Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Setevoj podchod k analizu drevnekitajskich rifm [Network approches to the analysis of Old Chinese rhymes]

Setevoj podchod k analizu drevnekitajskich rifm [Network approches to the analysis of Old Chinese rhymes]

Talk held at the 12th Traditional Conference in Memory of S. A. Starostin (Russian State University for the Humanities, Moscow)

Johann-Mattis List

March 24, 2017
Tweet

More Decks by Johann-Mattis List

Other Decks in Science

Transcript

  1. Сетевой подход к анализу древнекитайских рифм Johann-Mattis List Department of

    Linguistic and Cultural Evolution Max Planck Institute for the Science of Human History Jena 2017/03/07 1 / 29
  2. Введение Рифмование Рифмование в общем Lose yourself in the music

    the moment you own it you better never let it go you only get one shot do not miss your chance to blow this opportunity comes once in a lifetime… (Eminem, “Lose yourself”, 2002) 3 / 29
  3. Введение Рифмование Рифмование в общем Lose yourself in the music

    the moment you own it you better never let it go you only get one shot do not miss your chance to blow this opportunity comes once in a lifetime… (Eminem, “Lose yourself”, 2002) 3 / 29
  4. Введение Рифмование Рифмование в общем Lose yourself in the music

    [-ɪk] ? [ɔi] the moment you own it [-ɪt] ? [ai] you better never let it go you only get one shot do not miss your chance to blow this opportunity comes once in a lifetime… (Eminem, “Lose yourself”, 2002) 3 / 29
  5. Введение Рифмование Рифмование в общем music [-ɪk] own it [-ɪt]

    But Germans would rhyme employ and deny! Mai [-ɔi] neu [-ai] 3 / 29
  6. Введение Рифмование как докaзательство Рифмование как докaзательство 燕 燕 于

    飛, 下 上 其 音。 The swallows go flying, falling and rising are their voices; yān yān yú fēi xià shàng qí yīn 之 子 于 歸, 遠 送 于 南。 This young lady goes to her new home, far I accompany her to the south. zhī zǐ yú guī, yuǎn sòng yú nán 瞻 望 弗 及, 實 勞 我 心。 I gaze after her, can no longer see her, truly it grieves my heart. zhān wàng fú jí, shí láo wǒ xīn 4 / 29
  7. Введение Рифмование как докaзательство Рифмование как докaзательство 燕 燕 于

    飛, 下 上 其 音。 The swallows go flying, falling and rising are their voices; yān yān yú fēi xià shàng qí yīn 之 子 于 歸, 遠 送 于 南。 This young lady goes to her new home, far I accompany her to the south. zhī zǐ yú guī, yuǎn sòng yú nán 瞻 望 弗 及, 實 勞 我 心。 I gaze after her, can no longer see her, truly it grieves my heart. zhān wàng fú jí, shí láo wǒ xīn 4 / 29
  8. Введение Рифмование как докaзательство Рифмование как докaзательство 燕 燕 于

    飛, 下 上 其 音。 yān yān yú *pər xià shàng qí *qrəm 之 子 于 歸, 遠 送 于 南。 zhī zǐ yú *kʷəj, yuǎn sòng yú *nˤəm 瞻 望 弗 及, 實 勞 我 心。 zhān wàng fú jí, shí láo wǒ *səm 4 / 29
  9. Введение Рифмование как докaзательство Рифмование как доказательство Chinese Text RW

    MCH Gù Yánwǔ Wáng (1980) Baxter (1992) OCBS-R 殷其靁 léi 靁 *lwoj 靁 A, 之部 靁 - 靁 - *-uj 在南山之陽 yáng 陽 *yang 陽 B, 陽部 陽 A, jiang, 陽部 陽 A, *ljang *-aŋ 何斯違斯 sī 斯 *sje 斯 A, 之部 斯 - 斯 - *-e 莫敢或遑 huáng 遑 *hwang 遑 B, 陽部 遑 A, huang, 陽部 遑 A, *wang *-aŋ 振振君子 zǐ 子 *tsiX 子 A, 之部 子 B, tziə, 之部 子 - *-əʔ 歸哉歸哉 zāi 哉 *tsoj 哉 A, 之部 哉 B, tzə, 之部 哉 - *-ə Comparing differences in rhyme identification for Ode 19.1《周南·殷其雷》 5 / 29
  10. Введение Рифмование как докaзательство Рифмование как доказательство Разне факторы имеют

    влияние на рифмование (култура, язык, познание). Поэтому это сложно использовать рифмование как доказательство, особенно для исследования тех языков, которые засвидетельствованы только в текстах. 6 / 29
  11. Введение Фонология древнекитайского языка Фонология древнекитайского языка долгая традиция лингвистической

    реконструции в Китае (началась с ученого Chén Dì 陳第, 1541 – 1606), первый прогрессивный этап в 20ом ст. с работами Карлгрена и китайских ученых Wáng Lí 王力 (1980) и Li Fang-kuei 李方桂 (1971), 7 / 29
  12. Введение Фонология древнекитайского языка Фонология древнекитайского языка долгая традиция лингвистической

    реконструции в Китае (началась с ученого Chén Dì 陳第, 1541 – 1606), первый прогрессивный этап в 20ом ст. с работами Карлгрена и китайских ученых Wáng Lí 王力 (1980) и Li Fang-kuei 李方桂 (1971), второй важный этап в 80ых годах 20ого стол., когда Бакстер (1992), Старостин (1989), и Zhèngzhāng Shàngfāng (см. Zhèngzhāng 2003) предлагали реконструкции которые были очень похожи друг на друга, хотя и были независимо разработаны учеными (6 гласных, больше рифм, чем в традиционной литературе , итд.). 7 / 29
  13. Введение Фонология древнекитайского языка Фонология древнекитайского языка Общая проблема реконструкции

    древнекитайской фонологии — это прозрачность и соизмеримость данных. Есть много разных реконструкций древнекитайского, и много разных аннотаций рифм в «Книге песен» (Shījīng 詩經), но с тех пор никто не сравнивал эти данные конкретно. 8 / 29
  14. Сети Сети в общем Сети в общем NODE (VERTEX) represents

    an object EDGE (LINK) represents a relation between objects 10 / 29
  15. Сети Сети в общем Сети в общем can be tagged

    or labelled EDGE (LINK) represents a relation between objects 10 / 29
  16. Сети Сети в общем Сети в общем can be tagged

    or labelled can be labelled and weighted 10 / 29
  17. Сети Сети в примерах Сети в примерах Большинство структур в

    повседневной жизни и в науке возможно моделировать как сети: социальные сети: вершины (узлы) — люди, ребра — реляции (например дружба в Контакте, итд.), 11 / 29
  18. Сети Сети в примерах Сети в примерах Большинство структур в

    повседневной жизни и в науке возможно моделировать как сети: социальные сети: вершины (узлы) — люди, ребра — реляции (например дружба в Контакте, итд.), филогенетические сети: вершины — языки или диалекты, ребра — генетическая близость, 11 / 29
  19. Сети Сети в примерах Сети в примерах Большинство структур в

    повседневной жизни и в науке возможно моделировать как сети: социальные сети: вершины (узлы) — люди, ребра — реляции (например дружба в Контакте, итд.), филогенетические сети: вершины — языки или диалекты, ребра — генетическая близость, ..., 11 / 29
  20. Сети Сетевые модели Сетевые модели Благодаря сетевым моделям, данные которые

    моделированы как графы анализируются очень быстро. Литература огромна, и часто ученым очень сложно находить лучший анализ для решения своих проблем. Поэтому иногда необходимо работать междисциплинарно, консултируя экспертов для анализа графов. 12 / 29
  21. Сети Сетевые модели Сетевые модели Методы для выявления сетевых сообществ

