事实论据

摘要： 在写议论文的时候,我们一直强调“事实胜于雄辩”,也就是说在论证说理的时候需要有必要的佐证材料(或事实论据或理论论据)来增强说服力。但是部分同学只会堆砌论据,缺乏对材料的深入分析,这样的文字既缺乏说理的力度,也缺乏论证的深度。如果我们在行文过程中能结合自己所列举的材料进行适当的哲学分析,不仅可以使文章说理更充分,而且可以增强论证的气势,从而大大提高议论的整体效果。

摘要： 完整的议论,包括论点、论据、论证三个部分。这三个部分,称为议论的"三要素"。其中,用来证明论点的理由和根据就叫作论据,它是议论的基础,所要解决的是"用什么来证明"的问题。论据又包括事实论据和理论论据两大类。事实论据是指有代表性的确凿的事例、历史事实及统计数据等;理论论据是指经过实践检验的精辟理论、名言警句、民间谚语及公认的事理等。论点要让人信服,不能只是空洞的说教,需要举出足够的事实论据和理论论据,才能充分证明其论点的正确性。

摘要： 【方法指引】议论文不仅要提出问题,还要选取与之相对应的材料来证明观点。言之有理,才能让人信服。那么议论文如何选择证明观点的材料?论据引述经得起推敲。论据的选择,要确保材料准确,经得起推敲。如梁启超在《敬业与乐业》中提出"敬业乐业"的前提是"有业"。作者先引用孔子的话和百丈禅师的故事,得出"百行业为先,万恶懒为首"的结论,强调"有业"是做人之本,引述准确。使用材料能支撑论点。使用事实论据时,要通过概括叙述和对论据的分析,建立起与观点之间的联系,使材料能够起到支撑论点的作用。如下面佳作第三段,在论证"纵然十万八千里路的付出,结果不会圆满"这个观点时,选择《西游记》中的例子,既增强了说服力,又让人耳目一新!

摘要： 举例论证是初学议论文写作时最常用的论证方法。“举例论证”显然不是简单地“举个名人例子”就完事了。例证段的具体写法是怎样的,如何就例子展开具体论证?我们这一节就侧重谈一谈,运用事实论据来以理服人,“例证段”行文的章法都有哪些讲究。

摘要： 议论文通过列举事例、阐述道理来阐述自己的主张见解。列举的事例,即素材(论据),不是为叙述而叙述,而是为议论而叙述,为证明论点服务,因此,叙述事实论据必须简明、精要。许多考生运用素材进行论证时,语言表达拖沓冗长,味同嚼蜡。那么,如何使用素材并且在运用素材时能使语言表达凝练生动,具有说服力呢?

摘要： 在日前揭晓的2020年度陕西新闻奖评选中,笔者撰写的发表在2020年10月30日榆林网(塞上明珠网)塞上风论坛的文字评论《想起延安“嘀嗒”声》荣获二等奖。这是榆林网文字评论首次荣获陕西新闻奖。这篇作品援引延安时期毛泽东主席用电台“嘀嗒”声指挥全国战局的经典事例,从疫情期间戴口罩、勤洗手等生活、工作中的“小处”入手,聚焦“共识”大话题,最后落脚在中华民族伟大复兴、人类命运共同体建设等重大议题上,是一篇“辣味”十足、“意味”无穷的评论。在论证方式上,既有鲜活的事实论据,也有引经据典的理论论据,是一篇具有可读性、思想性和建设性的新闻评论。

摘要： 议论文是一种论证事理、阐明主张的文体。看待一篇议论文的优劣,主要看它能否用无可辩驳的逻辑力量折服读者,提高人们的认识,指导人们的行动,因此,议论文中的叙例应突出精华和重点,不可将与论点无关的叙述掺杂进来。当然,如果有的事实论据真实、典型而能起到“一以当十”的作用,还是可以展开一下(包括述其行、引其言)的。这样,笔下作文才能更具说服力、感染力。此外,文中事例不是越多越好,那些属于“旁逸斜出”的论据,删去后论证效果反而更好。

