
Chinese: 
我们来讲一下线索。你也许觉得人们说的
就是字面意，但很多实际表达的意思在文中找不到
句子(Sentences)像没有目击者的犯罪现场
没人看到发生了什么，但是留下来的文字给了你所需的一切
来解决句子涵意的迷团。好消息是，如果你已经会一种语言，你就
是一名福其实的福尔摩斯。我是Moti Lieberman, 这里是Ling Space (空间)
我们之前已经说过语用学（pragmatics)，它研究语言如何在上下文中被使用
以及我们为了互相了解作出的假设
我们都遵循合作原则（Cooperative principle）——一堆用来描述
如何成为优质周到的交谈对象的规则。有四项基本规则
是我们遵守的，且我们假定其他发言者永远遵守：
品质，数量（准确），相关性和方式（具体解释参见上个视频）

Portuguese: 
Vamos falar sobre pistas. Você deve pensar que as pessoas falam exatamente o que elas querem dizer
mas uma grande parte do que realmente está sendo dito não pode ser encontrado nas próprias palavras
Frases são como uma cena do crime sem testemunhas:
ninguém viu o que aconteceu, mas as palavras deixadas para trás fornecem tudo que você precisa
para resolver o mistério do significado. A parte boa é que, se você já fala uma língua,
você é um verdadeiro Sherlock Holmes. 
Meu nome é Moti Lieberman, e este é o Ling Space.
Nós falamos sobre pragmática antes, o estudo de como a língua é usada em contexto,
e os pressupostos que nós estabelecemos para entender um ao outro
Todos nós seguimos o Princípio Cooperativo, que é uma variedade de máximas que definem
como ser gentil e atencioso em uma conversa com alguém. Existem quatro regras básicas que
nós seguimos e que assumimos que outros falantes seguem o tempo todo:
as Máximas de Qualidade, Quantidade, Relevância e Modo.

English: 
So let’s talk about clues.
You might think that people say what they
mean, but a big part of what’s actually
being said is nowhere to be found in the words
themselves.
Sentences are like a crime scene without witnesses:
nobody saw what happened, but the words that
were left behind give you everything that you need
to solve the mystery of meaning. The good
news is, if you already speak a language, you’re
a veritable Sherlock Holmes. I’m
Moti Lieberman, and this is The Ling Space.
So we’ve talked about pragmatics before,
the study of how language is used in context,
and the assumptions that we make to understand
each other.
We all follow the Cooperative Principle, which
is a number of maxims that describe
how to be nice and considerate conversation
partners. There are four basic rules that
we follow, and that we assume that other speakers
follow all of the time: the Maxims
of Quality, Quantity, Relevance, and Manner.

English: 
So, if I tell you that “during John and
Mary’s wedding, Sherlock noticed three signs”,
you’re probably going to assume that I’m
following the Maxim of Quantity and being as
informative as I can be, meaning that he saw
exactly three. I never said “exactly”,
but being the detective that you are, you figured out that that’s exactly what I meant.
But if you were just a Logic-Bot,
interpreting everything that you hear as the absolute
logical truth? You wouldn’t be clever enough
to pick this up.
Straight-up logic isn’t programmed to be
cooperative, and so this sentence would be
true even if Sherlock had seen four signs!
Or five! To Logic-Bot 3000, the original sentence
isn't wrong; it’s just kind of... incomplete.
Now, a conclusion that we draw from incomplete
information, like the number of signs
being exactly three, is called an implicature.
And because implicatures are really just 
deductions, and not facts, that means it’s
possible for them to be wrong!
But the thing is, even if the implicature
were false, the original sentence still stays true,
as long as there were at least three signs.
This is a defining property of how facts and
languages interact, and it’s called “cancellability”.