    (community detection) являются специальным типом алгоритмов для разделения графа на части (partitioning algorithm). Они очень полезны для поиска естественных групп в сетях. 14 / 29
  22. Рифмы и сети Моделирование Моделирование 27.3.A 30.2.A 33.3.A 39.1.A 54.4.B

    58.1.A 58.6.B 59.1.A 66.1.A 130.1.A 204.4.A 227.2.A sī 丝 qī 淇 móu 谋 qī 淇 qī 淇 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 zhī 之 zhī 之 qī 期 qī 期 méi 梅 méi 梅 yóu 尤 yóu 尤 lái 来 sī 思 lái 来 lái 来 sī 思 sī 思 sī 思 sī 思 sī 思 sī 思 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 sī 丝 móu 谋 zāi 哉 zāi 哉 zāi 哉 zāi 哉 16 / 29
  23. Рифмы и сети Моделирование Моделирование Poem Stanza Verse Sect. Text

    Rhyme Pattern MCH OCBS 4 1 1 1 南有樛木、 木 - muwk C.mˤok 4 1 1 2 葛藟纍之。 纍 A lwij [r]uj 4 1 2 1 樂只君子、 子 - tsiX tsəʔ 4 1 2 2 福履綏之。 綏 A swij s.nuj 4. 樛木 南有樛木、葛藟纍之。 樂只君子、福履綏之。 南有樛木、葛藟荒之。 樂只君子、福履將之。 南有樛木、葛藟縈之。 樂只君子、福履成之。 17 / 29
  24. Рифмы и сети Моделирование Моделирование Реконструкция рифмовой сети от аннотированных

    поэм проста. Проблемы возникают с взвешиванием если иероглифы рифмуются часто или редко друг с другом, с нормализацией длинных поэм, и с аннотацией специальных рифм (рифмы на двух слогах, рифмы в самой строке, итд.). 18 / 29
  25. Рифмы и сети Моделирование Моделирование если два слова рифмуются друг

    с другом много раз в разных поэмах, это более важное доказательство чем спорадическое рифмование (→ use weighted networks to represent frequency) если куча слов рифмует в длинных строфах, у нас больше связей чем в коротких строфах, и мы должны нормализировать это (→ normalize rhyme connections in each stanza) рифмы в самой строке и на двух слогах часто следуют специальным законам рифмования (question not yet solved) 19 / 29
  26. Рифмы и сети Моделирование Shījīng Rhyme Browser интерактивное веб-приложение показывает

    рифмы «Книги песен» согласно Бакстеру (1992) вместе с реконструкциями Бакстера и Сагара (2014) и Pān (2000, из Thesaurus Linguae Sericae). аппликация позволяет быструю инспекцию данных древнекитайского URL: http://digling.org/shijing 20 / 29
  27. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r (List

    forthcoming) теория была впервые предложена С. А. Старостином (1989: 338-340), который предположил, что связи между рифмами с кодами на *-n и *-j объясняются добавочной кодой *-r с регулярным рефлексом -n в среднекитайском, 21 / 29
  28. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r (List

    forthcoming) теория была впервые предложена С. А. Старостином (1989: 338-340), который предположил, что связи между рифмами с кодами на *-n и *-j объясняются добавочной кодой *-r с регулярным рефлексом -n в среднекитайском, дополнителные доказательства можно найти в родственных с китайском словах Тибетского (Hill 2014), 21 / 29
  29. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r (List

    forthcoming) теория была впервые предложена С. А. Старостином (1989: 338-340), который предположил, что связи между рифмами с кодами на *-n и *-j объясняются добавочной кодой *-r с регулярным рефлексом -n в среднекитайском, дополнителные доказательства можно найти в родственных с китайском словах Тибетского (Hill 2014), Бакстер и Сагарт (2014) адаптировали эту идею в своей реконструкции древнекитайского, но количественная проверка до сих пор отсутствует. 21 / 29
  30. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r (List

    forthcoming) теория была впервые предложена С. А. Старостином (1989: 338-340), который предположил, что связи между рифмами с кодами на *-n и *-j объясняются добавочной кодой *-r с регулярным рефлексом -n в среднекитайском, дополнителные доказательства можно найти в родственных с китайском словах Тибетского (Hill 2014), Бакстер и Сагарт (2014) адаптировали эту идею в своей реконструкции древнекитайского, но количественная проверка до сих пор отсутствует. Можно ли использовать граф «Ши цзин» для количественной проверки гипотезы Старостина? 21 / 29
  31. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Граф

