道德概念

摘要： 本文以体验哲学和认知语言学的概念隐喻理论为基础,尝试对道德概念在肤觉词汇层面的隐喻映射进行分析,将肤觉词汇划分为6个维度,即温度、软硬、松紧、粗细和强弱,逐一从英汉权威词典中找到相对应例证,从而建立从肤觉具体概念对道德抽象概念的隐喻映射,进而为研究道德的其他源域提供一定启发。

摘要： 道德是人们认可并遵循的既定行为准则和社会准则,是人类社会的高级意识形态之一.隐喻作为一种新型有力的认知工具,不应该单单被认作一种浅层次的语言修辞行为.借助隐喻这一柄认知利剑,抽象而深邃的道德概念得以表达和理解.以当代隐喻学为理论新阈,对汉英道德概念隐喻性表达予以语际对比并对其生成理据和深层诱因进行深入挖掘整理.汉英道德隐喻性表达基于人类普遍共享的认知体验而拥有相当程度的共性,在映射道德概念时皆涉及空间、身体和植物等源域;同时鉴于不同民族文化背景距离悬殊,二者之间又存在诸多细微差异.

摘要： 采用将道德/不道德形象图片摆放在白或黑色,将权力/无权力形象图片摆放在黄或灰色色块上的图片迫选任务来探讨3～5岁幼儿颜色隐喻的认知发展进程.通过2个实验发现:3岁幼儿尚不具备颜色隐喻理解能力;4岁幼儿初步形成白黑颜色映射道德概念的隐喻认知;5岁幼儿颜色隐喻认知能力继续增强,并形成黄灰颜色映射权力概念的隐喻认知.结果表明:3～5岁幼儿道德概念的白黑颜色隐喻和权力概念的黄灰颜色隐喻能力发展不同步,前者优于后者.源域习得时间的早晚影响幼儿隐喻理解能力的形成.

摘要： 1.抽象道德概念的空间形象性效应。空间形象性效应的探讨开始于具体概念,以往的研究发现当加工诸如“天花板一地板”的词对时,人们会自动地联想到这些具体概念所指代的实物,继而通过知觉模拟激活与实物相关的感知运动信息,使词对的加工表现出空间形象性效应。根据这一观点,伴随概念的加工所激活的感知运动经验(特别是空间方位经验)是空间形象性产生的必要条件,而具体概念更容易通过与实物的联系,从生活经验中获得丰富的多模态信息,因此其表现出的空间形象性效应尤为突出。

摘要： 为什么有些幼儿总是不愿意承认错误或道歉呢?这得从幼儿的道德认知的发展特点说起。道德认知是指儿童对是非善恶行为准则及其执行意义的认识,包括道德概念的掌握、道德判断力的发展以及道德信念的形成。

摘要： 隐喻作为一种认知方式,是人们利用具体图式表征抽象概念的过程.概念隐喻理论表明,隐喻就是将始源域的图式结构映射到目标域,进而实现抽象思维.实验采用Stroop范式,考察净脏知觉与道德概念是否存在共同的隐喻联结;研究表明道德概念与净脏概念之间存在心理现实性.

摘要： 通过外显评价和内隐联系两个层面考察道德概念重量隐喻的心理现实性.实验1采用词汇评价法,要求被试在重量维度上对165个道德词汇进行7点评分,结果表明道德词在轻重水平上的评分与不道德词存在显著差异,说明在外显的主观评价层面道德概念比不道德概念更偏向于"重"的一方.实验2采用反应时技术,通过检验被试对道德、不道德词汇和轻、重鼠标之间进行联合反应的反应时,在内隐层面考察道德与重量之间的隐喻联结.结果表明被试用重鼠标对道德词做反应的速度显著快于轻鼠标,而对于不道德词,轻重鼠标的反应差异不显著.研究结果综合表明,道德的重量隐喻存在心理现实性,但隐喻的效应更偏向于"道德—重"一方.

摘要： 德国作家埃里希·科斯特纳的小说《法比安》反映出了德国1929年经济危机带来的后果:大量民众失业以及人们的绝望.长期以来,道德这个属于伦理学心理学范畴的概念跟文学存在着紧密的联系.本文主要通过对小说中主要人物法比安的分析,结合时代背景来解读和浅析作品中的道德概念.

摘要： 本发明提供一种面向产品概念设计的FBAS功能模型以及基于FBAS功能模型和基因表达的产品概念设计方法，能够解决传统概念设计中因设计信息模糊不全造成的结构方案可行性低，设计周期长，耗费成本高的问题。该方法通过分析自顶向下的产品正向设计过程，建立基于功能、行为、属性和结构的功能扩展模型；然后类比生物基因，提出产品基因的概念、模型和编码方法；根据产品基因的交叉、组合、转录和翻译等操作进行产品概念设计。本发明利用产品基因明确概念设计中的关键信息，通过基因的交叉、组合得到对应各功能元的更多基因形式，将这些基因进行转录和翻译，能够得到更多设计方案可行解，为产品的创新设计提供更多的选择空间，有效提高产品的创新性。

