├── README.md ├── comments ├── 0.txt ├── comment_urls.csv └── comment_v1.csv ├── configs.py ├── dataCrawl.py ├── dataProcess.py ├── dataShow.py ├── result └── 2.txt └── stopwords ├── 1.txt └── 哈工大停用词表.txt /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 微博评论传统文本分析 2 | 关注于某个大的话题，按关键字搜索总话题，分为各个分话题，在每个分话题下爬取多条热门微博及其评论数据，保证内容和评论的多样性 3 | **词云、情感极性分布、关键词提取可视化等** 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /comments/0.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 1 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /comments/comment_urls.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | sub_topic_name,comment_url 2 | 高以翔,https://weibo.cn/comment/Ii6kWuOWR 3 | 高以翔,https://weibo.cn/comment/Iilr76LjR 4 | 高以翔,https://weibo.cn/comment/IiBnqpqT7 5 | 高以翔,https://weibo.cn/comment/Ii5QKf6EH 6 | 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# 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3', 43 | # 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br', 44 | # } 45 | # df_comment = pd.DataFrame(columns=( 46 | # 'idx', 'wid', 'content', 'uid', 'uname', 'likes', 'created_time', 'keyword' 47 | # )) 48 | # line = 0 49 | 50 | df_comment = pd.read_csv('comments\comment_v1.csv') 51 | line = df_comment.shape[0] 52 | 53 | url_comment = 'https://weibo.cn/comment/{}?&page={}' 54 | '''爬取某个微博的的评论信息''' 55 | 56 | def fetch_comment_data(wbid, keyword, cookies): 57 | global line 58 | 59 | print('https://weibo.cn/comment/{}'.format(wbid)) 60 | r_comment = requests.get('https://weibo.cn/comment/{}'.format(wbid), headers=headers, cookies=cookies) 61 | soup_comment = BeautifulSoup(r_comment.text, 'lxml') 62 | flag = False 63 | try: 64 | flag = soup_comment.select('.c')[-1].text.startswith('还没有人针对') 65 | except Exception as e: 66 | page_num = 1 67 | 68 | if flag: 69 | print("--------- 此微博没有人评论！ ---------\n") 70 | return 71 | else: 72 | try: 73 | page_num = int(soup_comment.select_one(".pa").text.split()[-1].split("/")[-1].split("页")[0]) 74 | except Exception as e: 75 | page_num = 1 76 | 77 | print(page_num) 78 | if page_num > 200: 79 | page_num = 200 80 | 81 | page_id = 1 82 | flag = -1 83 | # commentinfos = [] 84 | print("--------- 此微博 {} 的评论页数共有 {} 页 ---------\n".format(wbid, page_num)) 85 | while page_id < page_num: 86 | if flag == line: 87 | print('可能已经被阻塞了------') 88 | break 89 | elif flag != line: 90 | flag = line 91 | print('已经爬取了 {} 条评论......'