    «Ши цзин» в целом 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 8 2 1 2 1 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 2 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 3 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 3 2 1 3 2 1 3 1 3 1 1 4 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 3 1 6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 4 1 4 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 3 5 1 1 1 4 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 5 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 5 1 1 1 5 1 2 1 2 1 3 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 4 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 4 1 2 1 1 2 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 3 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 5 1 4 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 2 3 1 2 3 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 2 2 1 2 1 1 1 1 1 3 2 2 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 4 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 4 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 5 1 5 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 4 3 1 1 1 2 3 2 1 1 2 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 4 1 1 1 1 3 1 1 2 9 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 7 1 1 1 1 3 5 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 2 1 1 1 1 3 2 3 3 2 1 3 1 1 2 1 2 1 1 3 4 1 1 4 5 1 1 1 2 1 2 1 4 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 4 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 3 4 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 3 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 2 1 1 1 3 1 3 1 14 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 5 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 4 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 2 1 4 2 2 1 1 1 2 1 3 5 2 1 2 1 1 4 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 4 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 4 3 2 1 2 1 5 4 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 皓 悠 巢 秋 受 慅 蕭 懰 遒 球 絿 旒 裒 救 騷 瑤 瀌 麃 消 嗷 桃 ⼑ 遙 膏 夭 號 苗 旐 ⾼ 曜 呶 謠 朝 燎 驕 郊 儦 勞 鑣 旄 叟 揄 慘 蹂 照 忉 周 垢 附 渥 瘁 屬 奏 ⽊ 濁 霂 楰 樹 數 耇 主 厚 ⽃ 醹 枸 匱 檖 棣 穗 利 侮 鍭 鞏 笱 後 瘉 愈 句 后 口 賓 年 甸 粼 溱 翕 姻 敖 親 ⽥ 暴 榛 悼 恌 蒿 零 謔 藐 堅 鷮 教 ⾂ 均 苓 蓁 傚 笑 寮 昭 蕘 巔 盜 鈞 賢 潦 鎬 濱 詢 駰 蘋 藻 嘵 昊 翹 翛 ⽑ 膋 搖 喬 譙 出 薈 萃 悸 退 蔚 訊 遂 荅 述 卒 沒 弗 律 ⼘ 裕 獄 粟 韘 甲 侯 渝 濡 愉 ⽎ 榆 婁 樞 業 涉 及 泣 隰 葉 濕 捷 楫 濈 玉 馵 藚 續 轂 樕 曲 族 取 駒 讀 諏 株 辱 饇 蔞 驅 椓 ⾕ 穀 屋 ⾓ 僕 束 ⿅ ⾜ 祿 獨 藍 襜 宋 詹 對 仲 忡 甚 弘 錦 臨 宮 鳩 考 孚 簋 ⽸ 軌 舅 卯 ⾸ 逑 酒 鴇 翿 合 陶 飽 覺 寶 棗 酬 稻 保 炮 罦 類 內 懟 隧 醉 悖 逵 仇 漕 苕 繡 ⽭ 袍 鵠 罶 憂 軜 休 ⾢ 求 廟 ⾈ 劉 慆 流 髦 滺 怓 遊 浮 囚 滔 優 銶 殽 紹 囂 酋 柔 觩 游 闊 衛 蹶 揭 酢 炙 踖 廓 赫 蓆 作 格 尺 戟 敬 客 昔 宅 舄 碩 庭 傑 柞 駱 諾 貊 弈 繹 圉 莫 斝 瞽 咢 度 錯 臄 席 庶 懌 恪 ⼣ 斁 柏 澤 若 奕 藿 石 濩 綌 搜 伯 落 白 濯 薄 才 溺 鞹 藉 壑 削 雒 活 軷 竭 獲 害 射 歲 外 褐 緒 野 旅 處 舞 所 ⼟ 假 宇 ⿉ ⿏ 下 楚 秬 ⽗ 滸 助 組 居 予 ⾺ 與 股 戶 夏 苦 ⼥ 輔 鱮 扈 虜 湑 俁 虎 顧 怙 阻 浦 魯 武 酤 栩 虞 舉 怒 暇 除 ⾬ 譽 ⿎ 暑 ⽻ 御 罟 哀 悲 違 霏 ⿑ 躋 坻 枚 隮 湄 歸 依 威 幾 迷 資 妻 懠 晞 ⾶ 蓍 屎 毗 郿 罪 飢 回 圍 氐 私 微 遟 塞 ⼫ 維 畿 祗 騑 葵 菲 韡 萋 厎 斐 湝 調 囿 伏 ⾐ 亟 同 贈 來 膍 狸 闋 戾 疚 勩 遲 漣 關 弟 指 薺 師 頎 姨 茨 穋 牧 裘 矣 婦 鮪 惠 時 ⿔ 瘵 飴 箕 梅 謀 哉 梓 逆 詩 泄 ⺟ 伾 蠆 邁 騏 竿 尤 駓 帶 期 丘 思 愒 儺 淇 厲 其 佩 ⽜ 霾 塒 萊 絲 姬 媒 蚩 茷 鼒 俅 滅 珌 疾 夷 鴟 漢 臺 基 噦 訧 憩 ⼤ 治 敗 之 有 裏 在 爵 圃 柘 蘀 稼 固 夜 惡 路 洳 瞿 故 訏 葭 補 豫 呱 去 貉 豝 呼 怯 淑 椐 穫 露 芋 茹 愬 據 寡 歗 袪 修 穧 績 知 祇 鵙 謫 適 斯 剔 益 辟 易 提 刺 狄 解 雌 篪 枝 攜 伎 ⽀ 圭 觿 帝 髢 揥 籥 翟 皙 的 雪 秣 艾 晣 惙 說 拜 閱 左 腓 ⼀ 七 吉 祁 蕨 騤 日 淒 棲 節 室 桋 結 麋 階 ⾎ 紑 黎 薇 喈 談 巖 嚴 斬 監 惔 濫 ⿓ 勇 卬 唐 姜 竦 動 尰 松 充 童 狼 稂 旁 牂 瞻 遑 怲 腸 杭 翔 梗 魴 藏 觥 璋 向 往 競 鄉 響 綱 珩 貺 瑲 抗 潀 畜 腹 復 嚏 寐 崇 從 濛 恫 東 蝀 攻 龐 誦 邦 豵 蒙 訩 穰 粻 空 公 訌 恭 亨 皇 傭 兵 尚 亡 泳 豐 毒 鞫 功 曀 菽 迪 戚 覆 蹙 季 奧 蓫 掌 薁 彊 詳 牆 狂 漿 讓 罔 鏘 兄 瀼 簧 望 相 上 傷 蒼 煌 筐 良 仰 襄 ⻑ 爽 盟 蝱 桑 喪 章 庚 商 京 傍 英 陽 湯 洸 祥 楊 荒 彭 臧 芒 堂 羌 剛 房 鍚 頏 豈 懷 體 罍 死 綏 靁 頹 總 僮 厖 縫 邛 共 容 庸 雙 衝 訟 ⽤ 葑 墉 雝 葦 禰 泲 ⼲ 爾 泥 藟 廛 貆 隼 沖 蓬 ⽕ 重 陰 穉 濃 顒 ⼯ 逢 廱 鍾 鏞 樅 凶 饔 聰 罿 履 樊 檀 餐 雷 ⾔ 澗 追 纍 虺 梁 ⾹ 涼 ⾏ 光 ⽅ 粱 雱 鏜 箱 防 慶 嘗 囊 康 張 享 衡 疆 倉 床 王 明 裳 ⿈ 將 揚 昌 岡 忘 痒 螗 祊 饗 場 蹌 斨 鶬 喤 洋 霜 ⽺ 卿 伉 常 央 羹 糧 僩 咺 選 壎 孌 爛 鴈 霰 粲 晏 貫 泮 簡 綣 岸 宴 旦 亂 怨 漙 願 兮 婉 彥 蕑 悁 卷 緡 孫 熯 顏 媛 展 袢 敦 寬 諼 萎 摧 隤 壞 轉 鍛 羨 ⾒ 援 館 反 焉 遺 畏 旃 ⼔ 砥 推 ⽮ 視 嵬 崔 涕 ⼭ 濟 唯 遷 偕 ⽔ 園 幡 近 