针对人工智能的事件预测中的事件背景知识不全、事件间逻辑关系缺失，推理路径不透明等问题，提出了事理知识增强的事件预测技术，开发了条件马尔可夫逻辑网络，通过事理图谱来补充事件背景知识，补全事件间的发展链条，实现了高性能的事件推理，并通过还原事件之间的演化关系，实现了深度学习模型的自解释，使得推理可靠且可信。相关成果获得2019年TheStoryClozenTest国际评测第一名。