考研英语真题句子解析 · Section II Part A (3)

2019年考研英语一真题句子解析: Whenever decisions are based on masses of data, "you quickly get into a lot of ethical questions," notes Tan Kiat How, chief executive of a Singapore-based agency that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI.

主语谓语宾语状语同位语

新加坡某机构首席执行官陈杰豪指出,只要决策是基于海量数据做出的,“你很快就会陷入诸多伦理问题之中”。该机构正协助政府制定人工智能伦理使用自愿准则。

直译:每当决策基于大量数据时,“你很快就会陷入许多伦理问题,”新加坡一家帮助政府制定人工智能伦理使用自愿准则的机构的首席执行官陈杰豪指出。

SYNTAX · 句法精读

句法精读:成分和时态精讲

这句考研英语真题(2019年英语一)共 42 词,按切分论证、逐分句精讲、整体总结的顺序讲透成分与时态。

切分论证 · 连接词、标点、从句标志

  1. 先观察全句标点和连接词:句首有 "Whenever"(无论何时),这是一个明显的时间从属连词,提示其后应有从句结构;句中有逗号将不同部分隔开;还能看到 "that" 可能引出定语从句。
  2. 从 "Whenever" 入手:它引导的从句从句首延续到第一个逗号前,即 "Whenever decisions are based on masses of data",这部分有完整主谓结构(decisions are based),是一个从属分句。
  3. 主句定位:逗号后是引号包裹的 "you quickly get into a lot of ethical questions",再往后是 "notes Tan Kiat How"。这里 "notes" 是主句谓语,Tan Kiat How 是主语,引号内容是宾语。主句主干为 notes + 宾语(引语) + 主语(倒装)。
  4. 寻找定语从句:主句主语 Tan Kiat How 后有同位语 "chief executive of a Singapore-based agency",其中 agency 后紧跟 "that"。检查 that 之后:"that is helping the government develop..." 有完整主谓结构(that 作主语,is helping 作谓语),修饰 agency,是限制性定语从句。
  5. 确认分句关系:Whenever 引导的是时间状语从句,修饰主句;that 引导的定语从句嵌套在主句的同位语结构内部,修饰 agency。整体结构为:时间状语从句 + 主句(含同位语,同位语内嵌定语从句)。
分句:主句

"you quickly get into a lot of ethical questions," notes Tan Kiat How, chief executive of a Singapore-based agency that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI.

主句,陈述 Tan Kiat How 指出某一观点的事实,包含同位语说明其身份及定语从句修饰其所在机构

成分推断 · 4 项

谓语 notes
  1. 先排除引号内的动词:引号内 "get" 虽是动词形式,但整个引号部分是被引述的话,作为 notes 的宾语,不是主句谓语。
  2. 定位主句谓语:引号后紧跟 "notes",这是动词原形在此处作第三人称单数现在时(note 的第三人称单数形式实为 notes),后面跟着人名 Tan Kiat How。这里采用了倒装结构(引语前置),实际语序为 Tan Kiat How notes + 引语。
  3. 确认 notes 为谓语:它与主语 Tan Kiat How 构成主谓关系,表示 "指出、提到" 的动作,是主句的核心动词。
主语 Tan Kiat How
  1. 在倒装结构中找主语:谓语 notes 之后是专有名词 Tan Kiat How,这是人名,在语义上是 "指出" 这一动作的发出者。
  2. 验证主谓一致:notes 是第三人称单数形式,与单数主语 Tan Kiat How 一致,确认其为主语。
  3. 排除同位语干扰:Tan Kiat How 后的 "chief executive of..." 是同位语,补充说明主语身份,但不改变 Tan Kiat How 本身作为主语的地位。
宾语 "you quickly get into a lot of ethical questions,"
  1. 识别引语结构:引号包裹的完整句子位于 notes 之前(倒装),在语义上是 "notes" 这个动作的内容,即 "指出了什么"。
  2. 确认宾语关系:notes 是及物动词,需要宾语来承接所指出的内容,这个引语整体充当直接宾语。
  3. 引语内部结构:引语本身是一个完整的陈述句(you get into...),但在主句中作为宾语整体出现,不拆分其内部成分到主句层级。
同位语 chief executive of a Singapore-based agency that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI
  1. 定位同位语:主语 Tan Kiat How 后紧跟逗号,再接 "chief executive of...",这个名词短语与 Tan Kiat How 指代同一人,补充说明其职务身份。
  2. 确认同位关系:"chief executive" 与 Tan Kiat How 在语义上等同,都指同一个人,且用逗号隔开,是典型的同位语结构。
  3. 同位语范围:该同位语包括后面所有修饰 chief executive 的内容,直到句末,其中 "of a Singapore-based agency" 是介词短语作后置定语修饰 chief executive,而 agency 后的 that 从句进一步修饰 agency。