Chinese: 
那么，如果我告诉你，“在华生和玛丽的婚礼上，夏洛克看到了三个标志”，
你也许会假定我遵循了准确（数量）的规则，尽可能的
提供准确信息，意思是他看到了刚刚好三个。我从没说“刚刚好”，
但是你作为侦探，你想到那就是我的意思。
但是如果你只是一个逻辑机器人，翻译你听到的一切当作绝对的
逻辑真，那么你的聪明程度就不够理解这些了
直接了当的逻辑没有被设计的便于合作，所以这句话是
对的即使福尔摩斯看到了4或5个标志！对逻辑机器人3000，原来的句子
不是错，只是有点……不完整
现在，我们从不完整信息得出一个结论，就像标志的数量
刚好是3个，这被称为“言外之意”
且因为言外之意只是推论，而不是事实，这意味着
它们可能是错的！但是，即使言外之意
是错的，原来的句子还是正确的，只要原来至少有3个标志
这是一个规定事实和语言之间交互方式的定义属性，叫作“取消性”

Portuguese: 
Então, se eu falar "no casamento de John e Mary, Sherlock percebeu três sinais",
você vai provavelmente assumir que eu estou seguindo a Máxima de Quantidade, e que eu estou sendo
o mais informativo possível, significando que ele viu exatamente três. Eu nunca disse "exatamente"
mas sendo o detetive que você é, você percebeu que foi exatamente isso que eu quis dizer.
Mas e se você fosse um Logic-Bot interpretando tudo que você ouve como
verdade lógica absoluta? Você não seria esperto suficiente para entender isso.
Lógica pura não é programada para ser cooperativa, nesse caso essa frase seria verdadeira
mesmo se o Sherlock tivesse visto quatro ou cinco sinais. Para o Logic-Bot 3000, a frase original
não está errada, está apenas meio... incompleta.
A conclusão que nós tiramos de informação incompleta, como o número de sinais
ser exatamente três, é chamada uma implicatura.
E já que as implicações são só deduções, e não fatos, significa que
é possível que elas estejam erradas! Mas o problema é que, mesmo que as implicaturas
fossem falsas, a frase original continua verdadeira, conquanto que houvessem pelo menos três sinais.
Essa é uma propriedade chave de como os fatos e a língua interagem, e é chamada "cancelabilidade".

English: 
So, let’s say John asked Martha for some
biscuits, and she said “I’m not your
housekeeper”. Logic-Bot would have
a hard time getting this, because
it doesn’t really seem like one sentence really has much to do with the other.
But because we figure that speakers obey the
Maxim of Relevance, and tend to say things
that make sense, we figure that she’s saying
no, and is probably annoyed, to boot.
That’s the implicature. But the evidence
is always circumstantial; it’s possible
that she just misheard John, and that her
response has nothing at all to do with what
he actually said. In this case, we would just have a simple misunderstanding,
and the implicature would turn out to be wrong.
But that doesn’t make the statement that
she’s not his housekeeper false.
It’s important to note that just because
we can cancel implicatures doesn’t mean
that we usually treat them so callously.
People will often reject a sentence as being
untrue if it’s only logically true, but
pragmatically bad.
So look at an experiment like this 2003 study.
Researchers presented participants with a
number of scenarios like having every single
horse in a scene jump over a fallen tree.
Then they asked whether “Some of the horses
leapt over the log” made for a good description.

Chinese: 
那么，我们说华生问玛莎（房东太太）要些饼干，她说“我不是你的
管家。“ 逻辑机器人会很难理解，因为
它实在不像一个和其他句子相关的句子
但因为我们考虑到说话的人遵守了相关性规则（介绍见前文），说话内容应该
让人明白，我们想到她是在说“不行”，并且可能生气的跺脚。
这就是言外之意。但是证据往往是视情况而定的，可能
她只是听错了华生说的，并且她的回答和他实际说的
毫无关系。这种情况下，我们一下就有了常见的误会
而且言外之意就变成错的了。但那不会使
她不是管家的声明变错
需要注意的是，只是因为我们可以取消言外之意并不说明
我们经常无情的对待它们。人们经常只会在句子仅仅是逻辑为真，但是语用学上错乱的时候
(字幕是bad但好像是mad)把它当作不正确而否定它。
那么看一下一个实验，比如这个2013年的研究。研究者给参与者展示了
一些场景，大概里面每个场景有匹马跳过一颗倒下的树
然后他们问是不是 “某些马越过木头“ 是一个好的描述

