2026年高考英语长难句训练第十六天
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2026年高考英语长难句训练第十六天
原句一：The edtech company developing AI-powered learning platforms, which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps, claims that students using these tools improve test scores 25% more quickly than peers relying on traditional tutoring services.（2025高考浙江模拟）
一、填空题
1. 主干成分填空
主句主语：_____ _
主句谓语：______
宾语从句引导词：______
2. 从句成分填空
非限制性定语从句引导词： ，修饰先行词
现在分词短语作定语1： ，修饰先行词
现在分词短语作定语2： ，修饰先行词
3. 结构关系填空
“developing AI-powered learning platforms” 在句中作______（成分）
“which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps” 在句中作______（从句类型）
“25% more quickly than peers relying on traditional tutoring services” 在句中作______（成分）
填空答案与解析
1. 主干成分填空答案
主句主语：The edtech company
主句谓语：claims
宾语从句引导词：that
解析：
主句为 “The edtech company...claims that...”，是 “主谓宾” 结构。“The edtech company”（这家教育科技公司）是动作的发出者，作主语；“claims”（声称）是核心谓语动词，体现公司的观点；“that” 引导宾语从句，说明公司主张的具体内容。主句核心翻译为：“这家开发 AI 驱动学习平台的教育科技公司声称……”。
2. 从句成分填空答案
非限制性定语从句引导词：which，修饰先行词 platforms
现在分词短语作定语 1：developing AI-powered learning platforms，修饰先行词 The edtech company
现在分词短语作定语 2：relying on traditional tutoring services，修饰先行词 peers
解析：
非限制性定语从句 “which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps” 修饰 “platforms”（平台），“which” 指代 “平台”，“adjust content” 译为 “调整内容”，“knowledge gaps” 译为 “知识漏洞”。该从句翻译为：“（这些平台）会根据用户的实时学习进度和知识漏洞调整内容”。
现在分词短语 “developing AI-powered learning platforms” 修饰 “company”，“developing” 表主动（公司开发平台），译为 “开发 AI 驱动学习平台的”。
现在分词短语 “relying on traditional tutoring services” 修饰 “peers”（同龄人），“relying on” 译为 “依赖”，“traditional tutoring services” 译为 “传统辅导服务”。该短语翻译为：“依赖传统辅导服务的（同龄人）”。
3. 结构关系填空答案
“developing AI-powered learning platforms” 在句中作定语
“which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps” 在句中作非限制性定语从句
“25% more quickly than peers relying on traditional tutoring services” 在句中作比较状语
解析：
现在分词短语修饰 “company”，限定公司的核心业务（开发学习平台），作定语，相当于定语从句 “which develops AI-powered learning platforms”。
该从句用逗号与主句隔开，补充说明 “平台” 的功能，不影响主句核心语义，属于非限制性定语从句，去掉后仍能明确主句意思（公司声称学生提分更快）。
“25% more quickly than...” 是典型的 “百分比 + 比较级 + than” 结构，修饰宾语从句中的谓语 “improve”，说明 “提分速度” 的差异，作比较状语；句中省略了与前文重复的 “improve test scores”，完整形式为 “25% more quickly than peers (who are) relying on...improve test scores”。
逐层翻译与完整结果
1. 主句与非限制性定语从句翻译
“The edtech company developing AI-powered learning platforms, which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps, claims that” → “开发 AI 驱动学习平台的教育科技公司（这些平台会根据用户的实时学习进度和知识漏洞调整内容）声称”
2. 宾语从句核心翻译
