《（一模）太原市2025年高三年级模拟考试（一）语文试卷（含答案）x》，以下展示关于《（一模）太原市2025年高三年级模拟考试（一）语文试卷（含答案）x》的相关内容节选，更多内容请多关注我们网站

1、太原市2025年高三年级模拟考试(一)语 文(考试时间:上午9:0011:30)2025.3.26注意事项：1.答题前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在本试题相应的位置。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，写在本试卷上无效。3.考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。一、阅读(70分)(一)阅读(本题共5小题，19分)阅读下面的文字，完成15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

2、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。不过此方法存在撰写规则成本高、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

3、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语文试题 第1页(共10页)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

4、)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的实践。当前，以GPT为代表的大语言模型

5、，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，对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提高翻译效率。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域的翻译，则需要付出额外的学习成本和时间，而且也会受到个人学习能力的限制。如今的大语言模型通过训练大量平行语料库，在海量知识中掌握了从一种语言到另一种语言的映射规则，实现了文本的大批量自动化即时翻译，大幅缩短了翻译周期。并且，随着技术的不断进步，机器翻译的质量已显著提升。目前，机器翻译常见句式、术语的准确率已达到80%以上，一些制式文本(如

6、专利文本)的翻译准确率甚至达到95%以上。尽管基于大语言模型的机器翻译取得了显著进步，但是在具体翻译过程中仍面临一些问题。一是特定文化背景和专业知识缺乏问题。机器翻译模型往往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。同时，在某些高度专业化的领域中，机器翻译缺乏特定背景知识和准确术语的积累。二是一词多义和常识判断问题。多义词在不同语境中有着截然不同的含义，需要依赖常识进行准确判断，机器翻译在此方面仍存在不足。三是逻辑衔接和连贯性问题。机器翻译生成的文本有时在段落之间的衔接和逻辑推导上存在不足，尤其在处理复杂的因果关系或递进关系时，机器翻译可能无法保持清晰的逻辑结构，从而导致内容脱节。目前，机器翻译正逐步向深度学习和人工智能的更高层次迈进。未来的技术研发将更加注重模型的优化和算法的改进，以提高翻译的准确性、流畅性和自然度。比如，通过引入更复杂的神经网络结构、注意力机制等技术，进一步提升机器翻译在捕捉语言中隐形逻辑关系和上下文信息的能力。构建和整合专业领域

郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。