名实关系

摘要： 名实关系问题是中国哲学的重要问题,《颜氏家训》作为"古今家训之祖",在思想史上地位显著,也对名实关系问题进行了专题探讨.针对当时社会存在的名不符实的现象,《颜氏家训》提出,名实是统一的,实定则名定.在此基础上,颜之推提出其名教观,劝人修身立名,指向道德修养和道德评价领域,这既不同于语言学意义上的名实相符,也不同于此前儒家主流"正名"以"正政"的观点.《颜氏家训》名实观不仅影响了当时的社会风俗和颜氏后世子孙,还在思想史上有其独特的地位和影响,是魏晋南北朝时期儒家名实观的复兴.

摘要： 汉语语法研究中,存在两个相似的表示可能类意义的术语:“可能”和“能性”.“可能”是自然语言中的词语,被选作语法术语已有较长时间,具有一定的理据性;“能性”是人为创造的一个语法术语,近年来使用逐渐增多,该术语的出现和“能”的多义性以及potential一词的汉译有关,目前对“能性”的界定不同于传统意义上的“可能”.相较而言,使用“可能”指称此类意义更符合汉语语法研究的传统和习惯.

摘要： 在司马谈《论六家要旨》归纳出来的“阴阳、儒、墨、名、法、道德”六家中,名家与哪一家最为接近?一般认为是法家,因为《论六家要旨》把“名法”并列在一起,战国秦汉的文献中,“名法”并举也屡见不鲜。对于确定性之重要性的认识,对于规范规则之作用的追求,对于名实关系的重视,名家和法家确实有一致之处。

摘要： 名实关系问题,是先秦时期的一个极为重要的哲学问题,孔子、墨子、老子、庄子等大家均对该问题有过一定的阐释。与此同时,古希腊的哲学家亚里士多德等人也对该问题进行了系统而严谨的阐述,使得名实问题成了语言哲学的一个关键问题,并因此对后世产生了较大影响。那么,如何将中西方哲学统合起来,进行中西互诠角度下的名实关系问题讨论,并探究其对于语言哲学的意义价值所在呢?该文尝试对此进行一些讨论与分析。该文章分为3部分:(1)名实关系问题在中西方古代哲学中的具体描述;(2)名实关系问题在中西方哲学中的异同分析;(3)名实关系问题的讨论对于语言哲学的影响辨析。

摘要： 1993年湖北荆门市郭店1号楚墓出土了一批竹简,经过专家整理审定,1998年荆门市博物馆编《郭店楚墓竹书》(下简称《郭店楚简》)公诸于世,其中有一篇未曾见过的哲学文献,被命名为《太一生水》,引起学界的广泛关注。迄今为止,研究者一直把原文“大一”二字曲解为“太一”,用“太一”来命名此篇,并异口同声地论述所谓的“宇宙生成论”。这显然是用西方哲学的“宇宙论”来释读此篇的,尽管研究者的初衷是为了探究中国哲学的独特个性,也取得了一些学术成果,但囿于西方哲学的思维方法的“名实关系”,这“大”“太”一字之差,则谬以千里。

摘要： 对某件事物进行定义,实际上是讨论"名""实"关系的问题,"名符实"是定义的基本原则。定义应具有唯一性、确切性。国际博物馆协会在对博物馆定义的过程中有对博物馆存在之"实"过分解释的嫌疑,带有较大的主观色彩,不仅使部分文本出现了"名"不符"实"的现象,偏离了部分博物馆的客观存在状况,而且导致博物馆存在的边界日益模糊。因此需要对博物馆定义作出修正的同时,各个国家、地区根据本国博物馆实际存在状况,对其属性进行附加解释。

摘要： 先秦名学历来是中国古代语言学研究的一个重点,但由于以往学者的梳理缺乏系统性,致使众多名学学说至今仍处于相对分散游离的状态,给相关论述和引用带来了困难.因此,有必要从新的角度对先秦的名学讨论进行重新整理,发现名学发展的明确线索.