“students using these tools improve test scores 25% more quickly” → “使用这些工具的学生提升考试成绩的速度快 25%”
3. 比较结构翻译
“than peers relying on traditional tutoring services” → “比依赖传统辅导服务的同龄人”
4. 完整句子翻译
“开发 AI 驱动学习平台的教育科技公司（这些平台会根据用户的实时学习进度和知识漏洞调整内容）声称，使用这些工具的学生提升考试成绩的速度，比依赖传统辅导服务的同龄人快 25%。”
四、句子结构深度解析
1. 非限制性定语从句的 “补充说明” 逻辑
非限制性定语从句 “which adjust content...” 没有限定 “platforms” 的范围（不是 “某类平台”，而是前文提到的 “AI-powered learning platforms”），而是补充平台的核心功能 ——“根据学习数据调整内容”。这种设计既丰富了平台的细节，又不打断主句 “公司声称提分快” 的核心逻辑，翻译时用括号处理为插入语，符合中文 “先主体后补充” 的表达习惯。
2. 现在分词作定语的 “主动关系” 判断
文中三个现在分词短语（developing/using/relying）均表主动：
“company developing...”：公司主动 “开发” 平台；
“students using...”：学生主动 “使用” 工具；
“peers relying...”：同龄人主动 “依赖” 辅导服务。
这是高考非谓语动词的高频考点，需明确：当被修饰词与分词动作是 “主动发出” 关系时，用现在分词；若为 “被动承受” 关系（如 “a platform developed by the company”），则用过去分词。
3. 比较结构的 “量化差异” 表达
“25% more quickly than...” 通过具体百分比（25%）量化 “提分速度” 的差异，比抽象表述（“提升更快”）更具说服力，这是高考科普类文本（如教育科技、医疗研究）的典型特征。翻译时需保留 “快 25%” 的精准表述，避免模糊化（如 “快很多”）。
4. 教育科技术语的 “准确性” 处理
“AI-powered learning platforms”（AI 驱动学习平台）、“real-time progress”（实时学习进度）、“traditional tutoring services”（传统辅导服务）等术语需按行业规范翻译，既不随意简化（如不将 “AI-powered” 译为 “智能的”），也不过度复杂，确保专业度与可读性平衡，符合高考对 “学科术语理解” 的考查要求。
该句围绕 “教育科技与学习效率” 主题，覆盖非限制性定语从句、现在分词作定语、比较结构（百分比 + 比较级）等高考核心考点，贴合近年高考 “科技赋能教育” 的命题趋势，可帮助学生掌握 “商业主体 — 产品功能 — 效果对比” 类长难句的拆解逻辑，尤其适合训练 “插入语修饰” 和 “量化比较” 的翻译技巧。
原句二：The artificial intelligence lab at MIT building robots capable of emotional recognition, which use facial expression analysis and voice tone algorithms to interact with humans, has announced that their latest model can establish empathy 60% more effectively than previous AI companions.（2025高考广东模拟）
一、填空题
1. 主干成分填空
主句主语：_____ _
主句谓语：______
宾语从句引导词：______
2. 从句成分填空
非限制性定语从句引导词： ，修饰先行词
现在分词短语作定语： ，修饰先行词
过去分词短语作定语： ，修饰先行词
3. 结构关系填空
“building robots capable of emotional recognition” 在句中作______（成分）
“which use facial expression analysis and voice tone algorithms” 在句中作______（从句类型）
“60% more effectively than previous AI companions” 在句中作______（成分）
二、填空答案与解析
1. 主干成分填空答案
主句主语：The artificial intelligence lab at MIT
主句谓语：has announced
宾语从句引导词：that
解析：
主句为 “The AI lab...has announced that...”，是 “主谓宾” 结构。“The artificial intelligence lab at MIT”（麻省理工学院的人工智能实验室）作主语，“has announced”（已宣布）是谓语，“that” 引导宾语从句说明宣布内容。
2. 从句成分填空答案
非限制性定语从句引导词：which，修饰先行词 robots
现在分词短语作定语：building robots...，修饰先行词 lab
过去分词短语作定语：previous，修饰先行词 AI companions
解析：
定语从句 “which use facial expression analysis...” 修饰 “robots”，“which” 指代 “机器人”，译为 “（这些机器人）使用面部表情分析和语音语调算法”。
现在分词短语 “building robots...” 修饰 “lab”，表主动（实验室研发机器人），译为 “研发具备情感识别能力机器人的”。
