省份

计局公布了31 省份2023年2月居民消费价格指数(CPI)。31 省份2月CPI 同比均为上涨，涨幅高于或低于全国水平的省份分别为13 个和15 个，上月为14个和15 个。从涨幅来看，31 省份涨幅均低于上月，上月有22 省份涨幅扩大。其中，江苏最高为涨1.7%，贵州最低涨0.3%。

1日，已有27个省份公布前三季度国民经济运行情况。前三季度GDP增速高于全国的16个省份中，有7个西部地区省份(内蒙古、宁夏、甘肃、新疆、云南、重庆、广西)，6个中部地区省份(山西、江西、湖南、湖北、河南、安徽)，3个东部地区省份(福建、山东、河北)。

1日，全国31个省份中已有28个公布了最新GDP数据，其中有16個省份上半年GDP超万亿元，比2017年上半年增加两个省份（陕西、江西）;增速方面，已有15个省份跑赢全国上半年GDP增长 6.8%的水平。另外，多个省份新旧动能转换成效显著。

3个百分点。7个省份同比增长，增速较高的湖南、安徽分别增长42.7%和22.8%。这7个省份中，与去年同期相比，3个省份增速提高，安徽、吉林分别提高9和3.9个百分点；4个省份增速回落，江西、河南分别回落21和15.3个百分点。与1—3月相比，4个省份增速提高，吉林、湖北分别提高2.6和2.2个百分点；3个省份增速回落，江西、湖南分别回落14.4和2.3个百分点。黑龙江同比下降5.8%，降幅同比收窄1.2个百分点，比1—3月收窄0.1个百分点。

5个百分点。7个省份同比增长，增速较高的黑龙江、湖南分别增长57.5%和46.7%。这7个省份中，与去年同期相比，4个省份增速提高，山西、黑龙江分别提高21.7和18.2个百分点；3个省份增速回落，湖北、湖南分别回落14.6和4个百分点。与1—3月相比，3个省份增速提高，吉林、山西分别提高4.7和1.5个百分点；3个省份增速回落，安徽、黑龙江分别回落6.9和1.4个百分點；湖北由下降2.6%转为增长7.1%。河南同比下降5.2%，去年同期为增长10.1%，

个百分点。11个省份同比均增长，增速较高的海南、北京分别增长27.5%和27.2%。与去年同期相比，3个省份增速提高，广東、江苏分别提高14.8和4.3个百分点；7个省份增速回落，辽宁、福建分别回落34.4和30.2个百分点；海南由下降37.0%转为增长27.5%。与1—3月相比，5个省份增速提高，北京、河北分别提高6.8和6.4个百分点；5个省份增速回落，福建、广东分别回落3.7和1.6个百分点；海南由下降9.9%转为增长27.5%。

个百分点。10个省份同比增长，增速较高的北京、福建分别增长41.5%和17.3%。这10个省份中，與去年同期相比，4个省份增速提高，北京、浙江分别提高30和9.2个百分点；4个省份增速回落，山东、河北分别回落4.3和4.1个百分点；福建、天津分别由下降4.0%和4.6%转为增长17.3%和11.8%。与1—3月相比，5个省份增速提高，辽宁、福建分别提高4.9和2.3个百分点；4个省份增速回落，广东、北京分别回落2.8和0.9个百分点；河北由下降1.8%转为

个百分点。11个省份同比保持增长，增速较快的西藏、云南分别增长15.5%和12.0%。这11个省份中，与去年同期相比，5个省份增速提高，内蒙古、西藏分别提高6.7和4.3个百分点；6个省份增速回落，重庆、新疆分别回落6.3和5.9个百分点。与上月相比，7个省份增速提高，内蒙古、重庆分别提高7.7和3.1个百分点；4个省份增速回落，甘肃、宁夏分别回落6.5和4.1個百分点。广西同比下降10.8%，去年同期为增长7.4%，上月为增长4.3%。

—3月持平。9个省份同比增长，增速较高的陕西、甘肃分别增长64.2%和48.4%。這9个省份中，与去年同期相比，4个省份增速提高，广西、陕西分别提高45.3和30.8个百分点；4个省份由下降转为增长，甘肃、贵州分别由下降68.0%和15.5%转为增长48.4%和39.0%；内蒙古增速回落13.5个百分点。与1—3月相比，4个省份增速提高，四川、西藏分别提高5.4和3.7个百分点；5个省份增速回落，贵州、甘肃分别回落4.7和3.7个百分点。青海同比下降12.