菅 尾 邇 燬 僊 旨 醴 皆 痯 墠 愆 衍 幝 癉 板 踐 亶 管 阪 閟 禮 虔 妣 秭 丸 梴 連 諫 然 遠 兕 鱧 熏 芬 艱 乾 欣 亹 娑 蘭 珈 阿 渙 荼 可 河 詈 佗 ⿇ 砠 婆 那 難 痡 翰 差 吁 瘏 恤 肩 湛 毖 熱 繁 單 巘 間 閑 安 儇 閒 泉 殘 嘆 軒 密 番 窒 藩 ⽳ 垤 ⻄ 慄 耋 原 宣 歎 憲 ⾄ 蕃 還 川 過 掎 杝 焚 薖 遯 訛 池 多 錡 紽 聞 吪 磨 鯊 昆 峨 沱 磋 猗 波 他 蘿 歌 ⽪ 蛇 莪 破 馳 嗟 沙 羅 駕 縭 罹 瘥 羆 嘉 為 陂 議 犧 荷 它 儀 禍 娛 闍 宜 何 加 藘 施 ⽡ 靡 且 華 羖 虛 禦 圖 ⽛ 岵 杜 夫 吐 踽 樗 菹 廬 紵 ⽠ 苴 帑 徒 君 蓼 趙 餘 鶉 鳥 渠 輿 奔 少 摽 ⼩ 璊 啍 悄 家 罝 胥離 冔 塗 屠 乎 壺 鋪 旟 魚 舒 琚 書 紓 麌 午 蒲 都 辜 幠 黼 蘇 車 釜 椅 僚 烏 素 狐 盱 著 漘 邪 皎 舍 糾 徂 飧 祛 輪 騢 淪 囷 歆 三 深 今 騰 朋 洒 繩 浼 恆 綅 肱 升 崩 雄 憎 蒸 登 勝 夢 兢 陵 承 薨 懲 乘 男 ⼸ 增 雰 殄 縢 膺 陾馮 冰 掤 譖 琴 貧 云 殷 煁 門 林 芩 心 琛 ⾵ 南 ⾦ 忍 黮 隕 ⾳ 欽 僭 鬵 衿 興 雲 鰥 慇 痻 ⾠ 存 員 巾 肅 穆 駽 燕 郵 僛 盼 倩 局 蜴 蹐 匊 脊 篤 沐 綠 幽 膠 愚 瀟 輈 瘳 姝 躕 收 逅 犀 趨 隅 惟 蠐 芻 脂 藹 翽 葽 蜩 晨 煇 犉 萏 群 苑 錞 旂 煒 佽 柴 眉 塵 美 疧 荑 襭 袺 聊 條 翳 覯 甓 漏 惕 卑 咮 賀 佐 餱 ⽐ 媾 ⾖ 巷 丰 送 孺 飫 具 冠 欒 輯 冾 鋂 偲 栵 枕 儼 控 菡 簀 璧 敢 菼 瑕 膚 曹 匏 燼 頻 翩 泯 匹 抑 秩 怭 紕 四 吠 脫 鮮 瀰 拂 拔 喙 忽 茀 駾 兌 仡 肆 芹 替 引 盡 弔 嘌 胡 檻 錫 泚 帨 畀 牢 飄 終 地 融 裼 慱 包 橐 揖 鷊 慍 閣 誘 振 詵 吹 和 渭 妹 養 景 獻 厄 燔 幭 蟄 捋 祋 芾 俄 傞 冬 窮 汕 完 兩 蕩 簟 寢 召 倒 墐 玷 諗 駸 漂 要 涖 率 椒 先 晢 肺 耽 葚 鬈 環 貶 衎 槱 趣 春 麇 罕 慢 幪 設 勤 閔 蠻 徹 逸 恩 唪 侈 哆 弁 丱 蚤 ⾲ 柳 荍 餤 ⽢ 耘 畛 僾 逮 掇 永 蹈 涵 讒 胤 廣 壼 告 棄 務 鞠 育 賊 織 蜮 淠 夙 嘒 螣 戎 躬 軸 嶷 匐 忒 慝 域 極 背 克 力 ⾰ 直 輻 ⾊ 葍 侑 彧 字 ⿊ 肄 漆 瓞 挃 即 瑟 栗 櫛 垣 俶 陸 祝 六 飲 蠋 降 宿 几 濔 姊 焞 螽 燠 蟲 驂 宗 中 塈 負秠 使 耜 ⽿ ⽌ 晦 能 悔 以 忌 久 鯉 備 德 戒 式 意 ⾷ 億 翼 膴 喜 已 理 友 畝 事 敏 祉 緎 暱 潰 飾 熾 載 ⿆ ⼷ 貽 棘 國 異 福 息 北 富 馘 服 側 稷 則 特 寺 恃 汜 痗 祀 薿 ⼊ 誨 耔 試 起 屆 ⼜ 穡 飭 識 急 襋 祺 駟 奭 得 茂 朽 謂 愛 溉 鼛 莘 售 讎 昴 綯 妯 天 茅 裯 猶 芑 ⿒ ⼦ 涘 俟 杞 茲 海 舊 沚 否 宰 殆 玖 屺 諶 似 右 始 李 紀 饎 采 ⾥ 怠 位 ⼠ 洧 倍 趾 恥 史 仕 我 髮 租 撮 噎 奪 嘽 實 据 平 寧 清 贏 甥 靈 名 沼 星 楨 賦 逝 孼 舝 ⾆ 世 瀖 桀 越 烈 偈 冥 闥 ⽉ 達 楹 怛 況 瑩 曷 闕 櫱 鉞 旆 穟 伐 截 朅 發 渴 括 撥 ⻘ 翯 佸 葛 茇 熲 正 禋 禎 營 令 刑 傾 城 丁 甫 藇 嘏 噳 羜 許 祜 聘 成 涇 定 姓 政 馨 酲 爭 騁 領 苹 霆 菁 睘 炤 笙 躍 驚 盈 ⽣ 屏 征 聲 沮 語 渚 五 盬 祖 寫 脯 者 筥 稌 堵 旌 牲 聽 鳴 經 程 縈 究 皁 莠 冒 抽 櫜 擣 茆 ⼿ 埽 ⾩ 狩 壽 栲 醜 道 ⽼ 苞 集 咎 洲 杻 ⽞ 仁 淵 闐 ⼈ 矜 填 鳶 旬 申 ⾝ ⺠ 神 臻 新 褎 好 臭 報 魗 禱 戊 訓 罩 樂 較 鄰 嚶 電 顛 問 蹻 虐 順 造 秀 孝 草 牡 耄 熇 藥 鑿 駮 到 芼 綽 襮 櫟 沃 命 薪 陳 千 洵 信 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3 1 2 1 2 1 2 3 2 1 1 1 2 3 2 1 1 1 3 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 5 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 1 1 1 1 1 2 3 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 3 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 3 2 3 2 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 2 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 3 2 1 2 1 1 1 1 2 5 3 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 21 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 3 1 1 1 1 4 5 3 1 1 1 2 1 2 1 7 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 9 1 2 1 1 2 1 1 4 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 2 2 4 2 2 1 3 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 3 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 3 3 1 3 1 1 1 2 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 1 1 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 4 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 4 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 2 3 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 5 1 2 3 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 5 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 4 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 4 1 1 1 1 2 3 5 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 5 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 4 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 14 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 4 4 1 1 1 4 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 4 2 5 2 2 1 1 4 1 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 6 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 5 1 1 1 1 3 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 3 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 3 2 1 1 1 1 5 1 2 1 1 1 1 2 1 1 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 14 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 2 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 4 2 1 3 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 3 2 1 3 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 