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芜湖一中2024级高二年级3月份教学质量诊断测试
语文参考答案
1.D(3分)
A.“语言专家们将规则转换为机器语言”错。由材料一第二段中“计算机工程师将这
些规则转换为机器语言，实现自动翻译”可知，“将规则转换为机器语言”的不是语言专家
们，是计算机工程师。
B.“这突破了机器翻译的限制，提升了翻译质量“错。由材料一第三段中“受到统计方法
在语音识别任务上取得的进展的鼓舞，国际商业机器公司研究人员提出了统计机器翻译
方法。统计机器翻译.突破了基于规则的方法依靠人工构建翻译规则的限制，大幅降
低了系统开发成本，提升了翻译质量”可知，“这”指代不明，未明确是“进展鼓舞研究人
员提出.…方法”这件事，还是“统计机器翻译方法这个方法；同时，“机器翻译方法”和
“基于规则的方法依靠人工建构翻译规则”不能等同，后者只是前者的特点原则之一，突
破了这一特点原则的限制，不等于突破了“机器翻译的限制'，事实上，统计机器翻译方
法也是机器翻译方法的一种。
C.“己经取代”错。由材料一最后一段中“深度学习的迅速发展推动了机器翻译的技术变
革，神经网络机器翻译成为现阶段主流的机器翻译方法”可知，文中只是说神经网络机
器翻译成为现阶段主流的机器翻译方法，但并没有说神经网络机器翻译已经取代统计机
器翻译，“已经取代”于文无据。故选D。
2.C(3分)
C.“阐释不同翻译方法的运作模式”错。材料一阐释了不同阶段的机器翻译方法的发展，
也关注了不同机器翻译方法的进步性和局限性，而不是“不同翻译方法”。故选C。
3.D(3分)
A.通过企业数据说明“机器翻译+译后编辑模式提高效率，直接支撑材料二“机器翻译
提高效率及“人工参与质量把控”的观点，可作为论据。
B,以网络文学出海数据表明AI翻译的规模化应用和市场接受度，印证机器翻译的效率
优势，符合材料二论点，可作为论据。
C.举例说明AI因文化背景和语境理解不足导致翻译错误，直接对应材料二“特定文化
背景和一词多义问题”的论述，是典型论据。
D.李宇明教授的观点聚焦于“人机合作对人类语言习惯和思维的改变”，材料二并未涉
及机器翻译对人类习惯和思维的影响，不适合作为论据。故选D。
4.(4分)例1：缺乏对特定文化的深层次理解，难以充分把握某些语境下的文化意涵。
对于“哑巴吃黄连”，只是翻译出了字面含义，没有表达出谚语“有苦说不出”的内涵。(2
分)
例2：没有结合语境和常识，翻译出多义词更准确的理解。“g0o的意思应该依据语境
和搭配对象来确定。(2分)（如有其它答案言之有理，即可的情给分。）
5.(6分)(1)机器翻译是人工智能技术赋能翻译的实践。从机器翻译设想提出至今，
先后出现了基于规则的机器翻译、统计机器翻译、神经网络机器翻译等三种主要的机器
翻译方法。(2分)
(2)机器翻译虽然在翻译效率方面具有优势，在翻译质量方面显著提升，但是在具体
翻译过程中仍面临“特定文化背景和专业知识缺乏·等问题。(2分)
(3)面对这些问题，未来机器翻译的发展需要更加注重技术研发的深度和广度，以及
与人工译者的协同合作。(2分)（如有其它答案言之有理，即可的情给分。）
6.A(3分)
A“‘我'因分心惦记爸妈而掌握不好火候”错误，“我”掌握不好火候是因被天气变化吸引，
并非惦记爸妈。故选A。
7.A(3分)
A.“天气变化是文本一的线索”文本一线索是等待爸妈回家，不是天气变化。故选A。
8.(4分)运用比喻修辞，如“乌云像一群乌鸦似的盘踞着“雨声很大，仿佛炉膛上开了
的水在哗哗叫”，使风雨雷电更加形象（2分)：使用拟声词，“轰隆隆当咣当等，增强
了画面感和真实感。(2分)
9.(6分)文本一中家庭遭遇爸爸被撤职，生活困顿，这是苦难：但家人间相互关心，
如姐姐为弟弟找干爽衣裳，“我们等待爸妈回家，充满温暖；“我”和弟弟的天真行为、
