《插队的日子(2/3):与女民兵一道成长的日子》

往事如烟:前天寻访旧地,遇到了插队时的那位女民兵,《朝花》里面写过的姐妹花中的二妹,如今也是子孙绕膝了。

现在才梳理清关系,原来老队长和新队长是村子里联姻的两大旺族。敲锣打鼓欢迎我们三位知青入乡的老队长一共兄妹仨,妹妹是赤脚医生,就是我们的东家,当年也对我们很照顾。老队长的弟弟娶了新队长的二妹(比我岁数大,我应该叫二姐)。照片就是他们的全家福。老队长和他姐弟三家都在这个池塘边不远。池塘边还有分给我们知青的菜地。

二姐现在的家

重返旧地巧遇二姐。二姐说,维当年就是学问人,会英语,老在家听英语广播。那是我把家里的晶体管收音机,带到乡下,为了听安徽台和江苏台的英语广播讲座。文革年代不知道哪位领导批准的 很多省开办了电台的英语讲座 是当年难得的外语学习机会了。二姐告诉我,三妹小妹如今日子都还不错。三妹不远,就在镇上。小妹在外地做工。

原立委按:朋友说想写点回忆,可是老是瞎忙,就明日复明日地推下去。我的回答是: 不要等。老了有空闲,但不见得就写得出来。我插队一年,那些往事就已经连不成片,感觉将去未去,恍如隔世,想写写不出来,很别扭。分享是人生的一个重要部分。插队的日子,只留下零星的记忆碎片如下:

《朝华午拾: 与女民兵一道成长的日子》

我1976年高中毕业下放到皖南山区烟墩镇旁的尤村。不久赶上了“双抢”(抢收早稻,抢种晚稻),真地把人往死里累。双抢是一年挣工分的好季节,给双份工分,有时甚至给三倍,连续20多天,天不亮起床,到半夜才回,再壮的汉子都要累趴下才能休息半天。人民公社给双倍工分这种变相的资产阶级的“物质刺激”很厉害,不管多累,人都不敢懈怠,你怕累少上工,工就给别人赚去了,到年底分红,你分的稻谷、红薯和香油也相应减少了。其实,羊毛出在羊身上,每年生产队的收成是一个定数,工分多给少给不过是一种财富再分配的方式而已。如果单纯依靠农民的社会主义干劲,双抢跟平时同等工分数,工分总量下来了,单位工分的价格提高了,就没有物质刺激出来的积极性了。谁说经济学在一大二公的人民公社没有用处?

生产队照顾城里娃,工分给高些。于是给我们三个知青各开七分半工,相当于一个妇女全劳力的工分,包括早饭前上早工两个小时,否则只有六分半。那年十分工值RMB0.65元。我在妇女堆里干了半年多,年底分红,赚回了所有的口粮,外带半床红薯和四五斤香油。

妇女全劳力多是年轻的姑娘或媳妇,个个都是干农活的好手。尤村的十几位风华正茂姑娘组成了一个“女民兵班”,不甘寂寞,活动有声有色,曾名噪一时。不过到我去的时候,已经式微,因为其中的骨干大都到了嫁人的年纪,近亲远媒各处张罗,集体活动不能继续。尽管如此,跟女民兵在广阔天地一道成长,在当时是充满了革命浪漫主义的色彩的,让人沉迷和兴奋。干农活的辛苦也去了大半。

我们村村长人很精明,但脾气暴躁,又是光头,让我既怕又厌。倒是他家四个姐妹一个个如花似玉,大妹妹记不得见过,应该是外嫁了。二妹三妹都是女民兵班的主力,小妹妹刚十四五岁,皮肤白嫩,见人脸红,在社办一个作坊里做工。二妹(我叫二姐)刚嫁给本村老队长的弟弟,一个高个帅气的小伙子,感觉有些愣头青的样子。自由恋爱的,算是姑娘们中最幸运的了。刚去不久,这位二姐被照顾在场上打谷,没有下水田。我跟她一起干活,场上就两个人,总是她照顾我。从那时就落下了心猿意马的毛病,直到有一天发现她肚子越来越大,才意识到她跟其他民兵姑娘不同,原来是媳妇级的了。

2019年三月23日巧遇二姐和姐夫

后来跟三妹及一帮姑娘媳妇一道,在田里薅草(就是用耙子在水田里把杂草掀翻,不让杂草长出来),三妹总是侵犯我的领地,把她的耙子探过来帮我。没有她帮忙,我大概一半的速度也赶不上。我老指责她,“不许侵犯”,她总笑而不答,我行我素。三妹模样很好,稍微有些胖,很壮实,象个铁姑娘,但善解人意,脾气性情好得赛过薛宝钗,是我最心仪的。当时媒婆正在给她提亲,我离开村子不久,她就嫁了,听到消息后心里很不是滋味。

这些农家女在我看来都是仙女。从小在那样的艰苦环境中,却一个个风华正茂,英姿飒爽,而且不失农家女的善良朴实和冰雪聪明。我觉得当地没人配得上她们,她们自己也企图跟命运和媒人抗争,不过最后都一个个嫁走了,消没在人海中。

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liweinlp

立委博士,自然语言处理(NLP)资深架构师,Research Director, Beyond AI.前 Principle Scientist, jd-valley, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得联邦政府17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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