2 14 1 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 4 1 2 2 3 3 9 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 4 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 2 1 4 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 宴 巢 救 倉 籥 蚩 悔 恌 退 凶 卬 盱 衛 夷 霜 楚 填 陰 鎬 狩 ⽛ ⼸ 冥 貫 寺 羹 秀 訌 利 炮 沮 虜 茹 服 犧 諾 甚 甥 夭 兮 域 慆 摧 膍 餐 螣 秋 禦 憲 晦 滔 帝 鼒 暇 祺 叟 ⾶ 優 調 艱 畜 極 熱 罹 展 俶 殽 蕑 闐 丸 歆 竭 魚 魯 炤 華 紵 喬 雌 鵙 向 恤 媛 ⼯ 岡 相 基 琴 負 畿 淑 公 飴 兄 ⾠ 扈 ⿉ 乾 蹌 銶 申 喜 忍 京 ⼩ 戒 丘 愆 秠 縫 冔 塞 ⾒ 櫟 斬 殷 姬 軷 矣 宰 狐 擣 晣 ⼤ 屏 ⿎ 征 羜 慇 茂 作 憎 賦 雄 反 襋 閟 潀 織 苓 騰 城 漕 儺 顒 慶 膴 渚 姊 羆 好 飲 簋 釜 綌 所 舒 伾 上 圭 樗 禰 滸 鑣 漣 聞 肱 聲 葵 嘽 畝 倍 愬 類 側 原 忌 劉 鍛 ⿓ 復 流 竿 讎 稷 鉞 篪 輪 檀 泲 墠 霰 述 袪 爵 涘 秬 葑 剔 罍 遂 宜 懟 赫 鼛 遠 茆 加 狼 紹 萋 濛 伐 魗 達 陳 指 洋 腓 故 丁 忡 使 綣 騢 怠 零 訩 鰥 ⿒ 鱮 川 監 濱 路 ⼲ 騁 揥 冰 臭 蔚 增 祊 杞 信 樂 鋪 咺 洒 粼 我 掌 苕 岸 草 柞 宣 ⺟ 成 階 厖 旒 邪 儇 殆 尚 少 邛 ⾐ 僊 靁 ⾆ 柔 ⽿ 傚 聰 盬 假 考 戟 恥 萎 竦 仇 裘 纍 拜 譽旆 紓 彭 寫尺 敖 彥 實 虐 資 浦 歎 謀 ⾦ 渙 蹂 過 椅 頏淒 蠋 壽 姻 箕 姓翕 瓞 圖 糾 旁⾵奭 蘇 寬 崇 雷 久闥 旟 酒 簡 松 錯 斝 害 怯 偈 背 薇 陂 舊 張粻 東 輿 卷 孌 碩罦 ⼜ 斁 藥 殘 砥 克 麃 廛 藇 功 越 懷 洵 冒 喤 滺 蛇 罝 鞫 房 怒 今 訏 外 磨 熏 邇 塒 嘆 願璊 暑 搜 煁素 罩 親 租 ⽞ 蕭 磋 豈 韡 曷 躋 珈 獲 德 梁 始 傑 崩 綽 ⽌ 趾 藩 蹻 貺 菹 英 禋 難 蒿 朽 落 臺 寮 龐 綏 力 巖堅 備道 傾 瑤 呼 詩 僮 蓬 季 昌 舞 髮 禎 痻 姨 湄 霏 休 安 疆 漢 牆 鞹 咎 簧 隧 寶 瞻 綯 衍 ⾳ 翯 亡 稂 沱 玖 雙 燎 恭 妣 焞 輔 唯 恪 家 近 榛 沙 紽 肩 承 昭 賓 右 ⾺ 砠 旅 邦 爾 猗 浼 鞠 酬 組 奧 予 尤 嗟 ⾰ 馳 幝 騏 ⽕ 匱 怙 居 意 夫 已清 活稼 鏘 ⿊ 康 藟 遊 唐 囂 蒼 ⻘ 車 仁 ⼀ 瘁 膺 讓⽣ 鍚 ⾊ 武 俅 李 嘒 午 摽 績 薿 晞 鴈 麋 囿 杜 鏞 宮 楹 鳩 違 醜 婦 悼 貉 祗 笑 牂 飭 懠 漘 筥 婆 梅 葍 爛 酤 僭 ⾎ ⾬ 遺 珩 嵬 詳 澤 位 友 夙 撥 掎 名 南 伯 升 辟 孚 櫱 消 贏 問 哉 亹 顛 羌 均 翟 陾 嚏 澗 賊 饗 遒 滅 良 伏 集 ⽥ 堂 鳴 藐 ⿔ 蓆 桑 內 ⼊ 栗 虔 矜 去 狂 堵 儀 ⽗ 平 與 湛 明 妯 出 泮 黮 侑 圃 ⽉ 杭 蕨 教 苹 在 櫛 駰 遷 薪 据 祉 騷 呱 搖 菽 慝 報 依 ⼣ 祖 鷮 鴇 痯 瑲 翿 嚴 穉 微 穫 莘 闕 年 敬 告 ⿆ 毒 著 腹 昔 蘀 ⽤ 濟 總 格 虞 露 佸 謫 ⼫ 盈 到 騤 來 膏 ⾄ 駓 亶 ⽺ 旃 櫜 舉 衿 綅 瘵 興 曀 庶 芩 鶬 戎 娑 悠 仕 溺 解 脯 降 鏜 陽 屎 閱 其 巘 懌 傭 杻 還 桀 媒 梗 湯 旨 度 ⽪ 熇 秭 臻 萊 蟲 鱧 伎 維 芼 急 蕃 翼 鑿 俁 溉 羅 攜 洳 濫 怨 卯 書 往 鄰 挃 庭 粱 固 主 順 莠 語 娛 理 獄 駕 蘿 棣 椐 夜 羨 甸 榆 蜮 能 薨 哀 朋 ⼥ 瀌 璋 沼 囊 痡 試 談 穰 ⻑ 逢 號 闋 歲 蓍 慘 饎 沖 隮 舅 汜 踽 鮪 貆 億 暱 姜 毖 瞽 飾 褎 鬵 命 ⾢ 酲 峨 葛 修 ⿏ 揭 茨 翔 兢 罶 爽 為 阿 史 歌 涼 祁 垤 淠 ⼦ 罿 郿 ⽜ 訧 深 較 勝 舄 千 蒙 喪 紀 秣 有 錦 貽 易 除 抗 呶 繹 似 肄 ⿑ 敗 怛 歸 崔 霆 煌 ⽊ 屬 胥 梓 北 躬 後 雲 掤 襮 禮 選 務 騑 馮 枚 議 鳶 富 隕 幡 穡 管 嘗 趙 登 荒 濩 欣 陵 仡 忽 拂 茀 肆 群 苑 錞 ⽭ 蓫 ⾔ 荅 律 煇 晨 旂 犉 荷 猶 諶 囚 皆 贈 饔 中 臨 關 耄 隼 敏 昆 ⾖ 具 飫 室 穧 藏 孺 餱 ⽻ 孫 欽 共 然 佩 ⾷ 亂 席 誦 牧 撮 池 飽 薖 薈 得 圍 死 燠 政 逑 弘 覯 汕 衎 駸 諗 僛 倩 郵 盼 耽 慱 揖 捋 惕 鷊 麇 胤 蟄 漂 要 壼 春 卑 慍 鬈 環 簟 柳 條 蜩 吹 渭 葽 寢 蹈 妹 和 聊 涖 栵 蠻 養 駽 輯 率 燕 翳 完 景 冾 惟 蠐 嘉 盜 荑 犀 煒 脂 將 美 眉 厲 光 噦 遙 壺 餘 下 燬 旬 仲 寧 葦 菅 衡 耜 嗷 世 歗 瀼 琛 采 軒究 孝 氐 巔 柘 從 噎 踐 懲 廱 郊 錡 庚 繁 男 舍 茅 三 業 涉 濈 捷 韘 隰 泣 及 濕 葉 楫 甲 恫 噳 謂 享 多 俟 疚 弟 謠 勩 悖 臄 援 棲 字 吉 直 夏 聽 客 ⽳ 昊 帑 ⼷ ⼑ 翛 壎 豐 刺 婉 逆 石 迷 雰 濃 悲 栩 重 杝 翰 推 林 舝 河 ⺠ 亟 桃 思 裯 柏 適 即 薺 ⼔ 茷 祀 ⾩ 焚 苦 遑 瑩 祥 糧 識 旐 渴 ⽠ 白 可 悸 溱 熲 股 稻 棗 ⼠ 漙 岵 罪 霾 洧 翹 禱 觥 藉 板 ⽡ 軌 蹶 育 鯊 奕 縢 定 裳 乎 屆 奪 焉 茲 厎 保 祛 寡 履 廬 潰 ⾹ 日 陶 發 烏 容 覺 紑 ⼿ 癉 泄 疾 僚 都 泉 ⿈ 驂 蕘 卒 繩 ⽀ 醉 惔 許 領 那 追 黎 覆 傷 存 埽 匐 弈 愒 蓼 嘵 異 期 慅 慄 宅 壑 六 莪 他 私 誨 吁 牲 偕 怓 靡 飢 躍 緒 笙 芬 洸 皙 屺 國 蒲 恃 斐 枝 云 皇 飧 以 浮 闍 苴 漿 貊 窒 縈 戾 荼 淵 懰 式 駱 視 苞 珌 湑 處 心 晏 恆 棘 遯 羖 蝀 兵 痒 絲 戚 悁 亨 皎 惙 涇 忉 淇 忘 濔 ⽸ 求 合 令 吪 茇 體 螗 菲 藘 牡 黼 彊 照 軸 衝 顏 芑 勞 抽 諫 對 營 ⾥ 雪 神 起 ⾼ 稌 烈 佗 妻 尰 憩 詈 助 怲 髢 海 坻 琚 者 淪 訟 藍 酋 訛 破 況昴 穟 虺蠆 貧 的 瘏 雱 葭 密 暴 罟 洲 門 宇 甫 頹 彧 駮 蝱 訓 朅 ⽑ 奔 漆 ⼟ 天 事 幠 經 夢 充 襄 野 苗 旦 廓 旌 望 鍾 莫 渠 襜 諼 熯 髦 閒 閑 麌 說 迪 鈞 裏 寐 番 員 朝 蘋 梴 陸 鴟 皁 敦 棄 刑 狄 圉 几 孼 脫 姝 馨 穗 愚 吠 躕 泳 遲 輻 隤 ⽅ 邁 知 忒 同 隅 逅 趨 芻 丰 巷 控 送 枕 儼 菡 萏 瀟 幽 局 匊 輈 脊 收 秩 怭 匹 抑 頻 翩 泯 燼 瘳 沐 蹐 綠 蜴 膠 篤 泚 瀰 胡 檻 帨 ⽐ 膚 菼 晢 肺 椒 荍 罕 慢 兩 蕩 廣 永 蚤 ⾲ 盡 紕 替 閣 疧 塵 引 瑕 柴 敢 鮮 幪 佐 耘 畛 玷 貶 唪 賀 四 畀 飄 匏 牢 曹 嘌 弔 璧 恩 簀 錫 閔 勤 地 裼 逮 僾 融 終 傞 冬 俄 窮 涵 讒 襭 袺 幭 厄 祋 芾 鋂 穆 葚 先 掇 哆 墐 誘 包 餤 翽 藹 欒 媾 咮 ⽢ 冠 振 詵 槱 獻 趣 燔 弁 丱 偲 侈 肅 甓 倒 召 漏 臧 星 豫 啍 截 箱 鳥 防 益 酢 毗 何 ⾝ 祜 沃 斨 縭 徒 鶉 驚 則 ⻄ 袢 巾 球 觿 連 薄 熾 宗 師 ⾈ ⾸ 揚 阪 涕 惠 雒 吐 新 瘥 逝 痗 狸 顧 蒸 粲 宿 動 虛 炙 喈 ⾂ 爭 鯉 王 垣 床 塗 威 特 曜 結 佽 設 徹 橐 逸 兌 喙 駾 拔 芹 幾 辜 館 ⼈ 藻 ⿇ 左 墉 皓 沚 豝 戊 膋 悄 惡 嚶 廟 戶 施 電 耋 時 童 周 褐 薁 ⽔ 耔 裒 譙 袍 ⼘ 濡 馵 曲 愈 樕 醹 取 瘉 饇 濁 垢 附 笱 駒 耇 藚 穀 ⾓ 鍭 椓 ⿅ 侯 蔞 束 厚 婁 讀 渥 粟 僕 數 辱 ⾕ 愉 ⾜ 屋 鞏 續 樞 侮 族 渝 霂 株 后 ⽎ 樹 轂 裕 驅 枸 獨 ⽃ 諏 奏 楰 口 句 玉 祿 沒 醴 驕 受 宋 斯 君 蓁 樊 治 商 競 栲 萃 響 泥 靈 遟 鵠 卿 桋 湝 乘 福 正 間 芋 瀖 壞 虎 旄 繡 否 之 御 仰 囷 五 詢 闊 譖 兕 絿 ⽼ 單 詹 踖 雝 楨 藿 瞿 罔 游 鄉 魴 園 ⽮ 馘 聘 謔 豵 頎 庸 若 觩 射 央 筐 帶 艾 提 嶷 嘏 瑟 穋 攻 括 綱 祝 徂 螽 濯 ⼭ 芒 尾 削 剛 波 咢 補 菁 阻 儦 勇 睘 畏 訊 愛 蹙 節 緡 才 樅 駟 揄 章 空 檖 伉 轉 它 場 盟 載 弗 逵 腸 據 屠 離 回 ⾏ 常 塈 且 蘭 緎 僩 殄 造 售 程 楊 潦 祇 軜 傍 賢 禍 憂 差 七 息 B A 22 / 29
  32. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Граф