“previous” 是过去分词转化的形容词，修饰 “AI companions”，译为 “先前的”。
3. 结构关系填空答案
定语
非限制性定语从句
比较状语
解析：
分词短语修饰 “实验室”，限定其研究方向，相当于 “a lab that builds...”。
从句用逗号分隔，补充说明机器人的技术手段，不影响主句核心意思。
“60% more effectively than...” 量化比较结果，修饰 “establish empathy”，作方式状语。
三、逐层翻译与完整结果
1. 主句与定语翻译
“The artificial intelligence lab at MIT building robots...has announced that” → “麻省理工学院研发具备情感识别能力机器人的人工智能实验室已宣布”
2. 非限制性定语从句融入翻译
“robots capable of emotional recognition, which use facial expression analysis...” → “具备情感识别能力的机器人 —— 它们使用面部表情分析和语音语调算法与人类互动”
3. 宾语从句核心翻译
“their latest model can establish empathy 60% more effectively” → “其最新型号能以高出 60% 的效率建立共情”
4. 完整句子翻译
“麻省理工学院研发具备情感识别能力机器人的人工智能实验室（这些机器人使用面部表情分析和语音语调算法与人类互动）已宣布，其最新型号能以比先前的 AI 伴侣高出 60% 的效率建立共情。”
四、句子结构深度解析
1. 非限制性定语从句的技术补充
“which use facial expression analysis...” 解释机器人实现情感识别的技术路径，用破折号处理为插入语，符合中文 “先成果后原理” 的表达习惯。
2. 倍数比较结构的精准翻译
“60% more effectively than” 属 “百分比 + 比较级” 结构，需明确 “效率高出 60%” 而非 “效率是 60%”，体现科技文本的数据严谨性。
3. 非谓语动词的语态逻辑
现在分词 “building” 表主动（实验室主动研发），作定语；
过去分词 “previous” 表完成（先前的 AI 伴侣），作定语。
这是高考非谓语动词的核心考点，需通过语义判断语态。
4. 科技术语的规范处理
“emotional recognition”（情感识别）、“facial expression analysis”（面部表情分析）等术语需精准翻译，符合 AI 领域的专业表达，体现高考科普文的术语要求。
该句围绕 “人工智能情感交互” 主题，覆盖非限制性定语从句、现在分词作定语、比较结构等高考核心考点，适合训练学生对 “科技前沿类文本 + 专业术语” 长难句的解析能力。
原句一：The edtech company developing AI-powered learning platforms, which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps, claims that students using these tools improve test scores 25% more quickly than peers relying on traditional tutoring services.（2025高考浙江模拟）
一、填空题
1. 主干成分填空
主句主语：_____ _
主句谓语：______
宾语从句引导词：______
2. 从句成分填空
非限制性定语从句引导词： ，修饰先行词
现在分词短语作定语1： ，修饰先行词
现在分词短语作定语2： ，修饰先行词
3. 结构关系填空
“developing AI-powered learning platforms” 在句中作______（成分）
“which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps” 在句中作______（从句类型）
“25% more quickly than peers relying on traditional tutoring services” 在句中作______（成分）
填空答案与解析
1. 主干成分填空答案
主句主语：The edtech company
主句谓语：claims
宾语从句引导词：that
解析：
主句为 “The edtech company...claims that...”，是 “主谓宾” 结构。“The edtech company”（这家教育科技公司）是动作的发出者，作主语；“claims”（声称）是核心谓语动词，体现公司的观点；“that” 引导宾语从句，说明公司主张的具体内容。主句核心翻译为：“这家开发 AI 驱动学习平台的教育科技公司声称……”。
2. 从句成分填空答案
非限制性定语从句引导词：which，修饰先行词 platforms
现在分词短语作定语 1：developing AI-powered learning platforms，修饰先行词 The edtech company
现在分词短语作定语 2：relying on traditional tutoring services，修饰先行词 peers
解析：
非限制性定语从句 “which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps” 修饰 “platforms”（平台），“which” 指代 “平台”，“adjust content” 译为 “调整内容”，“knowledge gaps” 译为 “知识漏洞”。该从句翻译为：“（这些平台）会根据用户的实时学习进度和知识漏洞调整内容”。
