从字里行间寻找舞台阐释依据——从《海鸥》看契诃夫戏剧的事实事件分析

目的:文章旨在通过深入分析契诃夫经典戏剧作品《海鸥》中的事实事件,从字里行间挖掘舞台阐释的深层次依据。研究的核心在于探讨如何通过细致解读剧本中的事实事件,理解契诃夫戏剧中人物性格的塑造、情节发展的逻辑以及主题思想的表达,从而为导演的舞台阐释提供更准确的依据。方法:文章采用文本细读与分析方法,对《海鸥》中的事实事件逐一进行梳理和解读。首先界定事实事件的概念,在此基础上,深入分析事实事件对人物性格塑造、情节发展和主题思想表达的影响,以及它们之间的内在联系和因果关系,对剧本中的事实事件进行更为全面的解读。结果:《海鸥》剧本中的事实事件不仅构成了剧情发展的基本框架,更是塑造人物性格、推动情节发展和表达主题思想的重要手段。深入分析事实事件后发现,契诃夫巧妙地运用这些事件来展现人物内心的挣扎与成长,表达对艺术、爱情和人生等问题的深刻思考。结论:剧本中的事实事件分析是舞台阐释的重要依据。深入解读这些事件,可以更加精准地把握人物性格的塑造、情节发展的逻辑以及主题思想的表达。因此,导演应充分重视剧本中的事实事件,呈现这些事件的内在含义和深层意蕴。

论法律事实事件

法律事件应称作法律事实事件。作为法律事实的法律事实事件与作为免责事由的不可抗力或意外事件并无实质区别。不可抗力与意外事件的区别,仅在于主体的范围不同。法律事实事件是当事人无法预见,不可克服、不可避免的法律事实。

一种面向事件事实性预测的平行语料库构建方法研究

事件事实性预测(Event Factuality Prediction,EFP)是将事实性评价(Factuality Assessment)问题建模为句子级别回归任务,判定句子中事件提及(event mention)的事实程度.EFP是自然语言处理中重要且具有挑战性的任务.与英文事件事实性语料库的资源丰富不同,目前中文领域事件事实性语料库十分缺乏,这明显阻碍了对中文事实性评价问题的进一步研究.针对此问题,本文探索并提出了基于机器翻译的半自动事件事实性平行语料库构建方法.实验结果表明,利用本文构建的事件事实性中英平行语料库Parallel FactBank配合DLEF语料库进行多任务学习可以有效提升中文EFP任务中模型的泛化能力,并使模型在各数据集上性能优于单任务学习模型.

一种中文事件事实性识别方法

事件事实性指出了事件发生与否的确定性程度,是自然语言理解的基础。在研究过程中,针对中文事件的事实性识别问题,提出了一种基于特征工程的有效识别方法。该方法选取事件的事实性相关信息进行特征的处理和转化。同时,考虑到部分特征与事件事实性之间的联系,依据规则进行特征融合。实验证明,相比基于规则的事件事实性识别方法,该方法有着更好的识别效果。