Portuguese: 
Então, digamos que John pediu a Martha uns biscoitos, e ela disse:
"eu não sou sua empregada". O Logic-Bot teria dificuldades entendendo isso,
porque não parece que uma frase tem muito a ver com a outra.
Mas como entendemos que os falantes obedecem a Máxima de Relevância, e tendem a dizer coisas
que fazem sentido, nós compreendemos que ela está dizendo que não e que provavelmente ficou irritada.
Esta é a implicatura. Mas a evidência é sempre circunstancial: é possível que
ela apenas entendeu errado, e que sua resposta não tenha nada a ver com o que
ele realmente disse. Nesse caso, nós teríamos um simples desentendimento,
e a implicatura acabaria estando errada. No entanto, isso não torna falsa a declaração de que
ela não é a empregada dele.
É importante notas que, só porque nós podemos cancelar implicaturas, não significa
que nós geralmente as tratamos tão duramente. As pessoas frequentemente julgam uma frase como
inverdadeira se for apenas logicamente verdadeira, mas pragmaticamente ruim.
Veja um experimento nesse estudo de 2003. Os pesquisadores apresentaram aos participantes
várias situações como fazer cada cavalo de uma cena pular sobre uma árvore derrubada.
Então eles perguntavam se "alguns cavalos pularam sobre o tronco" era uma boa descrição.

Chinese: 
成人（可能英语字幕错了）拒绝了超过92%的这个言外之意，即使它们逻辑上
正确。我们的确在意这些。那么，言外之意经常指引你
正确的方向，但是它们有时会误导
幸好，词语也可以留下指纹，这给我们引入第二个话题：蕴涵
如果我告诉你玛莎泡了一壶茶，你肯定知道她开了
水壶。这是因为你明白你不能
泡茶不开水壶。即使是逻辑机器人知道这点！这意味着第一
句话蕴涵了第二句。没办法让第一句为真同时
第二句为假。第一句话的真实性确保了第二句话的
真实性，即使第二句话没说
这就是逻辑机器人完全可以掌握的事情。现在，有很多
方式可以使一句话蕴涵另一句
比如，我们可以把句子里的一个短语换成同义词，这样“莱斯垂德 在
苏格兰场工作“蕴涵了”莱斯垂德被苏格兰场聘用“，反之亦然
另一个获得蕴涵的方法是把一个具体的东西替换成更一般的东西

English: 
Adults rejected over 92% of the inappropriate
implicatures, even if they were logically
true. We really do care about these things.
So, implicatures will usually point you in
the right direction, but they can sometimes
be misleading.
Thankfully, words can leave behind fingerprints
too, which brings us to Exhibit B: entailment.
If I told you that Martha made a pot of tea,
you would know for sure that she put the
kettle on.
This is because you understand that you can’t
make tea without putting the kettle on; even
Logic-Bot knows this! This means that the first
sentence entails the second one. There’s
no way for the first sentence to be true while
the second sentence is false; the truth of the
first sentence guarantees the truth of the
second one, even if the second sentence remains
unsaid.
And this is the kind of thing that Logic-Bot
3000 totally gets. Now, there’s lots of
ways for one sentence to entail another.
For example, we could swap a phrase in a sentence
with its synonym, so that “Greg works at
Scotland Yard” entails “Greg is employed
at Scotland Yard”, and vice versa!
Another way to get at entailment is to replace
a specific thing with something more general.

Portuguese: 
Adultos rejeitaram mais de 92% das implicaturas inapropriadas, ainda que elas fossem logicamente
verdadeiras. Nós de fato nos importamos com essas coisas. Assim, implicaturas geralmente
te levam na direção correta, mas elas podem ser enganosas de vez em quando.
Por sorte, palavras também podem deixar impressões digitais, o que nos leva ao próximo ponto: acarretamentos.
Se eu te falasse que Martha fez um bule de chá, você saberia com certeza que ela ligou a chaleira.
Isso é porque você entende que não se pode fazer chá
sem colocar a chaleira no fogo, até o Logic-Bot sabe disso! Isso significa que a primeira frase
acarreta a segunda frase. 
Não tem como a primeira frase ser verdade
se a segunda frase for falsa. A veracidade da primeira frase garante a veracidade da segunda,
mesmo que a segunda frase não seja dita.
E isso é o tipo de coisa que o Logic-Bot 3000 entende completamente. Há várias maneiras
de uma frase acarretar a outra.
Por exemplo, podemos trocar uma frase por seu sinônimo, de forma que "Greg trabalha no
Scotland Yard" acarreta "Greg está empregado na Scorland Yard" e vice versa.
Outro jeito  de conseguir acarretamento é substituir uma coisa específica por uma mais geral.