时态 · 语态 · 语气

时态 一般现在时
语态 主动语态
语气 陈述语气
判定依据
  1. 识别谓语形式:主句谓语是 "notes",这是动词 note 的第三人称单数现在时形式,没有助动词、情态动词或完成体、进行体标志。
  2. 判定时态:谓语为动词原形加 -s(第三人称单数),且无其他时间助动词,符合一般现在时特征。一般现在时常表示客观陈述、习惯性动作或引述当下的话语,此处用于引述某人当前的观点。
  3. 判定语态:主语 Tan Kiat How 是动作 "notes(指出)" 的发出者,宾语是被指出的内容(引语),主语主动执行动作,没有 be + 过去分词结构,因此是主动语态。
  4. 判定语气:句子陈述客观事实(某人指出某观点),没有虚拟语气标志(如 if 条件句的 were/had done,或 suggest 后的 should 省略等),也不是祈使句,因此是陈述语气。

语义说明 一般现在时表示这是当前正在引述的观点或当下的客观陈述,使读者感受到这是 Tan Kiat How 此时此刻或一贯持有的看法;主动语态强调 Tan Kiat How 作为信息发出者的主体地位;陈述语气使整个表述呈现为客观事实的报道。

分句:状语从句

Whenever decisions are based on masses of data

时间状语从句,说明主句所述观点成立的时间条件或背景(无论何时决策基于大量数据)

成分推断 · 3 项

谓语 are based
  1. 排除从属连词:句首 "Whenever" 是时间从属连词,引导从句但本身不是谓语成分。
  2. 定位谓语:连词后是主语 decisions,再往后是 "are based"。这里 are 是 be 动词复数形式,based 是过去分词,构成 be + 过去分词结构,是被动语态的谓语形式。
  3. 确认谓语结构:base on 表示 "以...为基础",decisions 是被基于某物的对象,因此 are based 共同构成该从句的谓语,表示被动意义。
主语 decisions
  1. 在从属连词后找主语:Whenever 之后第一个名词是 decisions(决策),它位于谓语 are based 之前。
  2. 验证主谓一致:decisions 是复数名词,谓语用 are(复数 be 动词),主谓数保持一致,确认 decisions 为主语。
  3. 语义验证:decisions 是 "被基于数据" 的承受者,在被动结构中作主语符合逻辑。
状语 on masses of data
  1. 识别介词短语:谓语 are based 后紧跟介词 on,引出 "masses of data"(大量数据),整体构成介词短语。
  2. 判断成分类型:base on 是固定搭配,on 引出的是 "基于什么" 的依据或标准,在句中说明决策的依据,起补充说明作用,属于状语。
  3. 排除宾语可能:被动语态的谓语后不接宾语(因为原主动句的宾语已变为被动句的主语),因此 on masses of data 不是宾语,而是方式或依据状语。