3个百分点。8个省份同比增长，增速较高的云南、贵州分别增长1.2倍和52.9%。这8个省份中，与去年同期相比，云南、陕西增速分别提高113.2和32.9个百分点;6个省份增速回落，广西、贵州分别回落36.7和29.1个百分点。与1—3月相比，4个省份增速提高，新疆、重庆分别提高7.2和5.4个百分点;4个省份增速回落，贵州、广西分别回落10.1和5.6個百分点。内蒙古、宁夏同比分别下降0.7%和3.1%，去年同期分别为增长45.0%和61.9%，1—3月分

个百分点。11个省份同比均增长，增速较快的辽宁、河北分别增长77.1%和26.9%。与去年同期相比，3个省份增速提高，辽宁、河北分别提高38.7和6.5个百分点；北京由下降4.7%转为增长9.5%；7个省份增速回落，海南、天津分别回落39.1和26.9個百分点。与1—3月相比，9个省份增速提高，辽宁、河北分别提高18.6和16.9个百分点；北京、海南分别由下降2.0%和1.4%转为增长9.5%和6.3%。

个百分点。11个省份同比均增长，增速较快的辽宁、浙江分别增长16.8%和15.7%。与去年同期相比，3个省份增速提高，北京、浙江分别提高3.5和0.9个百分点；辽宁由下降10.6%转为增长16.8%；7个省份增速回落，河北、山东分别回落9.5和7.2个百分点。与1—3月相比，11个省份增速均提高，海南、北京分别提高6.1和3.6个百分点。

个百分点。12个省份同比均增长，增速较快的云南、青海分别增长21.1%和17.2%。与去年同期相比，青海、云南增速分别提高4.7和2.9个百分点；10个省份增速回落，西藏、广西分别回落30.3和16.1个百分点。与1—3月相比，7个省份增速提高，青海、宁夏分别提高4.2和3.3个百分点；4个省份增速回落，广西、甘肃分别回落5.6和1个百分点；西藏由下降0.5%转为增長6.0%。

个百分点。12个省份同比均上升，升幅较大的西藏、四川分别上升25.5%和14.4%。與去年同期相比，6个省份升幅提高，四川、云南分别提高7和6.4个百分点；重庆升幅持平；5个省份升幅回落，宁夏、青海分别回落22.7和9个百分点。与上月末相比，6个省份升幅提高，西藏、重庆分别提高3和2.7个百分点；5个省份升幅回落，新疆、宁夏分别回落2.6和2.5个百分点；甘肃由下降3.5%转为上升4.6%。

2016年31个省份的GDP总量、GDP增速和人均GDP数据出炉。数据显示，GDP总量：25省份进入万亿俱乐部，中部3省份位居前十。对比2015年，经济总量排位前六名位次未发生变化，分别为广东、江苏、山东、浙江、河南、四川。广东再次拔得头筹。这已经是广东省连续28年稳坐GDP总量头把交椅了。2016年广东全年实现地区生产总值79512.05亿元。江苏以76086.2亿元紧随其後，山东以67008.2亿元排名第三。GDP增速：重庆居首，辽宁成唯一负增长省份。

近期，全国各省份陆续公布了2016年前三季度经济运行成绩单。截至11月8日，除辽宁和西藏外，其余29个省份的地区生产总值数据已经出炉。从各省份公布的数据看，今年前三季度，有12个省份的经济增速较上半年有所加快，7个省份的增速与上半年持平，10个省份的增速则有所放缓。其中，重庆以10.7%的增速领跑；山西垫底，GDP增速4%。对此，有网友称：“重庆房价适中，幸福指数高，这个城市的发展应该是当今中国发展的最佳模式了吧！”也有网友表示：“再次给家乡拖后腿、给祖国

梅有些院校在不同省份里的录取批次不一样——有的院校在某些省份是一本招生，而在别的省份则是二本招生。所以，高考分数处于二本线内的考生，尤其是二本高分段的考生，就要对这类院校特别留意。近年来，少数省份开始把二本和三本合并招生，导致这些省份的考生填报志愿的难度增加。下面，我就为考生们介绍一下填报二本批次志愿的技巧。

3月底还有近十个省份纷纷修改本地计生条例，其中吉林、湖南等省份均于3月30日当天政策落地。截至目前，全国修订计生条例省份数量已经达到26个，同时，这些省份均取消了晚婚假。目前，所有省份均对女性产假进行了不同程度的延长，其中，重庆女性可享受“超长产假”福利，最长可休至子女一周岁。endprint

，全国已有24个省份公布了一季度经济数据。与去年同期相比，这些省份经济增速均在放缓，且其中19个省份增速低于其今年预期增长目标。具体来看，中西部省份增速领跑全国，重庆以10.7%的增速暂列全国第一；东部省份增速普遍放缓，但结构调整步伐加快；煤炭大省山西经济继续大幅下滑，增速仅有2.5%，目前是全国最低。多个省份表示，经济下行压力依然较大，二季度首要任务仍是抓好重大项目建设，同时制定实施“互联网+”行动计划。endprint

哪一条河流经过的省份最多？(Which river flows through most provinces in China？)”as an example.The result of word segmentation， POS tagging， named entity recognition and dependency parsing of the sample question is presented in Fig.1.We extract

哪一条河流经过的省份最多?(Which river flows through most provinces in China?)” as an example. The result of word segmentation, POS tagging, named entity recognition and dependency parsing of the sample question is presented in Fig.1.We extrac