    «Ши цзин» в целом 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 3 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 5 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 4 1 3 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 3 1 3 2 1 1 1 1 1 4 1 2 1 1 2 1 2 3 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 3 1 1 1 1 4 1 3 3 9 7 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 4 1 2 1 2 3 1 1 1 2 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 2 5 4 2 2 1 1 52 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 嚴 談 濫 斬 惔 監 相 彊 傷 競 梗 牂 旁 翔 怲 頏 唐 上 往 痒 魴 姜 蒼 腸 詳 瞻 遑 掌 彭 庚 襄 桑 岡 張 忘 芒 螗 英 荒 良 簧 湯 傍 楊 堂 抗 瀼 牆 仰 狼 狂 漿 鏘 兄 陽 稂 伉 臧 爽 長 煌 糧 筐 雱 涼 防 盟 卿 蝱 粻 羹 囊 倉 粱 剛 揚 房 京 箱 商 梁 洋 昌 珩 泳 亡 瑲 貺 兵 樅 鏞 光 慶 嘗 香 亨 享 羊 方 喪 黃 斨 王 鶬 皇 將 常 衡 穰 饗 卬 杭 向 罔 望 讓 藏 觥 璋 鍚 綱 響 洸 鄉 羌 裳 央 鏜 章 祥霜 場 喤 床 康 蹌 行 明 疆 祊 尚 廱 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 4 1 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 4 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 3 4 14 3 2 3 1 1 1 2 8 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 5 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 3 3 1 2 2 1 5 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 4 1 1 4 1 3 1 1 2 2 4 3 4 1 4 3 1 1 3 1 1 1 4 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 6 1 3 1 1 1 1 1 1 1 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 3 4 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 4 1 1 1 1 1 3 1 3 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 5 1 3 1 4 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 4 1 5 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 2 1 1 3 1 1 3 2 1 2 1 2 4 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 3 2 1 3 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 2 4 1 3 1 1 1 1 1 1 1 3 3 1 3 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 3 3 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 9 1 3 1 1 4 1 2 1 2 1 3 1 3 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 2 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 5 1 1 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 3 1 2 1 1 2 1 1 2 4 1 1 1 1 2 3 1 2 1 1 1 2 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 2 1 2 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 2 2 3 2 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 3 1 1 1 1 1 1 1 3 1 2 5 2 2 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 填 民 翕 合 邑 矛 矜 霆 騁 驚 程 領 禋 縈 牲 禎 旌 姓 經 睘 聽 菁 盈 爭 政 生 馨 聲 征 酲 靈 涇 訓 楨 鳶 新 命 旬 神 臻 申 薪 戚 蹙 菽 奧 迪 瑩 夏 股 熲 順 稌 青 溱 玄 甸 親 粼 信 零 洵 姻 令 仁 鳴 苹 定 薁 聘 蓁 人 笙 顛 苓 淵 榛 鄰 均 巔 電 闐 賓 年 身 陳 田 千 軜 濱 堅 詢 臣 駰 賢 鈞 昊 慅 袍 仇 懰 逵 受 蘋 反 諼 遠 寬 焉 澗 然 怨 簡 僩 咺 綣 旦 岸 泮 晏 選 亂 貫 宴 管 愆 板 癉 踐 阪 墠 亶 諫 衍 孌 見 霰 援 羨 鴈 鍛 壎 晣 艱 噦 逝 揭 外 乾 軷 發 傑 朅 撥 褐 泉 奪 軒 髮 撮 殘 雪 拜 蠆 愒 大 泄 憩 旃 菅 邁 敗 單 原 闊 婆 娑 蘭 差 艾 巘 秣 渙 繁 歎 舌 竭 害 孼 世 歲 瀖 活 言 園 瘵 梴 丸 說 虔 閑 樊 闕 曷 茇 桀 況 月 旆 越 穟 烈 達 截 伐 鉞 櫱 閱 厲 帶 安 連 趙 皎 僚 鳥 糾 蓼 佗 那 杝 宣 它 掎 難 蕃 他 密 峨 過 鯊 瓦 多 吪 訛 池 錡 薖 阿 嘉 波 施 羅 沙 麻 犧 嗟 嘆 番 慄 憲 穴 耋 瑟 日 翰 嘽 節 藩 即 漆 歌 摽 莪 悄 少 小 粲 悁 轉 蕑 館 兮 卷 彥 爛 訊 萃 悸 退 蔚 出 遂 荅 婉 顏 漙 願 袢 璊 奔 漘 飧 鶉 君 淪 啍 囷 輪 弗 律 述 卒 沒 悖 類 內 醉 對 隧 懟 匱 檖 瘁 穗 利 洒 展 媛 昆 浼 熏 巾 存 慇 雲 辰 員 痻 舝 闥 茷 偈 佸 葛 括 怛 衛 蹶 渴 痯 芬 云 殷 欣亹 門 貧 幝 熯 聞 川 孫 緡 焚 遯 鰥 殄 隕 忍 雰 克 服 馘 息 麥 革 棘 福 識 背 哀 潰 悲 厎 萋 齊 騑 腓 霏 斐 躋 畿 菲 依 飢 遟 圍 妻 祗 幾 違 淒 遲 騤 私 棲 穋 試 熾 襋 穡 異 富 國 急 奭 貽 裘 疚 塈 又 牧 幡 滅 僊 惠 闋 勩 重 雝 壞 萎 纍 鴟 隤 敦 追 七 雷 屆 懷 頹 靁 遺 虺 推 駟 畏 摧 崔 嵬 麋 罍 綏 階 嘒 淠 饔 曀 動 厖 嚏 季 聰 凶 陰 邛 罿 墉 共 寐 衝 容 庸 訟 雙 葑 公 濃 用 棄 沖 勇 充 龍 竦 童 尰 松 總 工 逢 縫 僮 顒 檀 山 餐 遷 干 吉 廛 貆 湄 郿 微 肄 湝 回 尸 歸 飛 桋 蕨 罪 伏 關 囿 威 龐 從 攻 訌 傭 恭 迷 師 蓍 韡 毗 懠 屎 資 葵 茨 噎 還 垣 血 實 同 邦 晞 調 坻 頎 枚 衣 姨 疾 間 漣 肩 惙 閒 儇 豵 濛 蒙 蝀 訩 恫 空 蓬 誦 焞 氐 戾 結 維 膍 一 左 牛 臺 漢 蚩 霾 珌 塒 萊 諶 佩 飴 溉 贈 黎 祁 亟 來 謂 薇 塞 愛 喈 夷 起 鮪 膴 狸 矣 虛 踽 杜 紵 釜 禦 羖 吐 脯 寡 紓 寫 五 秬 怙 渚 盬 栩 湑 與 俁 語 穧 甫 茹 噳 岵 楚 筥 組 浦 緒 阻 據 穫 愬 呱 豫 嘏 訏 黼 藇 虜 補 羜 朋 崩 登 雄 憎 騰 恆 蒸 升 乘 膺 增 綅 掤 男 弓 懲 縢 鬵 承 勝 夢 陾 馮 兢 陵 繩 薨 欽 興 黮 冰 僭 音 衿 金 髢 芩 譖 林 琴 皙 枝 伎 觿 雌 圭 篪 支 攜 知 鵙 謫 斯 祇 提 刺 解 易 適 益 辟 剔 績 心 煁 狄 揥 帝 南 風 琛 今 三 肱 歆 深 恤 熱 痡 至 吁 靡 砠 毖 離 破 陂 荷 馳 紽 猗 縭 椅 磋 蛇 皮 羆 河 栗 櫛 瓞 据 我 租 挃 加 珈 窒 禍 垤 何 瘏 宜 議 蘿 為 罹 瘥 詈 可 儀 沱 磨 歗 駕 湛 修 翟 鼒 俅 紑 室 繹 舍 駱 塗 搜 蘇 弈 書 旟 狐 澤 著 的 烏 爵 素 柞 籥 奕 昔 戟 舄 車 恪 華 闍 薄 落 賦 白 盱 鞹 都 貊 諾 居 夕 斁 懌 藿 訧 格 射 蓆 作 濯 治 柏 客 廓 尺 琚 碩 赫 宅 若 舒 伯 炙 譽 度 錯 酢 且 踖 削 溺 藘 娛 淑 荼 呼 渠 輿 才 餘 雒 芋 貉 椐 祛 怯 柘 稼 帑 幠 壑 藉 鋪 惡夜 牙 徒 露 袪 濩 圃 辜 乎 綌 瞿 魚 邪 家 洳 罝 臄 御 瓜 席 咢 斝 庶 許 虎 助 豝 麌 葭 午 者 處 予 女 羽 黍 假 野 舉 徂 固 除 騢 故 路 蘀 圖 去 酤 下 堵 土 舞 宇 所 祖 馬 祜 冔 輔 菹 廬 暇 旅 蒲 屠 莫 壺 樗 夫 石 顧 沮 虞 胥 怒 苴 扈 滸 父 武 魯 楹 寧 成 清 冥 星 贏 刑 平 腹 嚶 宿 城 畜 復 營 覆 毒 鞫 球 秋 蕭 旒 揄 遒 皓 絿 罶 燠 鴇 怓 首 逑 天 莘 鳩 問 丁 傾 蓫 屏 鵠 優 慆 酋 銶 繡 喬 嘵 翹 搖 翛 呶 譙 苕 瑤 驕 膋 毛 瀌 忉 巢 謠 桃 刀 號 旐 苗 郊 嗷 消 麃 高 遙 膏 朝 勞 鑣 曜 儦 旄 夭 猶 罩 樂 茅 夙 虐 告 綯 綽 耄 駮 秀 褎 藐 好 教 造 較 藥 苞 埽 寶 鷮 罦 牡 抽 孝 潦 軌 保 翿 陶 廟 孚 笑 皁 莠 杻 昭 栲 臭 櫟 茂 襮 到 鑿 芼 沃 朽 寮 傚 暴 盜 敖 蒿 囚 蕘 恌 悼 囂 基 淇 伾 絲 雨 獲 姬 媒 駓 丘 竿 龜 箕 期 梅 其 謀 儺 恥 之 采 有 哉 恃 逆 始 似 殆 躍 詩 尤 騏 翯 思 暑 敬 圉 瞽 苦 鼠 鱮 庭 戶 鼓 罟 否 敏 芑 涘 裏 使 理 梓 海 沼 倍 史 宰 事 負 炤 齒 耔 汜 時 鯉 久 薿 忌 止 耳 玖 耜 李 士 趾 畝 杞 秠 洧 里 友 祉 已 沚 喜 悔 子 位 字 祀 痗 寺 婦 意 戒 載 入 式 怠 右 饎 茲 紀 屺 舊 仕 母 俟 在 以 晦 能 燎 裒 叟 蹂 周 照 慘 騷 紹 觩 流 滔 殽 求 擣 休 酬 游 飽 漕 劉 滺 炮 卯 悠 遊 柔 浮 稻 救 髦 憂 舟 棗 讎 陸 謔 六 祝 妯 熇 蠋 鼛 售 蹻 裯 甥 正 鞠 名 育 昴 俶 茆 禱 手 阜 舅 戊 簋 洲 集 究 醜 老 報 軸 草 道 咎 鎬 冒 缶 考 狩 藻 櫜 壽 酒 覺 魗 宮 躬 臨甚 錦 弘 飾 極 祺 暱 螣 忒 直 特 力 賊 緎 食 嶷 則 葍 色 匐 備 翼 德 侑 輻 億 黑 域 稷 誨 妣 尾 潀 閟 秭 禮 履 偕 忡 驂 飲 蟲 螽 降 宗 中 砥 宋 匕 視 醴 涕 皆 仲 燬 旨 近 矢 邇 鱧 兕 藍 襜 巖 詹 東 功 棣 鍾 薈 弟 隮 火 穉 薺 西 指 濟 葦 爾 體 唯 水 死 崇 泥 豈 豐 務 姊 藟 禰 隼 濔 泲 几 戎 側 慝 彧 得 飭 織 北 弋 蜮 *-əj *-ək *-əʔ *-aʔ *-in *-aŋ 22 / 29
  33. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Сетевые