Chinese: 
在这种方式下，“艾琳（艾德勒）是一个女人“蕴涵了”艾琳是个人“。或者，我们可以用
我们对世界的了解，这样“知道夏洛克秘密的科学家
订婚了“蕴涵了”Molly Hooper订婚了“
最后，我们可以玩一下句子结构来达到蕴涵
通过剥离掉多余信息，我们可以从“莎莉和菲利普不喜欢这侦探“
获得“菲利普不喜欢这侦探”。或者”夏洛克第三次试对
了密码“蕴涵了”夏洛克想到了密码“
这些不同种类的蕴涵有个共同的特点：不同于
言外之意，它们不能被撤销
他不可能第三次试对密码，如果他没有
想到密码。这是个无意义的矛盾。说到
蕴涵，真实性总是得到保证的。现在你可能想这个案件
解决了，但是我们还没有追查我们的大头：预先假定（presupposition)
看这句：“华生听夏洛克演奏小提琴”
我们知道如果这句话为真，夏洛克曾经在演奏小提琴肯定也为真

Portuguese: 
Dessa forma, "Irene é uma mulher" acarreta "Irene é uma pessoa". Ou então podemos usar nosso
conhecimento de mundo, de forma que "A cientista que sabe o segredo de Sherlock
ficou noiva" acarreta "Molly Hooper ficou noiva".
Por fim, podemos brincar com a estrutura da nossa frase para chegar no acarretamento.
Tirando informação extra, podemos ir de "Sally e Philip não gostam do detetive"
para "Philip não gosta do detetive". 
Ou de "Sherlock descobriu a senha
na terceira tentativa" acarretando "Sherlock descobriu a senha".
A questão que todos esses tipos diferentes de acarretamento possuem em comum é que,
diferente das implicaturas, eles não são canceláveis.
Não tem como ele ter descoberto a senha na terceira tentativa se ele nunca chegou
a descobrir a senha. É uma contradição que não faz sentido! Quando se trata de
acarretamento, a veracidade está sempre garantida. Agora, você deve estar pensando que este caso está
encerrado, mas ainda não seguimos a nossa maior pista até agora: a prova indisputável da pressuposição.
Pegue a seguinte frase: "John ouviu Sherlock tocando violino"
Nós sabemos que, se essa frase for verdadeira, deve ser verdade que Sherlock estava tocando violino;

English: 
In this way, “Irene is a woman” entails
“Irene is a person”. Or, we could use
what we know about the world, so that “The
scientist that knows Sherlock’s secret got
engaged” entails “Molly Hooper got engaged”.
Finally, we can play around with the structure
of our sentences to arrive at entailment.
By stripping away extra material, we can get from
“Sally and Philip disliked the detective”
to “Philip disliked the detective”.
Or “Sherlock figured out the password on
the third try” to entail “Sherlock figured
out the password”.
The thing that all these different kinds of
entailment have in common is that, unlike
implicatures, they’re not cancellable.
There’s no way that he would have figured out
the password on the third try if he never
figured it out at all. It’s a contradiction
that just doesn’t make sense! When it comes
to entailment, the truth is always guaranteed.
Now, you might be thinking that this case
is closed, but we haven’t even tracked down
our biggest lead yet: the smoking gun of presupposition.
Take the following sentence: “John listened
as Sherlock played the violin”.
We know that if this sentence is true, it
must be true that Sherlock was playing the violin;

Portuguese: 
afinal, como John poderia ter escutado algo que não estava acontecendo? Então a primeira frase pressupõe
a segunda frase. 
Mas o que é realmente incrível em relação a isso é que
mesmo que virássemos a frase ao contrário e ficasse "John não ouviu Sherlock tocando violino",
nós ainda sabemos que Sherlock devia estar tocando.
 
Pressuposições são tão resilientes que podem até sobreviver a negações. Isso não acontece com o acarretamento
Se você queria afirmar que Martha não fez um bule de chá, isso não te diz nada
sobre se ela colocou ou não a chaleira no fogo. O acarretamento é quebrado.
Mas a pressuposição é como um acarretamento melhorado. Na verdade, é até um pouco demais
para o Logic-Bot lidar.
Se nós perguntássemos, "Logic-Bot: é verdade que a irmã do Sherlock é detetive também?"
sua pobre cabeça de robô poderia explodir. O que nós fizemos foi colocar uma falsa pressuposição
dentro de uma pergunta. Sherlock nem mesmo tem irmã, então não pode ser verdade
que ela é detetive. Estranhamente, também não poderia ser falso porque isso significaria
que ele tem uma irmã que faz outra coisa que não seja trabalho detetive. Logic-Bot simplesmente
não consegue lidar com frases que não são nem verdadeiras nem falsas; é meio que um paradoxo.

