八省八校T8联考2026届高三下学期4月联合测评语文试题(扫描版,无答案)

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八省八校T8联考2026届高三下学期4月联合测评语文试题(扫描版,无答案)

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2026届高三第二次质量检测
语文
(满分:150分用时:150分钟)》
注意事项:
1.答题前,请将自己的学校、姓名等填写在答题卡上。
2.回答选择题时,选出每小题答案后,用2B铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂
黑。如需改动,用橡皮擦干净后,再选涂其他答案标号。回答非选择题时,将答案写在答题
卡上。
一、阅读(72分)
(一)阅读I(本题共5小题,19分)
阅读下面的文字,完成1一5题
材料一:
①在自然语言的使用中,歧义和含混是不可避免的,各种语言之间的翻译也存在误解
和偏差。学者们想要解决表达中语词的歧义和模糊,找到人类语言中共通的深层结构,于
是借鉴数学的方法,发明了形式化语言。形式化语言提出的初表是人们要想使辽辑学像敏
学那样也有一套通用的符号,从而试图建立一种普遍的、没有歧义的语言。通过这种语言,
可以把所有的思雏推理都转变为演算,变得和数学一样精确。
②自然语言可以看作是一套符号系统,其中的语词是文化背景下表达观念的特号。然
而自然语言中的逻辑不只是语法结构上的,也是在语义之中的。我们日常表达中某些语词
的歧义和模糊,在语法中很难判断,但可以通过上下文以及语境的带入筒单解决。我们无
法从一个单独的词获得意义,而要通过关联和活动,所以自然语言在一定环境和特定的规
则下才具有意义。
③机器使用的计算机语言是一种形式化语言。它是人先赋予机器并成为其内有先在
的语言。计算机在理解和执行人的命令时,需要将自然语言翻译为机器可理解的计算机语
言,再进行程序操作。将自然语言形式化,这一步骤对计算机程序的机械模伤至关童要,但
理解力模仿不同于机械模仿。机械模仿涉及的是形式性质,而理解力模仿涉及的是准语义
性质。现阶段计算机以机械模仿为主并通过逻辑语言与人的自然语言对话。因此,尽管计
算机对自然语言的处理可以算作一种翻译,但就月前而言这种翻译与自然语言中两个语言
之间的互相翻译是不同的。
语文(HB)第1页共10页
④计算机在消除歧义过程中,需要大量的知识,包指语言学知识(词法、句法、语义、上
下文等)和关于世界的常识认知。这也造成了目前自然语言处理的两个主要困难。从自然
语言的视角衡量计算机语言,高度形式化使共对语境的刻画能力有限,也无法像自然语言
那样传达多层信息。固此,形式化语言虽然在准扇度上拥有优势,语境鬯造能力和表达力
却必然弱于自然语言。在自然语言的理解中,词汇装置如何与句法结构产生联系,从而形
成句子表达涵义,这是形式化语言很难完全刻画的,这也是计算机识别自然语言时产生错
误的一个重要原图。当然,随着语料库建设和语科库语言学的发展,计算机原先处理自然
语言时主要运用的基于句法一语义规则的理性主义方法已退居其次,现今自然语言的处
理技术引入了统计数学的方法,在匹配瘦常和自动学习的方法支持下逐渐减少错误。
⑤认知科学认为思维和认知是知识的辽楫运算,而计算化的自然语言分析则主要依赖
辽辑语言的表迷。知果从行为主义的角度出发,机器拥有计算机语言,并且在后天的操作
执行和使用中不断强化更加精骑,这是一种习得和现周。在这个意义上,计算机语言于计
算机而言似乎可以说是它的自然语言。然而,尽管自然语言和计算机语言各自都包含很多
种类,二者多样种类的原周是不一样的,不同于人类语言的多祥性根源于历史文化和地域
的区别,计算机语言则是在编写程序时面向不同的需求而开发。周此,自然语言与计算机
语言承载的内涵是不同的。从根本上讲,自然语言体现的心智与计算机语言表达的心智是
有所不同的。
(摘编自《人工智能会说“外语”吗?一自然语言与计算机语言当议》)
材料二:
①自然语言是人类交流和信息传递的重要工具。生成式人工智能以大语言模型为基
础,武图模仿自然语言的数据值,帮助机器生成与桌人创作相差无几的内客。生成式人工
智能以孩大的语言坐成能力,重塑了人类对语言的理解和应用。然而,当前生成式人工智
能的核心技术主要依赖于概平生成机制,即在学习已有数据的基础上生成新的数据样本,
而新的数据样本却可能色含看似合理实则荒谬的内容。图此,生成式人工智能必须深入掌
握自然语言的复杂语义、语法结构以及上下文的衔接规则,实现自然语言理解和自然语言
生咸之间的智能交至。
②生成式人工智能的核心框架是大语言模型,它基于数十亿个短语的大型数据集训
筛,掌拉复杂的语言模型和认知联系,为计算机提供与上下文相关的数据,并将内容以人性
化的形式呈现。对于大语言模型,初始训练和参数调整是模型创建和运用的关健环节。在
初始训练阶段,要基于大规模数搭集对大语言模型进行训蛛,以帮助模型熟悉语言的基本
框架,掌极语言结构,总结自然语言的使用习惯和变化趋势,遗而使大语言模型基于语法规
则的应用以及数据指令,生成连贯且相关的上下文文本。在参数调整阶段,大语言模型基
于已有训然内容,使用更小且特定的带标签实例进行监督剂练,通过参数优化对算法进行
微调,使模型更贴合转定的任务需求,显著提升模型在文本生成、对话问答和情感分析等活
语文(HB)第2页共10页

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