨庫(kù)檢索系統(tǒng)的資源整合到如今基于語(yǔ)義的資源深度聚合[21]，圖書館逐步從數(shù)據(jù)到信息再到知識(shí)聚合的方向發(fā)展。目前使用廣泛的基于跨庫(kù)檢索系統(tǒng)的資源整合方式，雖較好解決了前端的統(tǒng)一檢索，但在用戶實(shí)際使用過(guò)程中，由于信息資源內(nèi)部語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性較差，因此檢索效果依舊不夠理想。

圖3 依存句法分析示例

知識(shí)聚合指通過(guò)一定技術(shù)手段（如統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析等），對(duì)可能存在的隱性關(guān)聯(lián)知識(shí)單元進(jìn)行凝聚，以提取知識(shí)單元間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)為手段，構(gòu)建多維、多層、互相關(guān)聯(lián)的知識(shí)體系[22]。隨著語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)成為當(dāng)前語(yǔ)義網(wǎng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的最佳實(shí)踐，為知識(shí)聚合提供有效途徑。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)采用三元組<主語(yǔ)，謂語(yǔ)，賓語(yǔ)>作為基本數(shù)據(jù)模型。知識(shí)組織層提取出的知識(shí)元特征詞、屬性和屬性值分別映射為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)三元組<主語(yǔ)，謂語(yǔ)，賓語(yǔ)>，其中賓語(yǔ)可對(duì)應(yīng)屬性值或新知識(shí)元，從而將不同的知識(shí)元相關(guān)聯(lián)。知識(shí)聚合主要利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)館藏資源間的概念關(guān)系、隸屬關(guān)系、引證關(guān)系、映射關(guān)系等進(jìn)行揭示，以實(shí)現(xiàn)基于語(yǔ)義的關(guān)聯(lián)。

3.3 知識(shí)服務(wù)層

隨著用戶信息需求層次不斷提升，由圖書館單一粒度的信息組織返回的檢索結(jié)果已無(wú)法滿足用戶的個(gè)性化需求，非學(xué)習(xí)型用戶在查詢?nèi)粘：?jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，常傾向于使用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎。僅當(dāng)用戶在學(xué)習(xí)和研究過(guò)程中需要大量系統(tǒng)、完整、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奈墨I(xiàn)或文件時(shí)，才會(huì)轉(zhuǎn)向使用圖書館服務(wù)。

多粒度館藏資源分層組織有效地解決了用戶獲取各種粒度的信息或知識(shí)問(wèn)題，但如何根據(jù)用戶的檢索提問(wèn)和搜索行為，推送給用戶最合適粒度的信息資源仍是圖書館知識(shí)服務(wù)的焦點(diǎn)。直接的方式是在用戶檢索過(guò)程中，讓用戶根據(jù)自身信息需求選擇期望的信息粒度，當(dāng)用戶想要了解更多所選粒度的信息時(shí)，可進(jìn)一步了解。但更智能化、個(gè)性化的服務(wù)仍依賴于對(duì)用戶行為和興趣的建模，實(shí)現(xiàn)用戶需求、資源和知識(shí)間的映射關(guān)系。

4 基于多粒度的圖書館知識(shí)服務(wù)功能

4.1 基于多粒度的一站式知識(shí)檢索服務(wù)

當(dāng)前圖書館館藏?cái)?shù)據(jù)資源基本處于分布式存儲(chǔ)、分布式訪問(wèn)的狀況，讀者在檢索過(guò)程中需要對(duì)各數(shù)據(jù)庫(kù)逐一訪問(wèn)，同時(shí)基于關(guān)鍵詞的檢索方式與匹配機(jī)制對(duì)用戶的關(guān)鍵詞提取能力及語(yǔ)義擴(kuò)展能力要求較高，否則返回的結(jié)果通常語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性較差，導(dǎo)致大量冗余信息以粗粒度的文件或網(wǎng)頁(yè)形式展現(xiàn)給用戶。因此，知識(shí)檢索服務(wù)要解決的兩個(gè)核心問(wèn)題是基于多粒度的語(yǔ)義檢索結(jié)果和一站式的檢索環(huán)境。