Chinese: 
毕竟，华生怎么能听到没有发生过的事？所以第一句话预先假定了
第二句。但是真正惊人的是
即使我们把句子改变成“夏洛克拉琴的时候，华生
没有在听“，我们还是知道夏洛克一定演奏过
音乐
预先假定非常弹性，它甚至支持否定！这一点蕴涵是不行的
如果你想说，玛莎没有泡过一壶茶，这句话没有告诉你任何关于
她是否开了水壶。蕴涵被破坏了。
但是预先假定像加了性激素的蕴涵。事实上，它对机器人
来说可能有点难处理
如果我们问逻辑机器人”夏洛克的妹妹也是侦探吗?"
他可怜的机器人头可能要炸了。我们偷偷加了一个错误的预先假定
在问题里。夏洛克甚至都没有妹妹（当时还没第四季），所以她
是个侦探不可能是真的；奇怪的是，这也确实不是错的，因为那样
就说明他有个不从事侦探工作的妹妹。逻辑机器人就是
不能处理既不对也不错的句子，这有看上去点矛盾！

English: 
after all, how could John hear something that
didn’t even happen? So the first sentence presupposes
the second one.
But what’s really amazing about this is
that even if we turn the sentence around,
and make it “John didn’t listen as Sherlock
played the violin”,
we still know that Sherlock must have been
playing music.
Presupposition is so resilient, it even survives
negation! That doesn’t happen with entailment.
If you wanted to claim that Martha didn’t
make a pot of tea, that doesn't tell you anything at all
about whether she put the kettle on. The entailment is broken.
But presupposition is like entailment on steroids.
In fact, it can even be a little too much for
Logic-Bot to handle.
If we asked “Logic-Bot: is it true that
Sherlock’s sister is a detective too?”,
his poor robot head might explode
What we did was sneak a false presupposition
into the question. Sherlock doesn’t even
have a sister, so it can’t be
true that she’s a detective; weirdly, it
can’t really be false, either, because that
would mean he had a sister that does something
other than detective work. Logic-Bot just
can’t deal with sentences that are neither
true nor false; it’s a bit of a paradox!

Chinese: 
所以就像蕴涵，预先假定是不能取消的，如果我们试着否定它，句子的
真假就无法判断。且就像蕴涵，有一些不同的方法
来触发预先假定。一个是用限定词（定冠词the）
如果我说“夏洛怀疑这个出租车司机”，那就说明肯定有一个出租车
司机在那儿让这句话有意义；这句话假定了一个存在
一个出租车司机的世界
另一个办法是用特定类型的动词，就像当我说“嫌疑人承认
用了毒药”，他最好确实用了一些！不然这个预先假定最后
是错的，并且很难知道这句话到底想表达什么。特定的副词也触发
预先假定，比如这个词“又”。如果“莫里亚蒂又出现了”，他肯定
之前出现了至少一次。如果他没有，原句就变成了胡说
预先假定，加上我们这里刚刚讲过的多种风格的蕴涵和言外之意，
组成了我们句子携带的所有不同类型的额外信息
这不是你能裸眼看到的那类东西，但是通过仔细研究，它变得

English: 
So like entailment, presuppositions aren’t
cancellable. If we try to deny it, the truth
of the sentence becomes impossible to judge.
And like entailment, there are a few different ways
to trigger presupposition. One is to use the
definite article: so, the word “the”.
If I say “Sherlock suspects the taxi driver”, that pretty much means that there has to be a taxi
driver somewhere out there for it to make any kind
of sense; the sentence presupposes a world
in which a taxi driver exists.
Another way is with certain kinds of verbs,
like when I say “The suspect admitted to
using poison”, he better have actually used
some! Otherwise, the presupposition ends up
being false, and it’s hard to know exactly
what it could mean. Certain adverbs trigger
presuppositions, too, like the word “again”.
If “Moriarty appeared again”, he must
have appeared at least once before. If he hadn’t, the original sentence just becomes nonsense.
Presupposition, together with the various
flavours of entailment and implicature that
we’ve discussed here, make up all the different kinds of extra information that our sentences carry.
This isn't the kind of stuff that you can see with the naked eye, but with careful investigation, it becomes