摘要： 本发明揭露一种用于通过“创新专家系统”来产生、客制化以及提供“法律论据链(Legal Argument Chains,LAC.Z)”，当中Z＝1、2、3，...的计算机实作方法，此IES包括以下至少一个：一处理器；一内存，用于存储所述方法的可执行码以供所述处理器执行、一输入/输出装置，特别用于与一IES使用者互动的人，当中的至少一个，以及一使用者接口实体，由UIE.Y所组成，Y＝1、2、3...；每一LAC.Z有至少一UIE.Y；一执行方法的内存，包括一组存储单元，“KR‑UIE.Y”以及“HI‑UIE.Y”，以及一全球参考书目。

摘要： 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于专家系统和论据累计的工业生产数据集成方法，1、从工业场景中获取不同数据库，用于不同类型的数据源的采集；2、利用步骤一中获取到的不同类型的数据源，采用专家系统的方式进行数据源类型的确认；3、结合步骤二中数据源的类型，获取与数据源相匹配的若干个驱动；4、测试选出最优驱动，测试内容为响应速度、稳定性、抗压性和鲁棒性。实现了自动确认数据源类型以及搜索驱动，自动实现数据集成过程中的数据源连接步骤，并能够保证数据源连接高速、稳定、抗压；采用单线程独立作业方式，对资源占有量小，系统安全性强。

摘要： 本发明提出一种基于深度学习和规则结合的论据匹配及论证生成方法、设备和介质。属于作文生成技术领域。其包含以下步骤：S1、将作文题目输入到生成系统中；S2、系统根据输入内容在数据库中匹配得到论据；S3、系统对没有对应论证过程的论据进行论证生成；S4、对系统生成结果使用规则进行调整，获得论据匹配及论证生成结果。本发明可以在给定议论文题目的情况下，自动为其选择合适的论据，如果数据库中该论据没有对应论证过程，系统会自动进行论证生成，无需人工处理。本发明可以用于辅助议论文写作。

摘要： 本发明涉及一种基于作文论据特征分类器的语言生成模型及写作支持方法，它包括语言模型训练步骤和用户写作步骤；所述用户写作步骤包括寻求论据支持写作步骤和/或寻求开放性写作步骤。本发明的优点在于：提高了语言生成模型的稳定性，生成的提示内容词句通顺达意，并与作者的论点相关度有大幅度提高(60％)，为用户提供传统方法无法达到的强一致性论据提示模型和文章续写模型；可以为广大学生提供低成本、高效、实时且精准的写作指导。尤其是对于英语等外语写作学习，将为学生提供接近母语的写作建议、帮助学生尽快跨过初级写作门槛、让学生能依照自己观点顺利完成作文。

摘要： 本发明提出了一种基于词向量句子链的文章论点论据自动检测划分方法，涉及自然语言处理领域。一种基于词向量句子链的文章论点论据自动检测划分方法，包含：基于大量语料进行预训练，得到词向量模型，词向量模型为使用多组数据通过机器学习训练得到，其中，多组数据的每组均包含词语及标记词语的语义的词向量；获取文章，并将文章进行分词以分别提取每句的若干个词语，将若干个词语分别输入词向量模型以根据各词语确认词向量；获取问题，并根据问题提取若干个关键词，将若干个上述关键词分别输入词向量模型以根据各上述关键词确认词向向。本发明能够基于文章的问题查找文章中的论点和论据，并且解决人工去标注大量样本造成耗力的问题。

