事理

摘要： 传统命名的20世纪的“语言转向”和“语言哲学”由逻辑学家弗雷格和罗素开创,其基本特征和首要创新方向是“新逻辑转向”和“新逻辑哲学”。由于现代语言学在20世纪末期迅猛发展成为现代社会科学的带头学科,这就形成了在21世纪需要开创“语言学哲学”的新形势。在研究“人”的哲学时,必须同时研究个体之“人”、团体之“人”和作为人类之“人”及其相互关系问题,为此不但必须研究专名和摹状词,而且必须研究人称词的语言学哲学问题。必须把“事”升华为哲学范畴。在研究“事”的哲学时,不但必须关注动词和副词的语言学哲学问题,而且必须关注句型——首先是与“主—系—表”句型不同的“主—动—宾”句型——的语言学哲学问题。在研究人理和事理时,复数人称词、篇章语言学、华严宗关于“理事无碍”和“事事无碍”的观点都值得引起关注。

摘要： 推理和说理可以进行狭义上的界分。司法裁判既要进行严缜的推理,也要展开有力的说理。推理关注的是裁判的有效性问题,要求将法理和事理相结合,合乎逻辑地推导出裁判结论。演绎推理和类比推理都需遵循一定的步骤和推理规则,在推理展开的每一个环节中都必须阐明事理、释明法理。说理关注的是裁判的说服力问题,要求讲明情理、讲究文理,彰显司法的人文关怀。说理也要服膺于法律论证的基本要求,即做到目标清晰、逻辑严密、言辞有度。法理和事理是司法裁判的基础,而情理和文理则是对它的补强。

摘要： 理、气之孰先孰后问题,是中国传统哲学的核心问题之一。宋明理学的核心人物朱子,曾主张“理先气后”一说,至清儒则有反宋、明之趋势,如王船山即对朱子有所反省,改曰:先有器,再有器之理!此二贤之说看似对反。而作为“当代新儒家”的唐君毅先生,个性融合,合会二贤之说,分辨了历代以来关于“理”之诠释,归纳而为“理”之六义。在唐先生看来,船山特重事之理,故曰器先理后,而朱子之理,是为性理,即是说,先有道德生命之体会,之后才有天地之理,彼先在之道德性理亦能引领气化世间往道德理想前行,故曰理先气后。唐先生认为二家之“理”各属不同之系统与表现并逐一剖析,遂令双方各美其美,各具优势。

摘要： 从古人的“事理”喻说,到今人的“学理”言说,人们对小说之原初形态和面貌进行过各种各样的探索。大致说,古人主要采取“事理”话语对逆势“考镜源流”的结果进行喻说:一则把倡导“姑妄言之,姑妄听之”的列子、庄子及其“子书”喻说为小说之祖;一则沿承汉人将稗官或方士之作当作本源,或沿承唐人从“史乘”的维度探源论流。

摘要： 王阳明、朱熹二人对"子入太庙,每事问"做出了不同的解释,朱熹认为孔子是"知而问",王阳明则认为孔子是"不知而问".王阳明、朱熹二人之所以对同一件事做出了不同的解释,根源在于二人对"天理"的理解不同.朱熹理解的"天理"是事理、具体的礼节,这样理解"天理",就会析心与理为二,导致道德无力.王阳明理解的"天理"则是性理,性理并不是具体的礼节,而是形成和判断具体礼节的本源和标准,这样理解"天理",如果落实不够,就会导致荡之于玄虚或参之于情识.

摘要： 一、考点概述理清文章的说明顺序,筛选主要信息,读懂文章阐述的事理,分析、推理说明方法在语境中的作用。以上是同学们在学习事理性说明文时必需理解的要点,也是此类文章的考点。二、考点复习1.梳理文章,筛选主要信息,读懂文章阐述的事理。《大自然的语言》里阐述了物候学现象来临的有关因素以及研究物候学的重要意义。《恐龙无处不有》里证明了地壳板块漂移说,说明不同领域的科学发现可以互相启发,从而发现新的论据或得出新的结论。《被压扁的沙子》通过对斯石英性质和形成的研究,有力证明了恐龙的灭绝是由于"撞击"而非"火山"。

摘要： 论体是表达思想的文类,而形式本身亦具思想性.汉人论说讲求因事见义,有其学理依据与政治文化基础,是主流政治、学术话语的表征.汉魏之际,形名学、玄学主导思想变革,动摇了两汉政治文化传统,更新了时人对事、理关系的学理认知,论体文亦产生离事言理的新变.这一新变融合当时兴起的骈偶文风,形成了不同于汉人论作的文章学特征.离事言理之论又别为"名法""纵横"两路,后者多采用事类铺陈的修辞方式,并于魏晋之际渐成主流.从中可见思想与文体在不同向度的互动,思想史可以拓展文学性理解的视角,而文体学也提示了思想史研究的一种可行取径.