.format(line)) 92 | time.sleep(random.uniform(1,2)) #设置睡眠时间 93 | 94 | print("++++++ 正在爬取此微博 {} 的第 {} 页评论...... ++++++\n".format(wbid, page_id)) 95 | r_comment = requests.get(url_comment.format(wbid, page_id), headers=headers, cookies=cookies) 96 | time.sleep(random.uniform(2, 3)) # 设置睡眠时间 97 | 98 | soup_comment = BeautifulSoup(r_comment.text, 'lxml') 99 | comment_list = soup_comment.select(".c") # 选取class为c的内容 100 | 101 | for l in comment_list: 102 | if str(l.get("id")).startswith("C_"): 103 | # comment_content = filter_emoji(l.select_one(".ctt").text) 104 | comment_content = l.select_one(".ctt").text 105 | comment_userid = l.select_one("a").get("href")[3:] 106 | comment_username = l.select_one("a").text 107 | comment_like = l.select_one(".cc").text.strip()[2:-1] 108 | # comment_createtime = time_process(l.select_one(".ct").text.strip()[:-5]) 109 | comment_createtime = l.select_one(".ct").text.strip()[:-5] 110 | 111 | commentinfo = [line, wbid, comment_content, comment_userid, 112 | comment_username, comment_like, comment_createtime, keyword] 113 | 114 | df_comment.loc[line] = commentinfo 115 | line += 1 116 | if line%100==0: 117 | df_comment.to_csv('comments\comment_v1.csv', index=False) 118 | time.sleep(20) 119 | page_id = page_id + 1 120 | 121 | df_comment.to_csv('comments\comment_v1.csv', index=False) 122 | print("--------- 此微博的全部评论爬取完毕！---------\n\n") 123 | 124 | 125 | def search_topic_content_id(keyword): 126 | #按照关键词，从话题来搜索该话题下的微博，能保证评论数量 127 | topic_content = requests.get('https://s.weibo.com/topic?q={}&pagetype=topic&topic=1&Refer=weibo_topic'.format(keyword), headers=headers_topic) 128 | if topic_content.status_code!=200: 129 | print('connected error') 130 | return -1 131 | 132 | soup_content = BeautifulSoup(topic_content.text, 'lxml') 133 | names = soup_content.select(".name") 134 | sub_topic_herfs = [] 135 | sub_topic_name = [] 136 | 137 | for name in names: 138 | # print(name.get("href")) #每个话题下面的分话题的链接 139 | sub_topic_herfs.append(name.get("href")) 140 | # print(name.text.strip('#')) #每个话题下面的分话题名称 141 | sub_topic_name.append(name.text.strip('#')) 142 | # print(len(names)) 143 | # print(names[0]) 144 | 145 | return sub_topic_herfs, sub_topic_name 146 | 147 | def crawl_sub_topic_content(sub_topic_url, cookies): 148 | ''' 149 | :param sub_topic_url: 分话题的链接 150 | :return: ——> list 每个元素为单个微博的链接,个数为20 151 | ''' 152 | sub_topic_url += '&xsort=hot&suball=1&tw=hotweibo&Refer=weibo_hot' #将子话题下的微博的排序变为热门微博，单个微博评论数量更多 153 | sub_contents = requests.get(sub_topic_url, headers=headers_sub_topic, cookies=cookies) 154 | # print(sub_contents.status_code) 155 | if sub_contents.status_code!=200: 156 | print('connect to sub topic error') 157 | return 0 158 | # print(sub_contents.text) 159 | soup_contents = BeautifulSoup(sub_contents.text, 'lxml') 160 | 161 | content_urls = soup_contents.select('.from') # 为了获取单个微博9位唯一字符串标识, 形如 Ii5QKf6EH 162 | comment_urls = [] 163 | 164 | for c_str in content_urls: 165 | # print(c_str) 166 | only_str = c_str.select_one("a").get("href")[2:].split('/')[2][:9] # 得到单个微博的唯一9位字符串 167 | comment_urls.append('https://weibo.cn/comment/' + only_str) 