摘要： 本文叙述了有关南京、重庆近代建筑遗存的史实来看，其与现有命名之间，虽有所对应，也有所错位。在南京，“天王府”之于“天朝宫殿”，“临时政府参议院”之于“参议院”；在重庆，“八路军办事处”之于“十八集团军重庆办事处”，“人民解放纪念碑”之于“抗战胜利纪功碑”，都是后来者用后来的词语取代该建筑遗存前此已有之名，属于“后话说前事”。在这“后来居上”取而代之的过程中，被易之名原来所蕴涵的内容，在“后话”（后来的词语）所述以前发生的某事（“前事”）之时，就难免不被有所遮蔽。所谓“天王府”自曾国藩以降，中经民国时期而沿用至今，已经很难唤起对于“天朝宫殿”的历史记忆。在清末预备立宪过程中特别是国会请愿运动中风头甚健的“江苏谘议局”的“前事”，在“临时政府参议院”这“后话”中无从寻觅。“八路军办事处”的门牌在重庆虽然未曾挂出过，但后来以之命名其建筑遗存，就位移了对于确曾有过的“十八集团军重庆办事处”的视线。“人民解放纪念碑”之新命名虽然宣示着“新中国代替旧中国”（其实“新中国”一词在清末梁启超以降至民国时期曾为多方所乐用），但与“抗战胜利纪功碑”所相关的对日抗战史实由此而长年隐而不彰。前已述及与“后话说前事”所交互为用的是“后来说前话”。与1961年命名的“八路军重庆办事处旧址”所相关的历史叙事（笔者称之为“八路军叙事”的构成部分），几十年间给一般人留下的印象是只知有过八路军而不知有过十八集团军，特别是当年在“国民革命军第十八集团军驻重庆办事处”工作过的人员在其忆述文章里也大多对之避而不提，这就使其所唤起（且有建构）的历史记忆并非那么切近历史原态。再者，在复数的重大历史记忆中，被优先选择者往往为时局所急需。南京的“太平天国天王府遗址”和“总统府”两名即然。前一命名得于1982年，当时对于太平天国的研究犹红有余紫。2002年1 1月重挂“总统府”金字之时，则很难说就没有遥对海峡彼岸之意。不仅如此，在前一命名之下，那些与天朝宫殿建成前及其被毁后的“清两江总督署”相关的记忆（特别是从洋务运动到晚清新政诸位名总督事迹）也难以浮出。后一命名虽也蕴涵着“孙中山叙事”，但其语义重心则已移向蒋介石及李宗仁的总统府（21世纪以来有关总统府的出版物的内容就重在孙中山解职临时大总统之后，总统府观览者和导游者的关注重心亦然）。

摘要： “言意之辨”是中国古代哲学的主要论争之一,在最广泛的意义上是指语言与思想的关系问题。早在先秦时期,言意问题就得到了老子、孔子、庄子、荀子等思想家的普遍关注。对这一问题的理解关涉到语言在多大程度上能够表现终极的“道”,“道”究竟如何言说,究竟以什么样的方式体认“道”等重大哲学问题,人类之形而上追求的天性在言意问题的讨论中被充分地展示出来。本文从名实关系的探讨入手,分析了“言意之辨”的深刻内蕴,并尝试着由此去探讨言道关系。得出了语言既敞开了道,照亮了存在,又由于自身的分限,遮蔽了道的整全,这样的结论。

摘要： 一种命名实体识别和实体关系抽取的联合方法，解决了Pipeline方法中实体识别与关系抽取相互隔离的问题，不同于Joint（联合）方法中实体识别与关系抽取部分参数共享，本发明在多步迭代过程中，实现了实体识别结果与关系抽取结果多次融合、相互影响，使得命名实体识别与实体关系抽取同步进行，进一步提高识别准确率。

摘要： 本发明提供了一种在自然语言文本中训练关系抽取模型和抽取嵌套命名实体关系的方法。本发明包括训练步骤和关系抽取过程两大步骤，能够通过实施本发明的技术方案可解决现有技术中单独算法训练和抽取过程中，端到端错误放大的问题和过程中干预调试困难的技术问题；实施本发明的技术方案，通过系统化一个单独算法训练和抽取过程，可实现的高效、精准、多层次和适用多应用场景的关系抽取的技术效果。

摘要： 本公开涉及关联关系更新技术领域，特别地涉及一种命名实体关联关系更新方法、系统、可读存储介质，方法包括：命名实体关联关系训练集生成与更新步骤S100，对原始语句中的命名实体进行标注而生成训练语句，基于不同文档的所有训练语句生成训练集；命名实体关联关系的统计语义规则挖掘步骤S200，从所述训练集中挖掘与已知的命名实体关联关系对应的顺序关系模式，基于所述顺序关系模式而生成候选命名实体关联关系；命名实体关联关系的生成与修正步骤S300，将所述候选命名实体关联关系展现给用户，获取用户确认所述候选命名实体关联关系是否为可信命名实体关联关系的操作；命名实体关联关系的存储步骤S400，存储所述可信命名实体关联关系。

摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习的网络安全命名实体和关系联合抽取方法及装置，包括：对网络安全威胁情报进行网络安全命名实体及关系联合标注，构建网络安全威胁情报语料库；基于自然语言语料库预训练深度神经网络；将预训练深度神经网络与一分类器组合，构建初始联合抽取模型；基于网络安全威胁情报语料库，对初始联合抽取模型进行训练；将目标数据输入训练好的联合抽取模型，得到网络安全命名实体和关系联合抽取结果。本发明能够同时标注网络安全命名实体和关系，有效规避先实体后关系的串行抽取模式存在的误差传递问题，降低网络安全领域实体及关系抽取对专家经验的依赖，增强模型的移植性，减少网络安全领域内标注数据集少对模型训练带来的困扰。

摘要： 本发明公开了一种融合实体间关系的中文医学命名实体识别方法和装置，其中，该方法包括：通过预训练的编码模型对医学文本进行编码处理，并利用编码网络进行编码处理获得高层级特征向量；利用预训练的编码模型进行关系嵌入表示，同时采用注意力机制将第二文本信息作为上下文信息，并对医学文本中的关系嵌入和文本嵌入进行运算得到医学文本的关系特征信息；通过权重分配策略计算概率权重并融合上下文信息和关系特征信息，以对关系特征信息和医学文本进行权重分配平衡；通过实体识别模型的解码输出概率最高的命名实体类别，以得到对应医学文本的各标签结果。本发明可以将关系信息有效融入文本表示中，以增强医学领域实体识别能力。

摘要： 本发明提供一种基于关系分类与序列标注的嵌套命名实体识别方法；通过综合使用自然语言处理技术、规则引擎对非结构化的医疗病历、体检报告进行信息抽取，生成结构化结果报告；该发明提高了医务人员解读非结构化文本病历、报告的效率，通过解决信息抽取过程中嵌套实体命名识别的痛点问题，帮助进行高级医疗决策支持。

摘要： 本发明公开了基于命名实体识别与关系抽取模型的政策匹配方法及系统。本发明的方法包括如下步骤：构造政策语句或政策语句片段的命名实体识别与关系抽取数据集，并进行人工标签标注；基于已标注数据，训练所需的算法模型以及编写专家规则；使用算法模型及专家规则，将政策文章中的政策申报条件语句文本转化为多个政策要素关系表达式，并将形成政策关系逻辑表达式与企业条件列表计算匹配得分。本发明充分利用命名实体识别与关系抽取技术解决政策服务领域的政策条件分解和政策条件与企业条件匹配度计算的难题。方法融合深度学习方法和专家规则的政策分解方法，可以细粒度地抽取政策条件语句中的要素实体、所包含关系以及关系值。

摘要： 本发明涉及一种命名实体和关系联合识别模型的训练方法和设备，属于自然语言处理技术领域；解决了现有技术中的命名实体和关系识别需要先识别实体后进行分类，分为两个独立的任务进行识别，耗时较长，降低了资源使用效率的问题；本发明的模型训练方法，包括以下步骤：获取命名实体和关系联合标注的数据集DALL，对所述数据集DALL中的原始文本数据添加命名实体识别及关系识别相关的任务描述，并根据所述任务描述构建目标输出并进一步构建训练样本集，利用训练样本集中的数据进行训练，得到命名实体和关系联合识别模型。

摘要： 本发明涉及一种命名实体和关系识别方法和设备，属于自然语言处理技术领域；解决了现有技术中的命名实体和关系识别无法在一个任务中同时完成，耗时较长，降低了资源使用效率的问题；本发明的命名实体和关系识别方法，包括以下步骤：获取待识别文本及识别任务；识别任务为与命名实体和/或关系相关的识别任务；根据识别任务对待识别文本添加对应的任务描述；将待识别文本及对应的任务描述输入预先训练的实体关系联合识别模型，预测得到待识别文本的与任务描述对应的识别结果。

摘要： 本发明涉及一种基于文本‑图片关系预训练的多模态推文命名实体识别的方法，包括：步骤1、大规模数据收集；步骤2、建立关系推断和视觉注意的预训练多模态网络模型(RIVA模型)；步骤3、预训练任务。本发明的有益效果是：本发明利用关系推断和视觉注意，通过减轻在多模态模型在融合不匹配的视觉与文本信息时产生的负面影响，以帮助多模态信息更好的融合。本发明使用教师‑学生半监督学习方法，在可批量获取的大型未标记的推文数据上进行了图文关系预训练，生成一个带有标签的数据集，然后在人工标注的小型数据集上做微调，扩充数据的同时提高了文本图像分类网络的性能。