邕衡教育·名校联盟 2024~2025学年度2022级高三下学期开学考试 语文试卷 本试卷满分150分，考试时间150分钟 注意事项： 1,答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写清楚，将条形码准确粘贴在条形码区域内。 2.选择题必须使用2B铅笔填涂；非选择题必须使用0.5毫米黑色字迹的签字笔书写，字体工 整、笔迹清楚。 3.请按照题号顺序在各题目的答题区域内作答，超出答题区书写的答案无效；在草稿纸、试 题卷上答题无效。 4.保持卡面清洁，不要折叠、不要弄破、弄皱，不准使用涂改液、修正带、刮纸刀。 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1~5题。 材料一： 古文字是珍贵的人类文化遗产，历来受到人们的重视。近年兴起的人工智能技术，为古文字 研究开拓了新的研究范式，二者的互动日益频繁，结合也愈加紧密，正开启探索古文字奥秘的新 篇章。 尽管文字识别在人工智能中已成熟应用，但古汉字识别仍具挑战。字形多样、训练数据不足、 异体字分布不均等特点都提高了识别难度，中国研究者正通过数据增广和对比学习等一些特殊的 方法来提升识别准确率，吉林大学李春桃团队在大规模任务下的准确率已达到80.24%。此外，还 有一项极具“中国特色”的研究工作一文字考释，也就是把大家都还不认识的古文字释读出来。 人工智能通过模拟古文字学家的方法，例如“字形比较法”和“偏旁分析法”，探索古文字的形体 演变规律并帮助识别新字形。这些方法虽然尚不能独立解决文字考释问题，但展示了人工智能的 巨大潜力。 此外，古汉语的语言模型凭借传世文献较充分的语料，搭建起来的语言模型在句读、命名实 体识别、文白翻译等任务上都取得了很好的效果，古汉字则通过对这种模型进行微调来解决特定 语言问题。语言模型可以面向古汉字研究中一些非常核心的任务。比如模拟“辞例归纳法”，从上 下文预测一个未识文字可能对应的词语。近年来的研究曾经以《上海博物馆藏战国楚竹书》为对 象，通过遮挡被预测词，来测试模型的辞例归纳能力，前300预测正确率达到了59%。而在更大 的语言单位上进行预测，就能面向一些具体任务。比如对竹简进行编联时，便可以基于一支竹简 上的内容来预测下一支竹简。 充满未知和挑战的古文字研究，将是人工智能持续发力的重要领域。可以相信，随着人工智 能技术和古文字研究的深入激荡，新兴技术与古老文字还将碰撞出更多绚丽的火花。 (摘编自莫伯峰、张重生《人工智能推动古文字研究呈现新面貌》) 材料二： 数千年来，中华民族古籍文献数量丰富，内容深厚。在古籍整理出版的1.0和2.0时代，受多 方因素影响，古籍整理出版工作难以全面展开。随着技术完善和体系创优，在社会各界的参与以 及出版界人士的探索创新下，我国古籍整理出版事业全面进入3.0时代。 2024~2025学年度2022级高三下学期开学考试（语文)第1页共8页邕衡教育·名校联盟 2024~2025学年度2022级高三下学期开学考试 语文答案 D（材料一第1段中谈到“中国研究者正通过数据增广和对比学习等一些特殊的方法来提升识别准确率，吉林大学李春桃团队在大规模任务下的准确率已达到80.24%”。可见超八成的准确率是指识别文字准确率，并不包括文字考释。因此D项错误） 2.C（C项错误：“全方位交付人工智能技术”错误，原文“古籍整理出版的每个环节仍需要人工进行干预，通过前期的体例设计以及后期的审核”明确古籍整理出版需要每个环节进行人为审核，不能全方位交付人工智能。） 3.D（D项错误：《中华大藏经》虽通过网络征集审校者，但“各持一本，一人诵读”和线上在售纸质书不属于“纸电声”一体化发展”的内容。） 4.①两个加点词都表明了未来人工智能技术会大力推动古文字研究，获得更加丰厚的成果。 ②增强表述的形象 ... ...
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