168 | return comment_urls 169 | 170 | 171 | if __name__ == '__main__': 172 | # cookie = Cookie_Process.write_cookie() # 获取文件中存储的cookie 173 | df_comment_urls = pd.DataFrame(columns=( 174 | 'sub_topic_name', 'comment_url' 175 | )) 176 | line_url = 0 177 | time_start = time.time() 178 | sub_topic_urls, sub_names = search_topic_content_id('高以翔') 179 | for url, name in zip(sub_topic_urls, sub_names): 180 | print(line_url) 181 | sub_comment_urls = crawl_sub_topic_content(url, cookies=Cookie) 182 | for comment_url in sub_comment_urls: 183 | df_comment_urls.loc[line_url] = [name, comment_url] 184 | line_url += 1 185 | time.sleep(2) 186 | print(df_comment_urls.shape) 187 | df_comment_urls.to_csv('comments\comment_urls.csv', index=False) 188 | # crawl_sub_topic_content('https://s.weibo.com/weibo?q=%23%E9%AB%98%E4%BB%A5%E7%BF%94%23', cookies=Cookie) 189 | # search_all_comment(input("请输入要搜索的微博评论的关键字：")) 190 | # contents_strs = ['Ii7jlyQvu', 'Ii6ZY7972', 'Iihqa5WM7', 'IigXmr5Wv', 'IipNXjNZe', 'IipRscSR6'] #'Ii8Y09uyw', 'Ii7KAig2u','Ii9fuDZtm','IicxftnLC','IiltQpmgz'] #'Ii6s9xVZP', 'Ii7MN70E2'] 191 | # for content_str in contents_strs: 192 | # fetch_comment_data(content_str, '高以翔', Cookie) 193 | # time.sleep(20) 194 | 195 | time_end = time.time() 196 | 197 | print('本次操作数据全部爬取成功，爬取用时秒数:', (time_end - time_start)) 198 | 199 | 200 | 201 | 202 | 203 | 204 | -------------------------------------------------------------------------------- /dataProcess.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import pandas as pd 2 | from collections import Counter 3 | import re 4 | import jieba as jb 5 | import jieba.posseg 6 | import jieba.analyse as analyse 7 | # from snownlp import SnowNLP 8 | from snownlp import sentiment 9 | 10 | 11 | from dataShow import plot_most_frequent, sentiment_distribution, words_cloud 12 | 13 | 14 | def clean_str(texts): 15 | texts_copy = [] 16 | for text in texts: 17 | # if math.isnan(text): 18 | if text.__class__.__name__ == 'float': # 去掉一些nan值 19 | continue 20 | if text.startswith('回复@'): 21 | text = re.sub('回复@[^:].+:', '', text) 22 | text = re.sub('[。！!.]{3,}', '', text) 23 | if len(text) >= 4: 24 | texts_copy.append(text) 25 | return texts_copy 26 | 27 | 28 | def word_frequence(texts, most_common=100): 29 | stop_words = [line.strip() for line in open('stopwords\哈工大停用词表.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()] 30 | c = Counter() 31 | for text in texts: 32 | cuted_text = jieba.posseg.cut(text) # 带词性的分词 33 | for word, pos in cuted_text: 34 | if word not in stop_words and (pos.startswith('v') or pos.startswith('n')): 35 | c[word] += 1 36 | common_words = c.most_common(most_common) 37 | for common_tuple in common_words: 38 | print('s', common_tuple[0], 