本事

摘要： 诗词进入说部的案例颇多,但《少年游》“并刀如水”一词有特殊性:因为叙事与抒情兼美的特质,其词并非服务于叙事的工具,而是情节构筑与人物塑造的基础。由此产生的周邦彦与宋徽宗、李师师艳情故事,在宋笔记、元传记、明杂剧中屡经改编,乃至与水浒故事勾连,广为流传。这一叙事化过程体现了历代作者对文体融合的探索,也影响了读者对艺术与事实的辨析体认。诸种文体在审美层面上充分互动、彼此渗透,令读者产生丰富且立体的阅读体验,进而以极富感染力的艺术性塑造并固化了周邦彦的“风流词客”这一形象标签,使之深入人心。这反映了历史与文学的共生互动,也显示了在文学领域知人论世的特殊性与复杂性。

摘要： 王戎,字睿冲,以善于品藻人物著称,是“竹林七贤”之一。他出身豪门大族,广有田产,却又以吝啬为人所诟病。《世说新语·俭啬》云:“王戎有好李,卖之恐人得其种,恒钻其核。”这个小故事简炼而传神地刻画了王戎吝啬的形象,但是细细考察之下,却似乎有不尽合理之处。王戎广有田园,卖李取利,并无不妥,但是“恒钻其核”而卖之的行为,则殊不可解。

摘要： 本事指本领和技能,为正能量。脾气多指发怒和急躁,是负能量。按照正、负、有、无两两组合,大致可将人分为四类:有本事没脾气。这样的人正能量最多,负能量最少,最受大家欢迎,尤为领导所乐见。因为工作交给他,基本不用操心。让人不放心一般是两种情况,一是能力不足,二是情商不够。有本事没脾气的人,不仅能力胜任,而且事业心强,相比个人得失,更看重集体荣誉,富有团队精神,勇于牺牲、甘于奉献、乐于助人,因此人际关系和谐。这种人越多,集体越兴旺。

摘要： 澳洲有个叫杰森的年轻人是一名优秀的训犬师,12年前的一天,他下班回家途中看见一头黑色的流浪犬,于是善心大发就捡回家了,第二天他发现犬不见了就四处寻找,直到下午这头犬竟然自己回来了,嘴里还叼着一块金色的东西。起初他没当一回事,但第二天一打开门,整个院子里飘满了松露的香味,杰森当时兴奋不已,一次遛犬途中经过一个松露农场,他发现自己的犬竟然有挖掘松露的本事!

摘要： 《琵琶记》是由高明据民间流传的各种有关赵贞女故事内容的作品改编而成,自问世数百年来以来得到坊间百姓极大喜爱,明代魏良辅高度评价《琵琶记》为“曲祖”,吕天成将《琵琶记》列为“神品”。它代表元代南戏发展的最高成就,其故事改编、关目处理、人物刻画和语言辞彩都堪称完美,中华人民共和国成立以来进行的关于《琵琶记》大讨论更值得后人研究和借鉴。

摘要： 凡习武之人都有个侠客梦,行侠仗义、仗义疏财。我们看金庸小说里的侠客,走南闯北,飞檐走壁,银子随手掏,酒肆随意坐,走到哪吃到哪住到哪,好不惬意快活,似乎从不为了生计发愁。果真如此?要我说呀,历史上的侠客也是人,是人就要吃饭。你武功再好,本事再大,肚子不可不填饱。俗话说:穷文富武。赤贫人家,无论文武都供不起。只有小农小户,稍微宽裕点的人家,才能供孩子读读书。再宽裕点的人家,才能供孩子练武。

摘要： 争强好胜是人的一种本能,而适时适度示弱则是人的一种本事。示弱不软弱,成就真正的强者和赢家。人该不该示弱,可不可以示弱?很多人的想法和看法是不一样的。现实中,示弱的人似乎越来越少了,人一般都不愿、不甘和不善于示弱。有的把示弱等同于“无能”“胆怯”“没用”,甚至看成“缺钙”“软骨”“窝囊”;有的把示弱与做人的尊严和面子挂钩,觉得示弱会失尊严、丢面子,被人说闲话、瞧不起,甚至被人欺负。

摘要： 楚辞的“香草美人”寄托手法对后世文学影响深远,朱祖谋词寄大义于微言,借“香草美人”以讽时事,形成了独特的隐喻体系。朱祖谋通过高超的创作技巧将晚清时事融入词中,构成了词作的“本事”。“本事”与“香草美人”的隐喻之间存在幽微隐秘的关系,而词作的“香草美人”又与楚辞存在似是而非、相反相成的关系。晚清内忧外患,太后专权,朱祖谋将帝王隐喻从楚辞中的香草美人转化为怨女怨鸟,将楚辞中“好服饰”以喻德行也变成隐喻太后粉饰太平等行为,并逆用楚辞意象隐喻朝廷局势的变化。从意象中的帝王隐喻、权势隐喻和朝局隐喻中,体现了对楚辞喻象的继承与创新。