    сообщества Рассмотрение графа в целом не достаточно для поиска древнекитайских код. Но разделение графа на части с помощью классических методов для выявления сетевых сообществ может дать нам новую перспективу. Если сообщества которые были идентифицированы автоматически отражают разбиение слов с кодами *-j или *-n на три класса, это может служить дополнительным доказательством для коды *-r. 23 / 29
  34. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Сетевые

    сообщества выявление сетевых сообществ с помощью Infomap (Rosvall and Bergstrom 2007) алгоритм разделяет граф «Ши цзин» в 345 сообществ все данные можно осматривать в интерактивной манере: http://digling.org/shijing/communities.html 24 / 29
  35. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Мощность

    алгоритма Infomap 1 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 2 1 1 1 2 1 1 2 3 1 1 2 3 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 4 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 4 2 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 4 2 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 6 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 9 1 1 1 1 2 4 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 4 2 1 4 2 1 3 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 2 1 4 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 6 1 1 1 1 1 1 1 2 3 2 1 1 5 1 3 5 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 3 2 1 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 士 負 趾 事 耳 畝 耜 洧 秠 寺 樂 炤 茂 造 猶 躍 恥 采 騏 翯 倍 里 杞 沼 玖 宰 史 屺 怠 仕右 饎 李 母 媒 姬 駓 伾 絲 訧 治 之 詩 尤 恃 思 丘 期 儺 謀 其 箕 竿 龜 梅 淇 茲 久 哉 有 逆 俟 紀 否 殆 始 涘 似 舊 時 齒 喜 友 已 沚 祉 悔 子 使 荼 芑 海 裏 理 起 又 裘 耔 塈 直 福 革 力 息 棘 背 牛 基 臺 左 蚩 狸 鯉 鮪 萊 佩 諶 膴 飴 矣 霾 塒 穡 國 識 富 服 奭 麥 試 克 租 鼒 俅 瘏 紑 据 至 穋 夷 疚 牧 異 熾 珌 菲 祗 圍 遟 遲 私 畿 違 淒 愛 棲 謂 黎 來 騤 溉 依 弟 躋 幾 飢 厎 妻 隮 腓 斐 霏 哀 萋 喈 騑 悲 齊 潰 室 何 我 漢 垤 窒 贈 亟 祁 薇 塞 櫛 河 瓞 穴 挃 即 漆 耋 瑟 栗 宜 囿 威 伏 桋 蕨 漣 關 葵 迷 懠 肄 師 歸 毗 屎 資 坻 頎 枚 同 姨 衣 邦 湄 回 尸 晞 微 湝 飛 實 垣 還 日 節 翰 血 疾 番 嘽 憲 稷 翼 意 備 侑 德 億 戒 黑 誨 食 域 輻 特 極 色 則 忒 止 位 能 汜 薿 忌 晦 以 敏 在 梓 婦 載 入 痗 祀 式 *-ə *-əʔ 25 / 29
  36. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Мощность