's', ' ', common_tuple[1], ' ', common_tuple[1]/len(texts)) 39 | return common_words 40 | 41 | 42 | def sentiment_analyse(texts): 43 | sentiments = [] 44 | for text in texts: 45 | sentiments.append(sentiment.classify(text)) 46 | return sentiments 47 | 48 | 49 | def extract_tags(texts): 50 | document = ' '.join(texts) 51 | keywords_textrank = analyse.textrank(document, topK=30) 52 | # print(keywords) 53 | keywords_tfidf = analyse.tfidf(document, topK=30) 54 | # print(keywords) 55 | return keywords_textrank, keywords_tfidf 56 | 57 | 58 | if __name__ == "__main__": 59 | df_comments = pd.read_csv('comments\comment_v1.csv') 60 | comments = df_comments['content'] 61 | print(len(comments)) 62 | comments = clean_str(comments) 63 | print(len(comments)) 64 | print() 65 | print(comments[:50]) 66 | extract_tags(comments[:100]) 67 | commons = word_frequence(comments) 68 | words_cloud(comments) 69 | # plot_most_frequent(commons) 70 | # sentiments = sentiment_analyse(comments) 71 | # sentiment_distribution(sentiments, comments) 72 | # 73 | # for s, t in zip(sentiments, comments): 74 | # pos = 0 75 | # neg = 0 76 | # if s>0.95: 77 | # print(round(s, 3), t) 78 | # pos += 1 79 | # elif s<0.05: 80 | # print(round(s, 3), t) 81 | # neg += 1 82 | # print(pos, neg) 83 | # plt.plot(range(len(sentiments)), sorted(sentiments)) 84 | # plt.show() 85 | -------------------------------------------------------------------------------- /dataShow.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import matplotlib.pyplot as plt 2 | import numpy as np 3 | import matplotlib 4 | from wordcloud import WordCloud 5 | import jieba as jb 6 | 7 | matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' 8 | plt.style.use('dark_background') 9 | 10 | 11 | def plot_most_frequent(common_words): 12 | # rows = len(common_words/10) #一张图画十个 13 | data = np.zeros(len(common_words)) 14 | words = [] 15 | for ii in range(len(common_words)): 16 | print(common_words[ii]) 17 | words.append(common_words[ii][0]) 18 | data[ii] = common_words[ii][1] 19 | 20 | plt.figure(figsize=(20, 5)) 21 | plt.bar(range(len(data)), data, width=0.4) 22 | plt.xticks(range(len(data)), words, rotation=90) 23 | plt.title('词频图 (名词与动词)') 24 | plt.xlabel('词') 25 | plt.ylabel('频次') 26 | plt.savefig('result\word_frequent.png', dpi=600, bbox_inches='tight') 27 | plt.show() 28 | 29 | # data = data.reshape((-1, 10)) 30 | 31 | # plt.figure(figsize=(5, 10)) 32 | # for ii in range(data.shape[0]): 33 | # plt.subplot(data.shape[0], 1, ii+1) 34 | # plt.bar(range(len(data[ii])), data[ii], width=0.4) 35 | # plt.ylim([0, common_words[0][1] + 30]) 36 | # plt.show() 37 | 38 | return 0 39 | 40 | 41 | def words_cloud(comments): 42 | # pass 43 | wcd = WordCloud( 44 | background_color='black', 45 | repeat=False, 46 | max_words=100, 47 | height=400, 48 | width=500, 49 | mask=None, 50 | max_font_size=50, 51 | min_font_size=10, 52 | colormap='Reds', 53 | mode='RGBA' 54 | ) 55 | comments = ' '.join(comments) 56 | ss = ' '.join(jb.lcut(comments)) 57 | wcd.generate(ss) 58 | wcd.to_image() 59 | wcd.to_file('result\wordCloud.png') 60 | print('+++++ 词云已经生成完毕 +++++') 61 | return 0 62 | 63 | 64 | def sentiment_distribution(sentiments, comments, up=0.95, down=0.05): 65 | pos = 0 66 | neg = 0 67 | for s, t in zip(sentiments, comments): 68 | if s > up: 69 | print(round(s, 3), t) 70 | pos += 1 71 | elif s < down: 72 | print(round(s, 3), t) 73 | neg += 1 74 | print(pos, neg) 75 | # plt.plot(range(len(sentiments)), sorted(sentiments)) 76 | plt.scatter(range(len(sentiments)), sentiments, s=0.4) 77 | plt.scatter(range(len(sentiments)), sorted(sentiments), s=0.2, marker='*') 78 | plt.ylim([0, 1.1]) 79 | plt.ylabel('Sentiment') 80 | plt.savefig('result\sentiment.png', dpi=1080, bbox_inches='tight') 81 | plt.show() 82 | 83 | return 0 84 | -------------------------------------------------------------------------------- /result/2.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /stopwords/1.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 1 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /stopwords/哈工大停用词表.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | ——— 3 | 》）， 4 | ）÷（１－ 5 | ”， 6 | ）、 7 | ＝（ 8 | : 9 | → 10 | ℃ 11 | & 12 | * 13 | 一一 14 | ~~~~ 15 | ’ 16 | . 17 | 『 18 | .一 19 | ./ 20 | -- 21 | 』 22 | ＝″ 23 | 【 24 | ［＊］ 25 | ｝＞ 26 | ［⑤］］ 27 | ［①Ｄ］ 28 | ｃ］ 29 | ｎｇ昉 30 | ＊ 31 | // 32 | ［ 33 | ］ 34 | ［②ｅ］ 35 | ［②ｇ］ 36 | ＝｛ 37 | } 38 | ，也 39 | ‘ 40 | Ａ 41 | ［①⑥］ 42 | ［②Ｂ］ 43 | ［①ａ］ 44 | ［④ａ］ 45 | ［①③］ 46 | ［③ｈ］ 47 | ③］ 48 | １． 49 | －－ 50 | ［②ｂ］ 51 | ’‘ 52 | ××× 53 | ［①⑧］ 54 | ０：２ 55 | ＝［ 56 | ［⑤ｂ］ 57 | ［②ｃ］ 58 | ［④ｂ］ 59 | ［②③］ 60 | ［③ａ］ 61 | ［④ｃ］ 62 | ［①⑤］ 63 | ［①⑦］ 64 | ［①ｇ］ 65 | ∈［ 66 | ［①⑨］ 67 | ［①④］ 68 | ［①ｃ］ 69 | ［②ｆ］ 70 | ［②⑧］ 71 | ［②①］ 72 | ［①Ｃ］ 73 | ［③ｃ］ 74 | ［③ｇ］ 75 | ［②⑤］ 76 | ［②②］ 77 | 一. 78 | ［①ｈ］ 79 | .数 80 | ［］ 81 | ［①Ｂ］ 82 | 数/ 83 | ［①ｉ］ 84 | ［③ｅ］ 85 | ［①①］ 86 | ［④ｄ］ 87 | ［④ｅ］ 88 | ［③ｂ］ 89 | ［⑤ａ］ 90 | ［①Ａ］ 91 | ［②⑧］ 92 | ［②⑦］ 93 | ［①ｄ］ 94 | ［②ｊ］ 95 | 〕〔 96 | ］［ 97 | :// 98 | ′∈ 99 | ［②④ 100 | ［⑤ｅ］ 101 | １２％ 102 | ｂ］ 103 | ... 104 | ................... 105 | …………………………………………………③ 106 | ＺＸＦＩＴＬ 107 | ［③Ｆ］ 108 | 」 109 | ［①ｏ］ 110 | ］∧′＝［ 111 | ∪φ∈ 112 | ′｜ 113 | ｛－ 114 | ②ｃ 115 | ｝ 116 | ［③①］ 117 | Ｒ．Ｌ． 118 | ［①Ｅ］ 119 | Ψ 120 | －［＊］－ 121 | ↑ 122 | .日 123 | ［②ｄ］ 124 | ［② 125 | ［②⑦］ 126 | ［②②］ 127 | ［③ｅ］ 128 | ［①ｉ］ 129 | ［①Ｂ］ 130 | ［①ｈ］ 131 | ［①ｄ］ 132 | ［①ｇ］ 133 | ［①②］ 134 | ［②ａ］ 135 | ｆ］ 136 | ［⑩］ 137 | ａ］ 138 | ［①ｅ］ 139 | ［②ｈ］ 140 | ［②⑥］ 141 | ［③ｄ］ 142 | ［②⑩］ 143 | ｅ］ 144 | 〉 145 | 】 146 | 元／吨 147 | ［②⑩］ 148 | ２．