摘要： “班门弄斧”告诫人们:要学会谦虚,不要随便在他人面前卖弄本事,否则很可能让别人笑话。一个人学了一点儿本领,切不可妄自尊大、目空一切,否则将止步不前。鲁班出身于工匠世家,从小就跟随家人参与土木、建筑工程劳动,逐渐掌握了生产劳动技能,积累了丰富的实践经验。大约在公元前450年以后,他从鲁国来到楚国,帮助楚国制造兵器。

摘要： 提起“东坡诗中词”,不能不忆起2005年《乐山师范学院学报》所发起的文案。而今,通过“东坡诗中词”本事的史实钩沉,充分表明了“东坡诗中词”确实存在,并不断有新发现。依据“史有表态,入乐可歌,又属长短句”的认定原则,将“东坡诗中词”从《苏轼诗集》《苏轼文集》《东坡志林》《仇池笔记》中析出,展现为杂体式八大类,即“调近绝句”体式、乐语(歌)体式、小令体式、楚词体式、集句体式、回文体式、隐括体式和自撰腔体式。文章吸取了顺德职业技术学院人文学院副院长饶晓明的研究成果。

摘要： 本文就“本事”一词的来源和不同文学作品中的含义做了简单介绍。然后对《诗》中“本事”的阐释学价值进行详细阐述。最后得出结论：孟子之前的高子等人认为《诗》中“本事”的阐释学意义在于教育文学作品应重文辞、礼乐、修身；而孟子则认为其真正的价值在于王道政教上的应用。

摘要： 作为一种《诗经》阐释方法，本事创作主要目的是为了诠释诗的内涵。它一般是配合诗歌文本而存在的，通过编造故事传达诗歌文本创作的历史资讯，在一定的历史语境中本事原志。因此《诗》本事的文学价值主要体现在两个方面，一是作为一种诗歌解读方式的文学批评价值，二是作为一种故事文本的文学价值及其再生产意义。缘此，我们拟从以下三个方面开展讨论，即本事自身的文学性，本事的文学再生产以及本事的文学批评价值。

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的碳交易事件抽取方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先定向爬取中文碳交易文本，对文本进行清洗和预处理，获取相应的数据集；然后通过预处理模型BERT和BiGRU网络，融合词性特征，提取长距离语义信息，获得词级特征和句级特征；再者，通过CRF模型提取句子中的候选触发词和候选论元；然后基于候选事件元素构建图神经网络节点，根据句级特征相似度构建图神经网络边，加入多头注意力机制，通过图神经网络学习事件触发词和事件论元的依赖关系；最后基于全连接层和Sigmoid层分类事件候选元素。本发明针对中国新兴的碳交易市场的非结构化信息，可理解深层语义信息，关注句子中重要的词，有效提取结构化的碳交易事件信息。

摘要： 本发明提供了一种文本事件的获取方法、装置、电子设备及存储介质。其中，文本事件的获取方法包括：对文本进行分词和标注处理，以得到对应于文本的多个分词，其中，每个分词对应一个标记；根据分词的标记，从多个分词中获取与预设的DSL序列中多个要素属性相关联的多个目标分词，DSL序列包括多个事件要素配置项，事件要素配置项包括要素属性；根据多个目标分词得到文本事件。本发明的文本事件的获取方法，根据需要从文本中所需得到的信息，建立定制的领域特定语言，进而，可以根据该领域特定语言从文本中获取到所需的要素，以快速准确地得到文本事件，具有简化人工操作、文本事件获取速度快、获取准确性高的优点，提升文本事件的获取体验。

摘要： 本发明提供了一种基于二次解码的军事想定文本事件信息抽取方法及装置，所述方法包括：1、预处理，通过构建专业词典、分句、分词处理，得到词序列形式表示的数据集；2、语料标注，通过定义军事想定文本中9类事件的结构化语义，制定语料标注方法和规则，人工对语料标注，得到训练集和测试集；3、模型训练，利用训练集对机器学习模型编码，得到事件抽取参数；4、信息抽取，输入测试集，运用特定算法进行一次解码，得到事件触发词抽取序列，再基于触发词抽取结果自适应调用不同的事件元素抽取参数进行二次解码，得到事件元素抽取序列。本发明解决了一次解码抽取方法存在的事件触发词与事件元素错误匹配的问题，提高了事件信息抽取的准确度。