相較傳統(tǒng)檢索方式僅給出文獻(xiàn)鏈接列表信息，基于多粒度的一站式知識(shí)檢索服務(wù)通過(guò)多粒度知識(shí)組織方式和基于語(yǔ)義的知識(shí)聚合方式，將大幅降低用戶信息檢索成本并減弱對(duì)用戶搜索能力專業(yè)性的要求。用戶以自然語(yǔ)言表達(dá)自身檢索需求，檢索系統(tǒng)通過(guò)一定規(guī)則的需求描述模型來(lái)抽取用戶需求概念，建立用戶需求概念與知識(shí)元間的映射，從而聚集相關(guān)資源內(nèi)容，并返還給用戶知識(shí)元（細(xì)粒度）、知識(shí)單元（中粒度）、知識(shí)集群（粗粒度）三種粒度層次的知識(shí)，使用戶獲得所需的知識(shí)服務(wù)。

4.2 基于可視化展示的知識(shí)導(dǎo)航服務(wù)

語(yǔ)義導(dǎo)航是一種基于本體網(wǎng)絡(luò)的館藏資源知識(shí)結(jié)構(gòu)及其分布的可視化展示方法，能有效地描述資源間的語(yǔ)義關(guān)系[23]?；诳梢暬故镜膱D書館知識(shí)導(dǎo)航服務(wù)將對(duì)檢索結(jié)果從結(jié)果聚類、結(jié)果關(guān)聯(lián)兩個(gè)維度進(jìn)行全方位展示。結(jié)果聚類指應(yīng)用文檔聚類技術(shù)，將文獻(xiàn)檢索結(jié)果分成若干稱為“簇”的子集，每個(gè)簇中的文獻(xiàn)之間具有較大的相似性，而簇之間的文獻(xiàn)具有較小的相似性[24]；結(jié)果關(guān)聯(lián)指對(duì)檢索結(jié)果按照研究時(shí)間、研究領(lǐng)域、研究地域等進(jìn)行關(guān)聯(lián)可視化，形成以檢索對(duì)象為中心的知識(shí)圖譜，并得出相應(yīng)的研究趨勢(shì)。結(jié)果聚類提高了檢索結(jié)果的查準(zhǔn)率，結(jié)果關(guān)聯(lián)得到檢索結(jié)果的知識(shí)圖譜，二者相輔相成，旨在全面提高用戶的滿意度。

4.3 基于用戶動(dòng)態(tài)需求的知識(shí)推薦服務(wù)

基于用戶動(dòng)態(tài)需求的知識(shí)推薦依賴兩個(gè)方面：一是根據(jù)用戶的瀏覽痕跡、瀏覽行為，與用戶數(shù)據(jù)庫(kù)中其他用戶的相似行為進(jìn)行匹配，并給出相應(yīng)的關(guān)聯(lián)推薦；二是借助語(yǔ)義匹配的方式，將用戶具體某次的檢索需求映射為本體概念，然后與知識(shí)元庫(kù)中的全局集成本體進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配，并將與之關(guān)聯(lián)的資源推薦給用戶。在此過(guò)程中，用戶需求模型的表達(dá)是關(guān)鍵，用戶需求通常分為用戶檢索輸入的顯性信息需求，以及通過(guò)其日常檢索行為特征、職業(yè)、興趣等表現(xiàn)出的隱性信息需求。

5 結(jié)語(yǔ)

館藏資源的多粒度精細(xì)化組織方式及資源間的語(yǔ)義聚合，一直是圖書館知識(shí)服務(wù)工作中知識(shí)組織、知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究重點(diǎn)，因此將二者結(jié)合，應(yīng)用到圖書館今后的知識(shí)服務(wù)工作是必然趨勢(shì)。本文基于提升和完善圖書館知識(shí)服務(wù)效果的目標(biāo)，提出基于多粒度的圖書館知識(shí)服務(wù)模型，并給出基于多粒度知識(shí)服務(wù)的具體功能。本文對(duì)今后圖書館的知識(shí)服務(wù)開(kāi)展方向有較強(qiáng)的理論指導(dǎo)意義，但在具體應(yīng)用實(shí)踐上有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

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