３％ 149 | ５：０ 150 | ［①］ 151 | :: 152 | ［②］ 153 | ［③］ 154 | ［④］ 155 | ［⑤］ 156 | ［⑥］ 157 | ［⑦］ 158 | ［⑧］ 159 | ［⑨］ 160 | …… 161 | —— 162 | ? 163 | 、 164 | 。 165 | “ 166 | ” 167 | 《 168 | 》 169 | ！ 170 | ， 171 | ： 172 | ； 173 | ？ 174 | ． 175 | , 176 | ． 177 | ' 178 | ? 179 | · 180 | ——— 181 | ── 182 | ? 183 | — 184 | < 185 | > 186 | （ 187 | ） 188 | 〔 189 | 〕 190 | [ 191 | ] 192 | ( 193 | ) 194 | - 195 | + 196 | ～ 197 | × 198 | ／ 199 | / 200 | ① 201 | ② 202 | ③ 203 | ④ 204 | ⑤ 205 | ⑥ 206 | ⑦ 207 | ⑧ 208 | ⑨ 209 | ⑩ 210 | Ⅲ 211 | В 212 | " 213 | ; 214 | # 215 | @ 216 | γ 217 | μ 218 | φ 219 | φ． 220 | × 221 | Δ 222 | ■ 223 | ▲ 224 | sub 225 | exp 226 | sup 227 | sub 228 | Lex 229 | ＃ 230 | ％ 231 | ＆ 232 | ＇ 233 | ＋ 234 | ＋ξ 235 | ＋＋ 236 | － 237 | －β 238 | ＜ 239 | ＜± 240 | ＜Δ 241 | ＜λ 242 | ＜φ 243 | ＜＜ 244 | = 245 | ＝ 246 | ＝☆ 247 | ＝－ 248 | ＞ 249 | ＞λ 250 | ＿ 251 | ～± 252 | ～＋ 253 | ［⑤ｆ］ 254 | ［⑤ｄ］ 255 | ［②ｉ］ 256 | ≈ 257 | ［②Ｇ］ 258 | ［①ｆ］ 259 | ＬＩ 260 | ㈧ 261 | ［－ 262 | ...... 263 | 〉 264 | ［③⑩］ 265 | 第二 266 | 一番 267 | 一直 268 | 一个 269 | 一些 270 | 许多 271 | 种 272 | 有的是 273 | 也就是说 274 | 末##末 275 | 啊 276 | 阿 277 | 哎 278 | 哎呀 279 | 哎哟 280 | 唉 281 | 俺 282 | 俺们 283 | 按 284 | 按照 285 | 吧 286 | 吧哒 287 | 把 288 | 罢了 289 | 被 290 | 本 291 | 本着 292 | 比 293 | 比方 294 | 比如 295 | 鄙人 296 | 彼 297 | 彼此 298 | 边 299 | 别 300 | 别的 301 | 别说 302 | 并 303 | 并且 304 | 不比 305 | 不成 306 | 不单 307 | 不但 308 | 不独 309 | 不管 310 | 不光 311 | 不过 312 | 不仅 313 | 不拘 314 | 不论 315 | 不怕 316 | 不然 317 | 不如 318 | 不特 319 | 不惟 320 | 不问 321 | 不只 322 | 朝 323 | 朝着 324 | 趁 325 | 趁着 326 | 乘 327 | 冲 328 | 除 329 | 除此之外 330 | 除非 331 | 除了 332 | 此 333 | 此间 334 | 此外 335 | 从 336 | 从而 337 | 打 338 | 待 339 | 但 340 | 但是 341 | 当 342 | 当着 343 | 到 344 | 得 345 | 的 346 | 的话 347 | 等 348 | 等等 349 | 地 350 | 第 351 | 叮咚 352 | 对 353 | 对于 354 | 多 355 | 多少 356 | 而 357 | 而况 358 | 而且 359 | 而是 360 | 而外 361 | 而言 362 | 而已 363 | 尔后 364 | 反过来 365 | 反过来说 366 | 反之 367 | 非但 368 | 非徒 369 | 否则 370 | 嘎 371 | 嘎登 372 | 该 373 | 赶 374 | 个 375 | 各 376 | 各个 377 | 各位 378 | 各种 379 | 各自 380 | 给 381 | 根据 382 | 跟 383 | 故 384 | 故此 385 | 固然 386 | 关于 387 | 管 388 | 归 389 | 果然 390 | 果真 391 | 过 392 | 哈 393 | 哈哈 394 | 呵 395 | 和 396 | 何 397 | 何处 398 | 何况 399 | 何时 400 | 嘿 401 | 哼 402 | 哼唷 403 | 呼哧 404 | 乎 405 | 哗 406 | 还是 407 | 还有 408 | 换句话说 409 | 换言之 410 | 或 411 | 或是 412 | 或者 413 | 极了 414 | 及 415 | 及其 416 | 及至 417 | 即 418 | 即便 419 | 即或 420 | 即令 421 | 即若 422 | 即使 423 | 几 424 | 几时 425 | 己 426 | 既 427 | 既然 428 | 既是 429 | 继而 430 | 加之 431 | 假如 432 | 假若 433 | 假使 434 | 鉴于 435 | 将 436 | 较 437 | 较之 438 | 叫 439 | 接着 440 | 结果 441 | 借 442 | 紧接着 443 | 进而 444 | 尽 445 | 尽管 446 | 经 447 | 经过 448 | 就 449 | 就是 450 | 就是说 451 | 据 452 | 具体地说 453 | 具体说来 454 | 开始 455 | 开外 456 | 靠 457 | 咳 458 | 可 459 | 可见 460 | 可是 461 | 可以 462 | 况且 463 | 啦 464 | 来 465 | 来着 