姐弟间的对话，为生活增添乐趣，展现出“柔软的光影”。（每点2分，如有其它答案言之
有理，即可酌情给分。)
10.BDF(3分)
句意：楼玄端正言行率领百官，遵奉法度行事，对答恳切耿直，吴主渐渐地心中不快。
“帅与“众”构成动宾结构，A处不断开，B处断开：
“奉法”与“而行构成状中结构，C处不断开，D处断开：
“应对与“切直”构成动补结构，E处不断开，F处断开：
“浸”与“不悦构成状中结构，G处不断开。故选BDF。
11.C(3分)
A正确，均为“以..为乐”；句意：我听说振兴国家的君王乐于听到自己的过失。以弹
琴看书为乐趣来消除忧愁。
B.正确。“疲累：困苦”：句意：敌车还没有因此削弱而我们却已经很疲累了。所以我们
既困苦又疲乏。
C.“只供奉本朝历代先皇神位”错误，皇后和功臣的神位在皇帝的批准下也可以被供奉在
太庙。芜湖一中2024级高二年级3月份教学质量诊断测试
语文试卷
(考试时间：150分钟
满分：150分)
命题人：
审题人
一、现代文阅读(35分)
(一)现代文阅读I(本题共5小题，19分)
阅读下面的文字，完成下面小题。
材料一：
机器翻译是人工智能的一个重要领域。在电子计算机诞生的第二年，即1947年，美国洛克菲勒基金
会自然科学部主任韦弗和英国工程师布斯就提出了利用计算机自动翻译人类语言的设想。
从机器翻译设想提出到20世纪80年代，基于规则的机器翻译方法处于主导。其基本思想是由语言
专家总结不同语言间的翻译规律并撰写翻译规则，计算机工程师将这些规则转换为机器语言，实现自动翻
译。基于规则的机器翻译打开了机器翻译从设想走向实践的大门，在机器翻译发展初期立下了汗马功劳。
不过此方法存在摆写规则成本高、系统开发周期长、难以快速进行多语言扩展等问题，制约了其规模化应
用。
20世纪80年代末90年代初，受到统计方法在语音识别任务上取得的进展的鼓舞，国际商业机器公
司研究人员提出了统计机器翻译方法。统计机器翻译利用噪声信道模型对翻译过程进行建模，基于大规模
语料自动训练模型参数，突破了基于规则的方法依靠人工构建翻译规则的限制，大幅降低了系统开发成
本，提升了翻译质量。这一时期，互联网的迅速普及使获得大规模训练数据成为可能，统计机器翻译逐渐
进入发展的快车道。2006年，谷歌推出了基于统计方法的互联网机器翻译系统。在此后近10年的时间
里，统计机器翻译是机器翻译舞台的主角。但由于统计机器翻译较难处理译文全局调序等问题，致使译文
流畅度受限，逐渐遇到发展瓶颈。
近年来，深度学习的迅速发晨推动了机器翻译的技术变革，神经网络机器翻译成为现阶段主流的机
器翻译方法。神经网络机器翻译通过建立深度神经网络模拟人类的翻译过程，将源语言映射（编码）到高
维向量空间，并通过神经网络转换（解码）为目标语言。相比统计机器翻译，神经网络机器翻译在语言表
示、语义理解、译文生成等方面均有显著进步，翻译质量明显提升。2015年百度发布了全球首个互联网神
经网络机器翻译系统，标志着神经网络机器翻译系统开始登上大规模产业应用的舞台。2016年谷歌也将其
统计机器翻译系统升级为神经网络机器翻译系统，随后国内外行业巨头公司纷纷研发并推出神经网络机器
翻译系统。
(摘编自百度翻译、中国外文局翻译院《2023机器翻译技术及产业应用蓝皮书》)
材料二：
机器翻译源于自然语言处理研究，是语言学和人工智能的交叉领域，可以说是人工智能技术赋能翻
译泽的实践。当前，以GPT为代表的大语言模型，通过海量数据深度学习，获得了强大的语义分析能力，能
够生成有意义的文本，给翻译行业带来了强烈冲击。
机器翻译的优势在于，其数据学习能力能够大幅捉高翻译效率。传统人工翻译需要译者耗费大量时
间去查阅了解相关知识，以保证文本内容的准确性。人工译者想要尝试不同语言和领城的翻译，则需要付
高二语文试题
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