摘要： 智慧与愚蠢的区别,经常被误认为就是知识和无知的区别。其实,智慧与愚蠢的区别更接近于聪明和糊涂,而不是知识与无知的区别。聪明和糊涂的区别不在于有没有知识,而在于是不是明事理。没有知识只是无知,无知可以通过获取知识来改变。但是,即使有知识,也会不明事理,积累再多的专门知识,也还是无法改变一个人的糊涂或愚蠢。

摘要： 讲道理并非难事,可试图将道理讲清楚,则仿佛成了横亘身前的一道难题。本期,我们与岳阳市岳阳中学的周景涛老师,一起以《咬文嚼字》和《谈中国诗》为例,谈一谈"清晰说理"的几个常用小技巧。一、比较:事半功倍的妙处晚唐诗僧齐己,以诗作《早梅》向当时的大诗人郑谷请教。其中两句是:前村深雪里,昨夜数枝开。

摘要： 万事万物皆有其理,为官从政也不例外。"事理"通常是指事物的道理。"明事理",多用来形容一个人做事有悟性、拎得清、知轻重。一时胜负在于力,万古胜负在于理。明事理,不仅是领导干部为人处世的基本素养,也是为官从政的基本要求。一理通,则百理融、万事顺。领导干部一定要"明"为官从政之"事理",才能切实做到思想上明白、理论上清醒、政治上坚定、本领上过硬、行动上有力。

摘要： 本发明公开了一种基于事理图谱的抽油井故障确定方法、抽油井故障事理图谱建立方法及相关装置，可以获得抽油井在至少一个抽油周期的示功图，从所述示功图中获得至少一种抽油井参数的参数值，在预先建立的抽油井故障事理图谱中确定所述至少一种抽油井参数中各种抽油井参数的对应的参数类型节点，确定所述抽油井故障事理图谱中与所述参数类型节点具有演变关系且与所述参数值匹配的至少一个故障类型节点，将所述故障类型节点对应的故障类型确定为所述抽油井的故障类型。本发明通过抽油井故障事理图谱确定抽油井的故障类型，避免了由于人工确定故障类型导致的准确性不高的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于事理图谱的抽油井故障确定方法、抽油井故障事理图谱建立方法及相关装置，可以获得抽油井在至少一个抽油周期的示功图，从所述示功图中获得至少一种抽油井参数的参数值，在预先建立的抽油井故障事理图谱中确定所述至少一种抽油井参数中各种抽油井参数的对应的参数类型节点，确定所述抽油井故障事理图谱中与所述参数类型节点具有演变关系且与所述参数值匹配的至少一个故障类型节点，将所述故障类型节点对应的故障类型确定为所述抽油井的故障类型。本发明通过抽油井故障事理图谱确定抽油井的故障类型，避免了由于人工确定故障类型导致的准确性不高的问题。

摘要： 本发明提供了一种基于事理图谱的电力负荷预测方法，属于电力负荷预测领域。所述方法根据电力相关事件以及事件之间的因果关系，构建电力事理图谱及规则库、知识库及MAT；激活电力事理图谱后选定用电场景，并在电力事理图谱上进行推理，获得可能导致用电场景发生的原因事件集合；再根据MAT对原因事件集合中的节点进行遍历，选出相应的外生变量，与历史负荷拼接后得到预测模型的输入变量；再构建多变量短期电力负荷预测模型MNLF，对不同的时间序列采用不同的编码器，提取长短期时间序列特征即嵌入表示，并计算相关性系数计算长期时间序列的权重，再与短期时间序列嵌入表示进行拼接，预测电力负荷未来值。本发明提高了预测结果的准确性。

摘要： 本发明提供了一种基于因果关系的供应链事理图谱构建方法，涉及供应链事件的因果关系构建，具体步骤包括文本预处理、因果事件解析、事件分类、事件抽取、事件融合和事件存储。主要目的是通过构建一个描述供应链事件之间因果关系的供应链事理图谱，揭示事件间的因果逻辑演化规律与模式，有利于帮助判断供应链事件发展方向和结果的可能性，对供应链相关事件的真实性进行判别，分析供应链管理质量绩效低下的问题，找出原因，进行供应链管理。利用neo4j图数据库和mongodb数据库，完成图谱的高效查询和存储，帮助每个节点企业制定改进措施，完成改进，最终实现供应链管理的效率和效益。