    алгоритма Infomap Если сравнить красную группу с синей группой, которые были идентифицированы алгоритмом Infomap, предложение очень близко к реконструкции Бакстера и Сагара (2014): из 74 слов которые были автоматически идентифицированы «красными», 59 реконструированы как -əʔ в системе Бакстера и Сагара. Из 39 слов, автоматически идентифицированных как «синие», 30 реконструированы как -ə. 25 / 29
  37. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Коды

    на *-a[nrj] 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 嘆 安 閑 難 泉 彥 羨 粲 旦 援 鴈 岸 晏 爛 巘 乾 嘽 繁 漢 蕃 番 宣 歎 蘭 憲 單 軒 原 殘 那 翰 藩 渙 然 諫 板 遠 癉 亶 管 僊 墠 ⾔ 遷 園 連 漣 虔 焉 ⼭ ⼲ 垣 丸 諼 廛 咺 澗 貆 寬 熯 顏 痯 踐 媛 反 衍 愆 阪 罹 ⽪ 河 紽 磨 儀 佗 磋 池 差 婆 ⿇ 訛 娑 離 宜 錡 嘉 他 加 沙 多 儺 靡 左 嗟 犧 波 施 沱 駕 蛇 何 荷 陂 羆 過 歌 禍 詈 薖 馳 我 破 可 吪 它 為 椅 羅 ⽡ 議 A *-an *-aj *-ar *-an / *-ar 26 / 29
  38. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Коды

    на *-a[nrj] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 3 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 3 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 羆 蛇 紽 ⽪ 癉 遠 諫 渙 阪 板 衍 墠 蘭 訛 池 ⿇ 薖 娑 痯 差 管 婆 嘽 番 歎 難 翰 單 嘆 憲 繁 泉 亶 岸 然 援 反 羨 踐 藩 原 宣 漢 那 蕃 巘 垣 爛 粲 鴈 彥 乾 晏 旦 歌 施 離 過 靡 椅 虔 廛 焉 殘 僊 諼 寬 咺 愆 熯 顏 媛 澗 我 儺 詈 左 禍 可 它 波 馳 河 破 議 加 羅 何 ⽡ 貆 安 漣 遷 ⼲ 園 閑 ⾔ 丸 連 軒 他 ⼭ 錡 吪 沱 磋 荷 佗 駕 儀 陂 嘉 宜 罹 嗟 犧 沙 多 為 磨 B 26 / 29
  39. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Коды

    на *-a[nrj] 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 安 焉 虔 園 遷 閑 廛 貆 ⾔ 漣 僊 ⼭ ⼲ 殘 軒 連 丸 C 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 安 焉 虔 園 遷 閑 廛 貆 ⾔ 漣 僊 ⼭ ⼲ 殘 軒 連 丸 D 26 / 29
  40. Рифмы и сети Гипотеза коды -r Гипотеза коды -r: Коды

    на *-a[nrj] Благодаря анализу сообществ в графе «Ши цзин», мы можем исправить реконструкцию Бакстера и Сагара и предложить коррекцию сомнительных реконструкций данной системы. Структура сообществ которые мы нашли с помощью Infomap указывает что кода -r С. А. Старостина оставила свои следы в рифмах «Книги песен». Дополнительные исследования нужны для включения автоматического анализа в реконструкцию древнекитайского языка. 26 / 29
  41. Перспектива С. А. Старостин был пионером не только в классической,

    но и в автоматизированной лингвистической компаративистике. В свое время использовать компьютер было намного сложнее чем сегодня, и препятствий было много. Сегодня, это все просто, но большинство лингвистов все еще избегает автоматизацию, в то время как неспециалисты анализируют лингвистические данные автоматически. Пора это изменить. Сетевые методы — хороший пример для мощности количественных методов в исторической лингвистике. Но нельзя забывать что это только первый шаг: без лингвистического анализа, автоматические методы нас ничему не выучат. 28 / 29