2024届河北省部分学校高三二模语文试题（原卷版）.pdfVIP

高三语文考试

本试卷满分150分，考试用时150分钟。

注意事项：

1.答题前，考生务必将自己的姓名、考生号、考场号、座位号填写在答题卡上。

2.回答选择题时，选出每小题答案后，用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。

4.本试卷主要考试内容：高考全部内容

一、现代文阅读（35分）

（一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，18分）

阅读下面的文字，完成下面小题。

网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一，是国家安全诸多变量中的最重要因素。在AI（人工

智能）出现之前，传统的网络文化监测主要通过计算机数据挖掘技术，运用特定的计算机程序搜集互联网

上的信息，经过文本分析技术，提取文本中的关键信息，并与数据库中的信息进行匹配，来判断是否存在

网络文化安全问题。

这种监测模式依赖于存有已知威胁和相关关键词的数据库，把抓取的数据与存有已知威胁和相关关键

词的数据库进行对比，当找到匹配项时，系统会触发警报。虽然这种方法对已知威胁有效，但对新的和未

知的威胁并不适用。此外，这种模式还可能会产生大量误报，一旦合法流量恰好与已知威胁具有相似的特

征，就可能被标记为恶意信息，很多时候需要依赖于人工判断，由专职或兼职人员承担起网络文化安全问

题的巡查与监测的责任，通过对重点网站、重点论坛进行日常监测，及时发现网络文化安全问题。

随着我国互联网产业的快速发展，网络空间的信息数量呈现爆发态势。目前，我国网民数量位居世界

第一，而且每年以千万级的数目增长。网络空间公众意见数量与密度的爆发式增长，使得通过传统方法来

监测网络文化安全的模式越来越难以为继。

当下，AI算法介入网络文化安全风险预警主要体现在借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算

风险概率和发生路径，分析判断是否出现网络文化安全风险。相比传统的网络文化预警方法，基于AI的

解决方案在网络文化预警中具有明显优势。

人工智能不仅拥有精密的计算能力和强悍的算法，更可以24小时持续提供对网络信息的核查、定

位、追踪、监管和治理，彻底改变了网络安全问题的处理方式。例如在网络意识形态风险防控中，人工智

能技术能够全天候收集、整理、归类数据，并借助语义、语音和视觉识别技术对内容进行有效识别，通过

数据模型深度分析，精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征，从而在第一时间阻止日益隐喻

化的反主流意识内容的扩散和传播。利用算法实时监测识别出潜在网络违法者的应用不胜枚举。

AI算法技术的运用有效提高了分析网络信息的效率。传统的网络文化安全监测中，安全分析师经常面

临着筛选大量日志、警报和报告以识别潜在威胁的挑战。面对当前的互联网规模，传统的网络监管模式显

得费力耗时。相比之下，AI算法可以快速处理和分析大量数据，有效识别和优先处理潜在风险。例如监测

网络文化安全事件时，可以通过“不良网络文化形成模型”对不良网络文化类型进行有效识别，并通过分

析网络内容的情感与流量变化，追踪舆情变化，利用大数据模型来判断群体情感，判断某一网络群体的情

感倾向，及时对相关内容进行限流、删帖，减少相关信息在网络上的传播，阻绝不良网络文化的扩散与蔓

延，减轻甚至避免不良网络文化对现实的影响。与此同时，AI利用先进的机器学习算法构建语料模型，可

以更准确地识别出网络文化安全威胁。传统的网络文化安全监测依赖存有已知威胁信息和关键词的数据库

来识别威胁，很难识别隐喻化的威胁信息和新兴网络文化安全信息，AI则显著提高了准确性。例如2021

年，日本学者用机器学习的方法，对一款社交类游戏进行分析，在不监测聊天内容的情况下，仅基于聊天

次数、聊天对象、聊天时间等基本信息，就能较为精准地识别出潜在网络违法者，并预测出违法行为的大

概时间。

随着数字化程度不断加深，网络文化安全已经不再只包含网络空间内的“言论”，更包含更广意义上

的文化概念、文化现象与文化安全。近年来，随着大数据和人工智能的发展，国内外有不少研究人员利用

文本分析法进行用户身心健康评估。如Meta的自杀预警系统使用人工智能技术对海量数据进行梳理，寻找

有自杀倾向的人。在国内，仅2023年第二季度，抖音就利用人工智能技术，发现并报警救助安抚用户