摘要： 本申请实施例属于知识图谱领域，涉及一种基于强化学习的事理图谱补全方法及其相关设备，包括接收事件语料，对事件语料进行事件实体识别操作，获得事件实体，对事件训练语料进行事件关系识别操作，获得事件关系，并基于事件实体和事件关系构建事理图谱；将事理图谱中各实体节点和边节点分别输入至Bert模型中，分别获得实体嵌入向量和边嵌入向量；将事理图谱中的任意实体节点作为起始节点,基于实体嵌入向量和边嵌入向量计算起始节点在事理图谱中每一步推理的状态向量；基于状态向量和预训练的推理模型在事理图谱中进行逐步推理,获得目标事理关系,根据目标事理关系补全所述事理图谱。本申请提高了对事理图谱补全的效率和准确率。

摘要： 本发明公开一种基于质量文本数据的事理图谱构建方法，在一个具体实施方式中，该方法包括：S1、选取特定领域质量问题相关的数据文本，拆分形成自然句集合；S2、采用自然语言处理技术分别对每个自然句进行中文分词切分；S3、基于模式匹配方法抽取质量问题因果关系子句集合及其因果关系；S4、采用依存句法分析方法提取质量问题因果关系事件元组对集合；S5、通过事件合并构建特定领域质量信息事理图谱。该实施方式为后续质量问题的原因分析以及预测决策提供支持。

摘要： 本发明涉及人工智能，提供一种基于人工智能的事理图谱构建方法及相关设备。该方法能够获取多个文本信息；抽取所述多个文本信息中的信息事件；对所述信息事件进行聚类处理，得到至少一个事件类别及每个事件类别对应的聚类事件；基于预设基础事件库及预先训练好的因果关系预测模型检测所述聚类事件之间的关联关系；根据所述聚类事件及所述关联关系构建事理图谱；当接收到关联事件确定请求时，根据所述关联事件确定请求识别出待测事件；基于所述待测事件从所述事理图谱中提取关联事件，能够提高关联事件的准确性。此外，本发明还涉及区块链技术，所述关联事件可存储于区块链中。

摘要： 本发明公开了基于事理图谱的化工异常事件检测方法及系统，其中方法包括：获取待检测的化工事故报告；对待检测的化工事故报告进行预处理，得到待检测化工事故报告的文本向量；根据待检测化工事故报告的文本向量和训练后的图注意力网络模型，确定待检测化工事故报告对应的事故类型和案例类型；其中，所述图注意力网络模型，是基于事理图谱训练得到的。以更加准确的预测事故发生的类型，并快速进行对其提供应急处置方案。

摘要： 本发明公开的一种多模态事理图谱的构建方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：基于预设模型对训练数据提取单模态数据特征，进而得到对应多模态数据的依赖关系，基于所述依赖关系对所述训练数据进行多模态数据抽取；将抽取到的数据同一向量化表示，并基于量化后的语义信息进行计算得到计算结果；基于所述计算结果调用事理图谱进行概念层以及数据层的数据链接，以完成所述多模态事理图谱的构建。本发明能够实现跨模态的知识表示，通过多维度描述进行查证补全使知识可信度更高；同时能够实现多模态知识融合消歧，方便计算、推理，为知识推理提供多层次基础支撑，为事理图谱应用落地提供保障；另外可以使得知识类型更加丰富、立体。

摘要： 本发明提出一种事理图谱自动构建方法和系统。其中，方法包括：从给定的一段文本中抽取事件，再构建候选事件对集合，然后再抽取存在因果关系的事件对；对抽取到的每个事件构建一个对应的节点；将每个存在因果关系的事件对连接，从而构建初始版本的事理图谱；对抽取到的事件，根据语义相似度，构建候选相同事件集合，然后得到候选相同关系的事件对，再根据其语义特征，判断所述候选相同关系的事件对中的事件是否相同；如果相同，将相同的两个事件对应的节点进行合并；重复上述步骤完成所有事件的聚合，得到最终版本的事理图谱。本发明具有逻辑清晰、层次分明、基于深度学习、端到端联合学习等特点，为辅助决策等活动提供强有力支撑。