2021年北京卷（语文）.pdf

2021年北京卷高考真题语文试卷

⾼中语⽂

2021年北京卷高考真题语文试卷

⼀、本⼤题共5⼩题，共17分。

1/11

2021年北京卷高考真题语文试卷

1阅读下⾯材料，完成下题。

材料⼀

机器学习是⼀种⼈⼯智能技术，它通过设计算法，让计算机可以从有限的观测数据中分析并获取规律，

然后利⽤“学习”到的规律对未知数据进⾏预测，从⽽帮助⼈们完成应⽤任务。运⽤机器学习解决应⽤问题，

⼀般包含如下⼏步：⾸先是对观测数据作预处理，然后是从观测数据中提取有效特征并对特征进⾏转换，最

后是构建函数并利⽤它进⾏预测。

传统的机器学习主要关注预测函数的构建，⾄于特征，则⼀般是通过⼈为地设计⼀些准则，然后根据这

些准则从观测数据中获得。对机器⽽⾔，这可看作是⼀种“浅层学习”。由于浅层学习有时不能很好地获得有

助于提升预测准确率的特征，“深度学习”应运⽽⽣。

深度学习需要构建具有⼀定“深度”的模型，让机器⾃动从观测数据中学习到有效的特征，帮助提升预测

的准确率。“深度”与数据处理过程的组件数量密切相关，深度模型的原始输⼊与输出结果之间有多个组件，

每个组件都会对数据进⾏加⼯，并影响后续组件。当得到最终的输出结果时，我们并不清楚每个组件的贡献

是多少，判断每个组件对输出结果的影响称为“贡献度分配”问题。以下围棋为例，每当下完⼀盘棋，我们会

思考哪⼏步棋导致了最后的胜利或失败，判断每⼀步棋贡献的多少就是贡献度分配问题。该问题在深度学习

中⾄关重要，解决起来也⾮常困难。

⽬前，深度学习⼤多采⽤“⼈⼯神经⽹络”来实现。⼈⼯神经⽹络内部包含多个层次，正好能满⾜深度学

习的“深度”需求。近年来，深度学习技术快速发展，其所使⽤的⼈⼯神经⽹络模型从早期的五⾄⼗层增加到

⽬前的数百层，这极⼤提⾼了特征提取与转换的能⼒，也使预测的准确率随之上升。

深度学习技术被⼴应⽤于模式识别、⾃然语⾔处理等诸多领域并取得了重⼤突破。我们要想在⽅兴未

艾的科技⾰命中占有先机，牢固掌握以深度学习为代表的⼈⼯智能技术是必要条件。

材料⼆

⼈脑神经系统是⼀个⾮常复杂的组织，包含⼏百亿个神经元。神经元与神经元之间没有物理连接，它们

通过突触进⾏互联来传递信息。神经元可被看作是只有兴奋和抑制两种状态的细胞，突触将⼀个神经元的兴

奋状态传⾄另⼀个神经元。突触有强有弱，其强度可以通过学习或训练来不断改变，具有⼀定的可塑性。⼀

个神经元的状态是兴奋还是抑制，取决于它从其他神经元接收到的信号量以及突触的强度。当⼀个神经元接

收到的信号量总和超过了某个阈值，细胞体就会兴奋，产⽣电脉冲，电脉冲通过突触传递到其他神经元。可

以认为，在⼈脑神经系统中，每个神经元本⾝固然重要，但更重要的是神经元如何组成⽹络。

受⼈脑的启发，科学家构建了⼀种在结构、⼯作原理和功能上都模拟⼈脑神经系统的计算模型，称之

为“⼈⼯神经⽹络”，简称“神经⽹络”。在机器学习领域，神经⽹络指由很多⼈⼯神经元相互连接构成的系

统，这些⼈⼯神经元⼀般被称为节点，每个节点本质上是⼀个函数。神经⽹络不同节点间的连接被赋予了不

同的权重，每个权重表⽰⼀个节点对另⼀个节点影响的⼤⼩。每个节点的“兴奋”或“抑制”，由来⾃其他节点

的数据信息与节点间的连接权重综合计算得到。

深度学习利⽤神经⽹络构建模型，可以对数据进⾏更好的特征提取与特征转换，从⽽得到预测准确率更

⾼的函数。除了神经⽹络模型，深度学习也可以采⽤“深度信念⽹络”等其他类型的模型。但由于神经⽹络能

借助相关算法较好地解决贡献度分配问题，它成为了深度学习主要采⽤的模型。

（以上两则材料取材于锡鹏的相关著作）

(1)根据