现在分词短语 “developing AI-powered learning platforms” 修饰 “company”，“developing” 表主动（公司开发平台），译为 “开发 AI 驱动学习平台的”。
现在分词短语 “relying on traditional tutoring services” 修饰 “peers”（同龄人），“relying on” 译为 “依赖”，“traditional tutoring services” 译为 “传统辅导服务”。该短语翻译为：“依赖传统辅导服务的（同龄人）”。
3. 结构关系填空答案
“developing AI-powered learning platforms” 在句中作定语
“which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps” 在句中作非限制性定语从句
“25% more quickly than peers relying on traditional tutoring services” 在句中作比较状语
解析：
现在分词短语修饰 “company”，限定公司的核心业务（开发学习平台），作定语，相当于定语从句 “which develops AI-powered learning platforms”。
该从句用逗号与主句隔开，补充说明 “平台” 的功能，不影响主句核心语义，属于非限制性定语从句，去掉后仍能明确主句意思（公司声称学生提分更快）。
“25% more quickly than...” 是典型的 “百分比 + 比较级 + than” 结构，修饰宾语从句中的谓语 “improve”，说明 “提分速度” 的差异，作比较状语；句中省略了与前文重复的 “improve test scores”，完整形式为 “25% more quickly than peers (who are) relying on...improve test scores”。
逐层翻译与完整结果
1. 主句与非限制性定语从句翻译
“The edtech company developing AI-powered learning platforms, which adjust content based on users’ real-time progress and knowledge gaps, claims that” → “开发 AI 驱动学习平台的教育科技公司（这些平台会根据用户的实时学习进度和知识漏洞调整内容）声称”
2. 宾语从句核心翻译
“students using these tools improve test scores 25% more quickly” → “使用这些工具的学生提升考试成绩的速度快 25%”
3. 比较结构翻译
“than peers relying on traditional tutoring services” → “比依赖传统辅导服务的同龄人”
4. 完整句子翻译
“开发 AI 驱动学习平台的教育科技公司（这些平台会根据用户的实时学习进度和知识漏洞调整内容）声称，使用这些工具的学生提升考试成绩的速度，比依赖传统辅导服务的同龄人快 25%。”
四、句子结构深度解析
1. 非限制性定语从句的 “补充说明” 逻辑
非限制性定语从句 “which adjust content...” 没有限定 “platforms” 的范围（不是 “某类平台”，而是前文提到的 “AI-powered learning platforms”），而是补充平台的核心功能 ——“根据学习数据调整内容”。这种设计既丰富了平台的细节，又不打断主句 “公司声称提分快” 的核心逻辑，翻译时用括号处理为插入语，符合中文 “先主体后补充” 的表达习惯。
2. 现在分词作定语的 “主动关系” 判断
文中三个现在分词短语（developing/using/relying）均表主动：
“company developing...”：公司主动 “开发” 平台；
“students using...”：学生主动 “使用” 工具；
“peers relying...”：同龄人主动 “依赖” 辅导服务。
这是高考非谓语动词的高频考点，需明确：当被修饰词与分词动作是 “主动发出” 关系时，用现在分词；若为 “被动承受” 关系（如 “a platform developed by the company”），则用过去分词。
3. 比较结构的 “量化差异” 表达
“25% more quickly than...” 通过具体百分比（25%）量化 “提分速度” 的差异，比抽象表述（“提升更快”）更具说服力，这是高考科普类文本（如教育科技、医疗研究）的典型特征。翻译时需保留 “快 25%” 的精准表述，避免模糊化（如 “快很多”）。
4. 教育科技术语的 “准确性” 处理
“AI-powered learning platforms”（AI 驱动学习平台）、“real-time progress”（实时学习进度）、“traditional tutoring services”（传统辅导服务）等术语需按行业规范翻译，既不随意简化（如不将 “AI-powered” 译为 “智能的”），也不过度复杂，确保专业度与可读性平衡，符合高考对 “学科术语理解” 的考查要求。
该句围绕 “教育科技与学习效率” 主题，覆盖非限制性定语从句、现在分词作定语、比较结构（百分比 + 比较级）等高考核心考点，贴合近年高考 “科技赋能教育” 的命题趋势，可帮助学生掌握 “商业主体 — 产品功能 — 效果对比” 类长难句的拆解逻辑，尤其适合训练 “插入语修饰” 和 “量化比较” 的翻译技巧。