摘要： 本发明揭露一种用于通过“创新专家系统”来产生、客制化以及提供“法律论据链(Legal Argument Chains,LAC.Z)”，当中Z＝1、2、3，...的计算机实作方法，此IES包括以下至少一个：一处理器；一内存，用于存储所述方法的可执行码以供所述处理器执行、一输入/输出装置，特别用于与一IES使用者互动的人，当中的至少一个，以及一使用者接口实体(User Interface Entity,UIE)，由UIE.Y所组成，Y＝1、2、3...；每一LAC.Z有至少一UIE.Y；一执行方法的内存(Memory of Method Execution,MEMEX)，包括一组存储单元，“KR‑UIE.Y”以及“HI‑UIE.Y”，以及一全球参考书目(Global Bibliography,GloBi)，可由所述处理器存取，以及IES，可运行于一设定模式或一实时模式，且所述IES另包括‑在开始执行此方法之前，或在执行期间通过所述IES的一输入/输出装置输入至所述IES‑所述“测试设定(Test Set‑UP,TSU)”包括测试决定因素：在一给定的符号中的一给定的“一阶逻辑有限法律范数(First Order Logic Finite Legal Norm,FFLN)”；一给定的“”(“FFLN,Reference SetFFLNFFLN”‑以及在此不用所述索引“FFLN”以及其余权利要求中的全部术语，例如“(),PTR”‑以及一给定的“PTR数据结构(PTR Data Structure,PTR‑DS)”，具有“FFLN中的某创新(Some Innovation in FFLN),SI”是所述PTR以及一FSTP‑Test的“FFLN中的技术教导(Technical Teaching in FFLN),TT.O”，如此一来若且唯若PTR通过此FSTP‑Test，则SI满足了FFLN，且PTR‑DS是PTR通过此FSTP‑Test满足FFLN的证据，以及一给定的“此PTR的FSTP‑Test的可商议子测试(Arguable Subtest)，AST”，其具有某KR‑UIE.Y所存储的AST，用于在执行所述方法时给一IES使用者或所述IES使用，此执行包括在所述IES的A)设定模式，或B)实时模式中的动作执行的重复调用：A)所述IES自动提示所述使用者‑去致能一UIE.Y以表示在B)实时模式中的一LAC.Z‑以调用所述IES，用以i.自动辨认一KR‑UIE.Y，存储要被转换为一LAC.Z的一AST，以及ii.自动辨认一未使用的HI‑UIE.Y，其是让一使用者输入‑如一部分的动作A)‑所述内容以及所述表示应该是属于所述LAC.Z，接着要在IES的输入/输出装置假设为表示所述AST的转换，以及iii.自动输入“LAC.Z::＝到所述GloBi，B)i.所述IES自动提示所述使用者以辨认所述GloBi中的一LAC.Z，以及ii.所述IES自动表示A)iii.中所定义的所述LAC.Z。

摘要： 本发明公开了一种基于图卷积网络的反事实项目推荐方法，本发明通过对图卷积网络GCN引入满意度，且满意度与项目曝光特征、项目内容特征、用户项目曝光特征偏好和项目内容特征偏好均有关，使得本发明提出的方法充分考虑了数据间的因果关系，从而达到通过本方法生成的项目推荐列表更符合用户期望，大大减少“点击欺骗”的概率；本发明解决了传统的推荐方法得到的推荐列表与用户期望存在较大差距的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于案件事实混合编码面向刑事案件风险互学习评估方法，具体如下：1）构建与常见刑事案件相关的法律知识库；2）对案件事实进行分词，筛选案件事实文本关键词；3）通过引入知识库中相关知识，构建事实文本树，实现事实文本混合编码；4）基于模型互学习技术使用多结构模型训练案件风险分类任务；5）计算模型中不同结构模型对应的损失函数；6）根据模型测试结果，选取平均准确率最高的模型，进行刑事案件风险评估。

摘要： 概念图创建为用于开放领域知识中的文本理解的通用分类法。概念图中的节点包括实体和概念两者。边缘是从实体到概念，表明实体是概念的实例。本文中呈现了处理从开放域事实学习可解释关系以丰富和细化概念图的任务的实施方式。在一个或多个实施方式中，从开放域事实学习贝叶斯网络结构作为实体的事实和概念的关系词之间的可解释关系。在英文和中文数据集上进行了广泛的实验。与现有技术方法相比，所学习的网络结构基于英文和中文数据集两者上的实体的关系词来提高对实体概念的识别。

摘要： 本发明公开了一种基于司法庭审的法律事实分析方法及审判辅助系统。其中，法律事实分析方法包括步骤：从司法庭审的对话信息中确定出待证法律事实的事实类型；根据待证法律事实的事实类型，在对话信息中提取事实要素；根据事实要素，获得与待证法律事实相关的证据材料；根据事实要素和证据材料对待证法律事实进行认定。本发明一并公开了用于执行上述方法的计算设备。