时态 · 语态 · 语气

时态 一般现在时
语态 被动语态
语气 陈述语气
判定依据
  1. 识别谓语形式:从句谓语是 "are based",are 是 be 动词现在时复数形式,based 是过去分词,构成 be + 过去分词结构。
  2. 判定时态:be 动词用的是现在时 are,没有 have/had(完成体)或 be + -ing(进行体)等其他时态标志,因此基础时态是一般现在时。被动语态不改变时态判定,仍为一般现在时的被动形式。
  3. 判定语态:be + 过去分词是被动语态的标志结构,主语 decisions 是动作 base(以...为基础)的承受者,而非执行者,因此是被动语态。
  4. 判定语气:Whenever 引导的时间状语从句陈述一般性条件(无论何时发生某种情况),没有虚拟语气标志,也不是祈使句,因此是陈述语气。

语义说明 一般现在时表示这是一种常态或反复出现的情况(每当决策基于大量数据时),具有普遍性和习惯性;被动语态将焦点放在 decisions(决策)上,强调决策是被数据所支撑的,而非强调谁在做决策;陈述语气使从句呈现为客观条件的描述。

分句:限制性定语从句

that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI

限制性定语从句,修饰主句同位语中的 agency,补充说明该机构正在从事的具体工作

成分推断 · 4 项

谓语 is helping
  1. 排除关系代词:that 在此引导定语从句,并在从句内作主语,不是谓语动词。
  2. 定位谓语:that 之后是 "is helping",is 是 be 动词单数现在时,helping 是现在分词,构成 be + -ing 结构,这是现在进行时的标志。
  3. 确认谓语结构:is helping 共同构成谓语,表示 "正在帮助" 的动作,是该定语从句的核心动词结构。
主语 that
  1. 识别关系代词作用:that 紧跟在先行词 agency 之后,引导定语从句修饰 agency,同时在从句内部充当成分。
  2. 判断从句内成分:that 后紧接谓语 is helping,说明 that 在从句中处于主语位置,代替先行词 agency,表示 "该机构正在帮助..."。
  3. 验证主谓一致:谓语用 is(单数),与 that 所指代的单数名词 agency 一致,确认 that 为从句主语。
宾语 the government
  1. 识别及物动词:help 是及物动词,后面需要宾语表示 "帮助谁",谓语 is helping 之后紧跟 "the government"(政府)。
  2. 确认宾语位置:the government 位于谓语 is helping 之后,在语义上是接受 "帮助" 动作的对象,符合宾语定义。
  3. 排除宾补可能:help 可构成 help sb do sth 结构,此处 the government 后接 develop(动词原形),develop 及其后内容是宾语补足语,而 the government 本身是宾语。
宾语补足语 develop a voluntary code for the ethical use of AI
  1. 识别宾补结构:help 可接 help sb do sth(帮助某人做某事)结构,宾语 the government 后紧跟动词原形 develop,这是宾语补足语的标志。
  2. 确认宾补关系:develop a voluntary code... 说明宾语 the government 要执行的动作或达到的状态,补充说明 "帮助政府做什么",是宾语补足语。
  3. 宾补范围:宾语补足语从 develop 开始直到句末,包括其宾语 a voluntary code 及后面的修饰成分 for the ethical use of AI。

时态 · 语态 · 语气

时态 现在进行时
语态 主动语态
语气 陈述语气
判定依据
  1. 识别谓语形式:定语从句谓语是 "is helping",is 是 be 动词现在时单数形式,helping 是现在分词,构成 be + 动词-ing 结构。
  2. 判定时态:be + 现在分词是现在进行时的标志结构,表示动作正在进行或当前阶段持续的动作。此处没有完成体(have/has + 过去分词)或其他时态标志,因此是现在进行时。
  3. 判定语态:主语 that(代指 agency)是动作 help(帮助)的执行者,宾语 the government 是接受帮助的对象,主语主动发出动作,没有 be + 过去分词的被动标志,因此是主动语态。
  4. 判定语气:定语从句陈述该机构当前正在进行的工作,没有虚拟语气标志(如与事实相反的假设),也不是祈使句,因此是陈述语气。

语义说明 现在进行时强调该机构目前正在进行帮助政府的工作,这是一个当前阶段持续的动态过程,而非已完成或习惯性的动作;主动语态突出机构作为行动主体的角色;陈述语气使描述呈现为客观事实。