466 | 离 467 | 例如 468 | 哩 469 | 连 470 | 连同 471 | 两者 472 | 了 473 | 临 474 | 另 475 | 另外 476 | 另一方面 477 | 论 478 | 嘛 479 | 吗 480 | 慢说 481 | 漫说 482 | 冒 483 | 么 484 | 每 485 | 每当 486 | 们 487 | 莫若 488 | 某 489 | 某个 490 | 某些 491 | 拿 492 | 哪 493 | 哪边 494 | 哪儿 495 | 哪个 496 | 哪里 497 | 哪年 498 | 哪怕 499 | 哪天 500 | 哪些 501 | 哪样 502 | 那 503 | 那边 504 | 那儿 505 | 那个 506 | 那会儿 507 | 那里 508 | 那么 509 | 那么些 510 | 那么样 511 | 那时 512 | 那些 513 | 那样 514 | 乃 515 | 乃至 516 | 呢 517 | 能 518 | 你 519 | 你们 520 | 您 521 | 宁 522 | 宁可 523 | 宁肯 524 | 宁愿 525 | 哦 526 | 呕 527 | 啪达 528 | 旁人 529 | 呸 530 | 凭 531 | 凭借 532 | 其 533 | 其次 534 | 其二 535 | 其他 536 | 其它 537 | 其一 538 | 其余 539 | 其中 540 | 起 541 | 起见 542 | 起见 543 | 岂但 544 | 恰恰相反 545 | 前后 546 | 前者 547 | 且 548 | 然而 549 | 然后 550 | 然则 551 | 让 552 | 人家 553 | 任 554 | 任何 555 | 任凭 556 | 如 557 | 如此 558 | 如果 559 | 如何 560 | 如其 561 | 如若 562 | 如上所述 563 | 若 564 | 若非 565 | 若是 566 | 啥 567 | 上下 568 | 尚且 569 | 设若 570 | 设使 571 | 甚而 572 | 甚么 573 | 甚至 574 | 省得 575 | 时候 576 | 什么 577 | 什么样 578 | 使得 579 | 是 580 | 是的 581 | 首先 582 | 谁 583 | 谁知 584 | 顺 585 | 顺着 586 | 似的 587 | 虽 588 | 虽然 589 | 虽说 590 | 虽则 591 | 随 592 | 随着 593 | 所 594 | 所以 595 | 他 596 | 他们 597 | 他人 598 | 它 599 | 它们 600 | 她 601 | 她们 602 | 倘 603 | 倘或 604 | 倘然 605 | 倘若 606 | 倘使 607 | 腾 608 | 替 609 | 通过 610 | 同 611 | 同时 612 | 哇 613 | 万一 614 | 往 615 | 望 616 | 为 617 | 为何 618 | 为了 619 | 为什么 620 | 为着 621 | 喂 622 | 嗡嗡 623 | 我 624 | 我们 625 | 呜 626 | 呜呼 627 | 乌乎 628 | 无论 629 | 无宁 630 | 毋宁 631 | 嘻 632 | 吓 633 | 相对而言 634 | 像 635 | 向 636 | 向着 637 | 嘘 638 | 呀 639 | 焉 640 | 沿 641 | 沿着 642 | 要 643 | 要不 644 | 要不然 645 | 要不是 646 | 要么 647 | 要是 648 | 也 649 | 也罢 650 | 也好 651 | 一 652 | 一般 653 | 一旦 654 | 一方面 655 | 一来 656 | 一切 657 | 一样 658 | 一则 659 | 依 660 | 依照 661 | 矣 662 | 以 663 | 以便 664 | 以及 665 | 以免 666 | 以至 667 | 以至于 668 | 以致 669 | 抑或 670 | 因 671 | 因此 672 | 因而 673 | 因为 674 | 哟 675 | 用 676 | 由 677 | 由此可见 678 | 由于 679 | 有 680 | 有的 681 | 有关 682 | 有些 683 | 又 684 | 于 685 | 于是 686 | 于是乎 687 | 与 688 | 与此同时 689 | 与否 690 | 与其 691 | 越是 692 | 云云 693 | 哉 694 | 再说 695 | 再者 696 | 在 697 | 在下 698 | 咱 699 | 咱们 700 | 则 701 | 怎 702 | 怎么 703 | 怎么办 704 | 怎么样 705 | 怎样 706 | 咋 707 | 照 708 | 照着 709 | 者 710 | 这 711 | 这边 712 | 这儿 713 | 这个 714 | 这会儿 715 | 这就是说 716 | 这里 717 | 这么 718 | 这么点儿 719 | 这么些 720 | 这么样 721 | 这时 722 | 这些 723 | 这样 724 | 正如 725 | 吱 726 | 之 727 | 之类 728 | 之所以 729 | 之一 730 | 只是 731 | 只限 732 | 只要 733 | 只有 734 | 至 735 | 至于 736 | 诸位 737 | 着 738 | 着呢 739 | 自 740 | 自从 741 | 自个儿 742 | 自各儿 743 | 自己 744 | 自家 745 | 自身 746 | 综上所述 747 | 总的来看 748 | 总的来说 749 | 总的说来 750 | 总而言之 751 | 总之 752 | 纵 753 | 纵令 754 | 纵然 755 | 纵使 756 | 遵照 757 | 作为 758 | 兮 759 | 呃 760 | 呗 761 | 咚 762 | 咦 763 | 喏 764 | 啐 765 | 喔唷 766 | 嗬 767 | 嗯 768 | 嗳 769 | --------------------------------------------------------------------------------