摘要： 本发明公开一种军事想定文本事件抽取语料库迭代式构建方法及装置，所述方法包括以下步骤：1、预处理，得到以词序列表示的原始数据集；2、构建种子数据集，定义事件模板，构造事件触发词词典，通过人工标注形成种子数据集，将种子数据集划分为种子训练集、测试集；3、模型训练，利用种子训练集对机器学习模型进行训练，并用测试集对模型进行测试，根据测试结果调优模型参数，得到第一学习模型；4、选取未标注训练语料，输入第一学习模型，得到预测结果集；5、校对预测结果集，形成新的标注语料；6、通过不断迭代，依次生成训练集，形成事件抽取语料库。本发明提出的面向军事想定文本的事件抽取语料库迭代式构建方法，提高了语料库构建效率，降低了人工标注成本，获得了较高的语料标注准确度。

摘要： 本公开提供了一种电子病历文本事件抽取方法，包括：基于病历文本标点符号对段落分句；对句子列表中的各个句子逐句进行分词；通过训练好的词向量将句子的各个分词向量化；获取各个句子经过双向长短期记忆神经网络的向量表示；计算句子中各个词的权重，所有词向量进行加权和作为特征向量；通过各个句子的特征向量计算各个句子包含事件个数；以及获取句子级事件总数。本公开还提供了一种电子病历文本事件抽取装置、电子设备以及可读存储介质。

摘要： 本发明实施例公开了一种文本事件确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待确定事件的原始文本数据，对原始文本数据进行分词处理，得到与原始文本数据对应的原始词语，基于突发词检测算法，确定原始词语中的突发词，在原始词语中筛除掉与各突发词无关的原始词语；其中，原始文本数据中包括至少一个原始文本；基于预先建立的文本主题模型和原始词语，确定原始文本数据中存在的主题、与主题相关的原始文本及与各主题相关的原始文本中的文本词；针对各主题，基于预先建立的聚类模型和与主题相关的原始文本，确定出主题中包含的事件及与事件相关的事件相关文本，基于事件相关文本与文本词，确定出事件的描述关键词。

摘要： 本发明公开了自然语言处理技术领域的一种原型网络的少样本事件抽取系统及方法，包括：获取包含测试数据的询问集；将询问集中的单个测试数据分别与标签候选项进行拼接后送到Bert编码器中，取相应的CLS表示作为单个测试数据的表示；读取所有类别的支持集，计算得到询问集中所有类别候选的模型原型；基于所有类别候选的原型，计算得到询问集中单个测试数据的目标类别。本发明在少样本事件抽取领域提供更好的准确度以及提供了少样本落地的实践方案。

摘要： 本发明公开了一种基于动作场景强化的脚本事件预测方法，目的是提高脚本事件预测准确率。技术方案是：先构建由元素编码模块、Token表示模块、事件预测层构成的脚本事件预测系统；从事件性新闻文本中抽取出一系列事件序列作为训练脚本事件预测系统所需的数据；对训练数据进行预处理，得到事件序列的token编码序列和动作序列的token编码序列，作为训练数据。使用训练数据训练Token表示模块和事件预测层，得到网络权重参数。训练后的脚本事件预测系统接收用户输入的已发生的事件序列，进行元素编码、Token表示，根据已发生的事件序列预测候选事件集合中最可能发生的事件。采用本发明可以提高脚本事件预测准确率。

摘要： 本发明公开了自然语言处理技术领域的基于对比学习和数据增强的零样本事件抽取系统及方法，包括：获取数据集后，划分为已知事件和未知事件；重写未知事件的事件描述文本；将已知事件、未知事件和经过事件描述重写的未知事件组成正负样本对；将正负样本对输入事件编码器，生成对应的特征向量；基于特征向量计算对比损失函数值后，通过梯度回传更新事件编码器中的模型参数；基于更新后事件编码器输出的特征向量输入进行分类与聚类。本发明通过对比同类与异类样本的方式，充分利用已知事件的标注数据与未知事件的无标注样本，实现对未知事件类型的自动发现并归类。

摘要： 本发明涉及一种融合命名实体频繁模式特征的篇章级文本事件分类方法，属于信息处理技术领域。本发明旨在挖掘出长文档中的核心特征并发现其关键词，并通过这些特征来对篇章级文本事件进行分类。同时本发明提出了融合命名实体频繁模式特征的分类模型来解决篇章级文本事件分类问题。分类模型通过泛化实体语义信息以增强提取到的特征的鲁棒性，同时结合频繁项集挖掘算法和信息增益指数来挖掘篇章级文本的关键特征。最后，使用朴素贝叶斯分类法对篇章级文本事件进行分类。