原句二：The artificial intelligence lab at MIT building robots capable of emotional recognition, which use facial expression analysis and voice tone algorithms to interact with humans, has announced that their latest model can establish empathy 60% more effectively than previous AI companions.（2025高考广东模拟）
一、填空题
1. 主干成分填空
主句主语：_____ _
主句谓语：______
宾语从句引导词：______
2. 从句成分填空
非限制性定语从句引导词： ，修饰先行词
现在分词短语作定语： ，修饰先行词
过去分词短语作定语： ，修饰先行词
3. 结构关系填空
“building robots capable of emotional recognition” 在句中作______（成分）
“which use facial expression analysis and voice tone algorithms” 在句中作______（从句类型）
“60% more effectively than previous AI companions” 在句中作______（成分）
二、填空答案与解析
1. 主干成分填空答案
主句主语：The artificial intelligence lab at MIT
主句谓语：has announced
宾语从句引导词：that
解析：
主句为 “The AI lab...has announced that...”，是 “主谓宾” 结构。“The artificial intelligence lab at MIT”（麻省理工学院的人工智能实验室）作主语，“has announced”（已宣布）是谓语，“that” 引导宾语从句说明宣布内容。
2. 从句成分填空答案
非限制性定语从句引导词：which，修饰先行词 robots
现在分词短语作定语：building robots...，修饰先行词 lab
过去分词短语作定语：previous，修饰先行词 AI companions
解析：
定语从句 “which use facial expression analysis...” 修饰 “robots”，“which” 指代 “机器人”，译为 “（这些机器人）使用面部表情分析和语音语调算法”。
现在分词短语 “building robots...” 修饰 “lab”，表主动（实验室研发机器人），译为 “研发具备情感识别能力机器人的”。
“previous” 是过去分词转化的形容词，修饰 “AI companions”，译为 “先前的”。
3. 结构关系填空答案
定语
非限制性定语从句
比较状语
解析：
分词短语修饰 “实验室”，限定其研究方向，相当于 “a lab that builds...”。
从句用逗号分隔，补充说明机器人的技术手段，不影响主句核心意思。
“60% more effectively than...” 量化比较结果，修饰 “establish empathy”，作方式状语。
三、逐层翻译与完整结果
1. 主句与定语翻译
“The artificial intelligence lab at MIT building robots...has announced that” → “麻省理工学院研发具备情感识别能力机器人的人工智能实验室已宣布”
2. 非限制性定语从句融入翻译
“robots capable of emotional recognition, which use facial expression analysis...” → “具备情感识别能力的机器人 —— 它们使用面部表情分析和语音语调算法与人类互动”
3. 宾语从句核心翻译
“their latest model can establish empathy 60% more effectively” → “其最新型号能以高出 60% 的效率建立共情”
4. 完整句子翻译
“麻省理工学院研发具备情感识别能力机器人的人工智能实验室（这些机器人使用面部表情分析和语音语调算法与人类互动）已宣布，其最新型号能以比先前的 AI 伴侣高出 60% 的效率建立共情。”
四、句子结构深度解析
1. 非限制性定语从句的技术补充
“which use facial expression analysis...” 解释机器人实现情感识别的技术路径，用破折号处理为插入语，符合中文 “先成果后原理” 的表达习惯。
2. 倍数比较结构的精准翻译
“60% more effectively than” 属 “百分比 + 比较级” 结构，需明确 “效率高出 60%” 而非 “效率是 60%”，体现科技文本的数据严谨性。
3. 非谓语动词的语态逻辑
现在分词 “building” 表主动（实验室主动研发），作定语；
过去分词 “previous” 表完成（先前的 AI 伴侣），作定语。
这是高考非谓语动词的核心考点，需通过语义判断语态。
4. 科技术语的规范处理
“emotional recognition”（情感识别）、“facial expression analysis”（面部表情分析）等术语需精准翻译，符合 AI 领域的专业表达，体现高考科普文的术语要求。
该句围绕 “人工智能情感交互” 主题，覆盖非限制性定语从句、现在分词作定语、比较结构等高考核心考点，适合训练学生对 “科技前沿类文本 + 专业术语” 长难句的解析能力。