摘要： 本发明公开了一种基于概念树的高校课程体系的增量式概念计算方法。该方法首先分析了在路径树中新增对象节点对概念的影响；其次，通过路径树、概念、概念树三者之间的转换关系，得出新增对象对概念树产生的影响；最后，通过分析新增对象的特征，并给出了概念树更新的约束条件，直接进行概念树的更新。该算法以对象拓扑理论为支撑，无需实际操作对象拓扑，且对形式背景没有硬性要求，实现数据动态更新下的概念更新。本发明对高校学生不同学期学习课程与毕业要求数据构成的形式背景进行增量式的形式概念计算，将不同学期的课程逐渐加入到所构成的概念树中，进行概念树的更新，得到最终更新后的概念树，从而获得所有课程的知识体系。

摘要： 基于概念关联的概念空间导航方法，含以下步骤：1)用户选定某概念C为起始概念进行导航；2)计算C与概念空间中其他概念的相似度，并更新相似度旧值(若存在)；3)获取C的语义关联信息{}；4)整合并标准化每个其他概念与C的相似度值、语义关联的有无这两个指标；5)依据步骤4)的两个指标，计算其他每个概念与C的相关程度值，并据此值高低排序取Top K个概念；6)用概念图可视化呈现这K个概念及其与C的相似度值、语义关联信息；7)用户找到目标概念，导航结束；或选择需要进一步扩展(探索)的概念，重复以上步骤。本发明从指定概念导航至其关联概念群，方便用户找到目标概念，提高检索效率。

摘要： 本说明书实施例提供了用于训练概念识别模型的方法和装置，以及识别概念的方法和装置。其中，用于训练概念识别模型的方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本包括目标领域的样本文本和样本文本所包含的目标领域概念词；基于主题模型，生成样本文本对应的样本主题表示；将样本文本、样本文本对应的样本主题表示、预设的提示模板和待训练的软提示作为预训练语言模型的输入，将与输入样本文本对应的目标领域概念词作为预训练语言模型的期望输出，对软提示进行调整，得到训练后的概念识别模型。

摘要： 本发明属于定制产品辅助设计领域，提供一种辅助概念设计者进行定制产品概念设计的系统，包括：知识推送模块，用于提供设计资源，通过所述知识推送模块检索相关知识；信息交互模块，用于为各种人员提供设计信息输入的功能，并由该人员选择设计信息的类别；过程设计模块，用于提供方案创建窗口，并以结构图的形式建立过程方案，并支持概念设计者进行编辑。本发明能够以结构化的方式辅助设计者进行产品创新设计。

摘要： 本申请提出了一种对科技概念图谱进行概念扩展的方法，包括：使用全文检索与规则过滤的方式查询输入语料中与待扩展节点关联的文献，根据查询到的文献的展示顺序选择预定比例的文献作为目标文献；选择目标文献中的长度大于预设阈值的自填关键词作为候选种子概念集合并进行筛选，得到目标种子概念；基于目标文献、使用N‑Gram生成第一候选短语集合，并使用关键词抽取算法生成第二候选短语集合，然后根据第一、二候选短语集合生成候选概念集合；对候选概念集合进行筛选，得到目标候选概念；使用目标种子概念对目标候选概念的权重进行调整，生成目标概念集合。采用上述方案的本申请能够完成对多种科技领域的扩展任务，并兼顾准确率和召回率。

摘要： 本发明公开了一种设计概念生成网络构建方法及概念方案自动生成方法，该设计概念生成网络包括Transformer编码器，Transformer解码器，重要度约束矩阵生成模块，重要度约束嵌入层，跨注意力层和优化模块。本发明在Transformer的注意力机制基础上，巧妙地引入了词汇重要度约束，记录生成的文本序列中包含的输入词汇约束信息，能够有效保证生成概念方案的可靠性和有效性；并有利于捕获潜在的、语义层面的重要度信息，实现语义层面的知识推理。

摘要： 本发明提供概念图处理装置、概念图处理方法和计算机可读介质。概念图处理装置包含处理器，所述处理器进行如下处理：根据关于概念组的说明语句组，生成表示所述概念组与所述说明语句组中包含的单词组之间的关系的概念单词图，该概念组由已有的概念图中包含的多个已有概念和所述已有的概念图中不包含的新概念构成；以及根据所述概念单词图生成包含所述新概念的被扩展的概念图。

摘要： 本发明公开了一种判断三支概念格与概念格同构的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，定义对偶属性、属性对偶背景,得出在对偶背景下三支概念格与概念格是同构的；S2，定义对偶可交属性及属性对偶可交背景,得出在对偶可交背景下三支概念格与概念格是同构的；S3，判定属性对偶背景与属性对偶可交背景的方法；S4，同构理论下三支概念格的构造方法。本方法对符合背景特点的数据进行知识挖掘时，无论选择形式概念分析与三支概念分析进行知识挖掘，均能达到同样的效果。

摘要： 本发明涉及人工智能领域，构建了一个开放的基于概念稳定特征及其差异化的网络模型SCDNet(Stable characteristics and their differentiation)，该模型具有可扩展性并能够从少量标注样本中学习概念。通过使用向量形式的稳定特征表示每个概念，我们让模型更具有可解释性。我们对初级特征进行压缩编码，在最大化该编码与稳定特征相似度的同时，加入不同概念的稳定特征之间差异性的约束条件。这样不仅能够提高实例特征对所属概念的稳定特征的敏感度，同时还可以增强我们从少量样本中学习的能力。我们对每个概念使用相同的子网络结构，使用统一的学习方法，这使得我们的模型具有很好的扩展性，能够自由的增加概念，即实现连续学习。