Portuguese: 
Então, como o acarretamento, as pressuposições não são canceláveis. Se tentarmos negar isso, a veracidade
da sentença se torna impossível de julgar. E como o acarretamento, existem algumas formas diferentes
de desencadear pressuposições. Uma delas é usar o artigo definido: ou seja, a palavra "o" ou "a"
se eu falar "Sherlock suspeita do motorista de taxi", isso significa que deve existir um motorista de taxi
em algum lugar para que essa frase faça algum sentido. A frase pressupõe um mundo
em que motoristas de taxi existem.
Outra maneira é com certos tipos de verbos, como quando eu digo "O suspeito adimmitiu
ter usado veneno", é melhor ele ter usado mesmo! Caso contrário, a pressuposição acaba sendo
falsa, então é difícil saber exatamente o que poderia significar. Certos advérbios também
desencadeiam pressuposições, como a palava "novamente". Se "Moriarty apareceu novamente", ele deve
ter aparecido pelo menos uma vez antes. Se ele não apareceu, a frase original fica sem sentido.
Pressuposições, junto aos vários tipos de acarretamentos e implicaturas que nós
discutimos aqui, constituem todos os diferentes tipos de informação extra que nossas frases carregam.
Esse não é o tipo de coisa que você vê a olho nu, mas com uma investigação cuidadosa, torna-se elementar:

Portuguese: 
quando falamos, nós comunicamos muito mais do que as palavras que dizemos.
E, por sorte, já que não somos simples robôs, nós podemos ler as pistas que as pessoas deixam
e conseguir resolver um caso muito interessante.
Então, chegamos ao fim do Ling Space desta semana.
Se você conseguiu acompanhar a investigação até o final, você aprendeu que implicaturas
são deduções que nós fazemos sobre o que um falante de fato quer dizer, com base na premissa de que
eles estão sendo cooperativos; que implicaturas são canceláveis porque
elas podem acabar sendo falsas;
que um acarretamento quer dizer que, se uma frase for verdadeira, outra frase relacionada também será;
e que frases com pressuposições requerem que alguma informação já tenha sido estabelecida em segundo
plano, e que elas podem sobreviver negações.
[Créditos]
 
 
 
 
 

English: 
elementary: when we speak, we communicate
so much more than just the words that we say.
And luckily, because we aren’t simple robots,
we can read the clues people drop to put together
a compelling case.
So, we’ve reached the end of The Ling Space
for this week.
If you managed to see the investigation through
to the end, you learned that implicatures
are deductions that we make about what a speaker
actually means, based on the assumption
they’re being cooperative;
that implicatures are cancellable because
they can turn out to be false;
that an entailment means if a sentence
is true, another related sentence will also
be true; and that sentences with presuppositions
require that some background information already
be established, and they can even survive negation!
The Ling Space is produced by me, Moti Lieberman,
and directed by Adèle-Elise Prévost. This
week’s episode was written by Stephan Hurtubise.
Our editor is Georges Coulombe, our music
and sound design is by Shane Turner, and our
graphics team is atelierMUSE. We’re down
in the comments below, or you can bring the
discussion back over to our website, where
we have some extra material on this topic.
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Chinese: 
基本：当我们说话时，我们交流的远多于我们说的话
并且幸运的是，因为我们不是简单的机器人，我们可以读懂人们抛出的线索来组成
一个合理的事件
那么，我们进入了这周Ling Space的尾声
如果你能从头到尾看完这个探索，那么你学到了言外之意，
指的是我们对说话者实际想表达的意思的推断，假设他们
是配合你的；言外之意可以因为被证伪
而被否定；
一个蕴涵指的是一句话是真，另一句相关的话也会
是真；有预先假定的句子需要已经建立的
背景信息，且他们在否定式中也可以生效
Ling Space 由我 Moti Lieberman 制作,  且由 Adèle-Elise Prévost 导演。本
周这集是Stephan Hurtubise 写的。 我们的编辑是 Georges Coulombe, 我们的音乐
和音效设计者是Shane Turner, 我们的图像组是 atelierMUSE 我们会看下面
的评论区，或者你可以回到我们的网站提一些讨论
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Chinese: 
个人的Ling Space，请订阅。我们下周三见。फिर मिलेंगे（再见）

English: 
personal Ling Space, please subscribe. And
we’ll see you next Wednesday. Phir milenge!

Portuguese: 
 
