宋濂《诸子辨》研究

来源 :郑州大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liyn000
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
明代是中国文献辨伪学持续发展时期,在这一时期内,诞生了宋濂、杨慎、方以智、胡应麟、梅鷟等文献辨伪学大家。文章以宋濂的辨伪学思想及其著作《诸子辨》为主要研究内容,首先对宋濂和《诸子辨》等相关的研究背景及其现状进行探析,并在此基础上确立了文章的创新点及选题意义。其次,笔者将宋濂置于明代文献辨伪学日益成熟的背景之中,对宋濂的生平及其作品进行了简单介绍,力求从文学思想、理学思想、辨伪学思想三个方面,对宋濂的学术思想进行一个立体的剖析和解读。然后对《诸子辨》一书的基本内容和学术定位进行了探究,通过分析《诸子辨》的内容,探究了宋濂在《诸子辨》中所使用的辨伪方法。最后,笔者将《诸子辨》分别与柳宗元的《柳河东文集》、高似孙的《子略》、胡应麟的《四部正讹》、姚际恒的《古今伪书考》进行了对比,揭示了《诸子辨》在辨伪学方面的创新和局限。文章在探析宋濂与柳宗元、高似孙、胡应麟、姚际恒等人在其书中所体现的辨伪学思想异同的同时,分析了宋濂所继承的柳宗元、高似孙等人的辨伪学思想,以及对胡应麟、姚际恒等人辨伪学思想的影响,进而探求其思想对诸子考证研究和明代辨伪学的影响及《诸子辨》背后所蕴含的文化意义。
其他文献
人工智能时代不断进步,使得计算机在很多方面能够做到和人类一样思维的操作,大幅度提升了办事的效率,正因为科技的进步,图像检索方式也在不断进步,人们对于图像检索的需求也日渐增多,因此,如何在大规模的图像检索任务中提升速度和精度成为图像检索工程中非常关键的任务。针对如何提升大规模图像检索任务的精度和效率的问题,提出了一种结合哈希算法和生成对抗网络算法的图像检索模型。该模型在无监督条件下进行,即不利用图像
随着人们对通信质量和通信速率的需求日益增加,多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术成为4G(the 4th Generation)和5G(the 5th Generation)通信的核心技术之一。近年来基站天线多采用双极化MIMO天线的形式,主要是利用其分集增益和复用增益来提高信道容量、降低多径衰落、提高信噪比,从而提高通信质量和通信速率。天线数
显著目标检测是利用计算机模拟人眼的视觉注意机制,在大量冗余的图像或视频数据中提取最重要的部分以便于后期的图像处理,如分割、缩放等。视频显著目标检测通过逐帧检测或者
随着计算机技术的迅速发展,人脸表情识别逐渐成为模式识别和人工智能等领域的热点研究课题。表情是感情理解的基础,能够在一定程度上反映被识别对象的心理情绪。人脸表情识别
随着互联网技术的不断发展,人工智能也成为了一个热门课题,而智能问答系统也是人工智能领域里的一个研究热点。网络技术的发展也带来了整个互联网信息量的爆炸式增长,问答系统可以帮助用户可以从繁杂的信息中找到自己所需要的;同时,在电商网络领域,智能问答系统的研究可以帮助提高智能客服的准确性,具有很好的实际应用价值。目前,对于传统的问答系统研究大都采用基于检索匹配等方式,该方法存在着对不同场景的适应性欠佳、对
Hastelloy X哈氏合金具有优异的抗氧化性、延展性和高温强度,广泛用于燃气涡轮发动机中的燃烧区隔热罩、燃烧室和排气管等领域。本文使用激光增材制备Hastelloy X合金及石墨
随着中国经济的发展,尤其是国家对文化软实力的重视,中国丰富的人文景观以及优美的自然风光引得越来越多的外国友人纷至沓来。由于旅游产业的蓬勃发展,对于旅游陪同口译人员的需求也是与日俱增,口译员在中外文化交流的过程中起着至关重要的作用。本篇报告旨在探究如何将释意理论应用在导游陪同口译中。释意理论认为口译的对象是意义而非语言。这就要求译者必须专注于意义的理解与表达,而不是寻求语言形式的对等。且译员不必拘泥
本文关注低合金高强钢在海洋大气环境中的应力腐蚀(SCC)问题,通过基于SCC机理的微合金元素设计来降低海洋工程中低合金高强钢的SCC风险。首先采用真空冶炼和热机械轧制技术制
随着文本数据的不断增加,越来越需要使用自然语言处理技术来处理文本信息。多数中文自然语言处理任务要先进行分词才能进行下一步处理,分词结果对后续工作有很大影响,所以中文分词成为自然语言处理的基础任务。中文分词技术不断进步,从词典规则方法到统计学习方法,再到深度学习方法,分词中的难题不断被解决。深度学习方法是现在中文分词的主流方法,解决了统计学习方法中特征工程的问题,主要采用的结构是双向长短记忆网络,这
随着互联网大数据时代的到来,图像数据作为其中重要的数据形式得到了大规模的增长。面对如此庞大的图像数据,如何快速且高精度的对其进行高效检索,进而满足用户对感兴趣图像的快速浏览和查询需求,是目前亟待解决的问题。深度学习是大数据时代应运而生的产物,是人工智能领域必不可少的关键技术,并且可以有效地从大数据中自动学习特征。同时,图像分类技术可以在一定程度上对图像数据进行自动分析与理解,进一步达到与用户的认知