整体总结 · 结构总览与逻辑链

层级原文功能
L1 · 主句"you quickly get into a lot of ethical questions," notes Tan Kiat How, chief executive of a Singapore-based agency that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI.主句核心是倒装结构"notes Tan Kiat How"(谓语 + 主语),引语"you quickly get into a lot of ethical questions"作宾语前置,主语后跟同位语"chief executive of..."作补充说明。主干是"Tan Kiat How notes [引语]",典型的引述句倒装。
L2 · 直接引语"you quickly get into a lot of ethical questions,"直接引语,作主句谓语"notes"的引述内容。引号内是完整陈述句,作为被引述的话语整体呈现,不是从句结构。
L3 · 状语从句引导词·whenWhenever decisions are based on masses of data由"Whenever"(= when的强调形式)引导的时间状语从句,修饰引语中的"you get into...",说明"陷入伦理问题"发生的时间条件。从句主干是"decisions are based on masses of data",语义上也带条件意味(每当...就...)。
L2 · 同位语短语chief executive of a Singapore-based agency that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI名词短语,作"Tan Kiat How"的同位语,补充说明其身份(新加坡某机构首席执行官)。核心词"chief executive"后接"of..."介词短语作后置定语,定语中又嵌套定语从句"that is helping..."修饰"agency"。
L3 · 限制性定语从句引导词·thatthat is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI限制性定语从句,修饰先行词"agency"(机构),说明该机构正在做什么。关系词"that"在从句中作主语,从句谓语是"is helping",后接"help sb do"结构(省略to的不定式)。从句无逗号、紧跟先行词,删去则无法知道是哪个机构。

逻辑链时间状语从句位于句首,为主句提供时间或条件背景,说明 "在什么情况下" 会出现主句所述的观点;主句是核心陈述,引述 Tan Kiat How 的观点;定语从句嵌套在主句同位语内部,限定修饰 agency,补充说明该机构的具体职能。整体逻辑为:条件背景(时间状语从句) + 核心观点(主句) + 主句内部身份说明(同位语 + 嵌套定语从句)。

POINTS · 讲解要点

重点短语、句式与易错对照

围绕2019年考研英语一真题原句整理重点短语、句式与易错对照。

重点短语与固定结构

be based on (固定搭配)

are based on

"be based on" 是表示「基于、以……为根据」的标准固定搭配,在学术和正式写作中极为常见。此处 "decisions are based on masses of data" 表示决策以大量数据为基础。该结构为被动语态,强调决策依据的来源而非决策主体。中文学习者需注意:base 作动词时必须与 on 搭配,不可用 base in/at 等其他介词;且在表达「某事物基于某依据」时,通常使用被动 "be based on" 而非主动。该搭配在四六级和考研阅读中反复出现,尤其在科技、学术类文章中几乎必见。

  • ✓ Decisions are based on data. ✗ Decisions base on data. / Decisions are based in data. base 作动词表「基于」时必须用被动 be based on,不能直接用主动或搭配其他介词。

get into (短语动词)

get into

"get into" 在此处表示「陷入、进入(某种状态或情况)」,是多义短语动词。本句中 "you quickly get into a lot of ethical questions" 意为「你很快会陷入大量伦理问题(之中)」,强调问题的复杂性与不可避免性。该短语动词具有多个常见义项:进入(场所)如 "get into a car";开始从事 "get into teaching";陷入(困境/状态)如本句用法。中文学习者易将其理解为单一的「进入物理空间」,而忽视其引申为「进入某种抽象状态或困境」的用法。在考试阅读中,get into 表示「陷入、涉及」的抽象用法频繁出现,需重点掌握。

  • ✓ When discussing privacy, we get into complex issues. (陷入复杂问题) ✗ 将 get into 仅理解为物理意义的「进入」,误解句意。 get into 在抽象语境中常表示「陷入、涉及」某种状态或问题,而非仅指物理空间的进入。

a lot of (量词短语)

a lot of

"a lot of" 表示「大量的、许多」,可修饰可数或不可数名词,属于非正式到中性语域。此处修饰可数名词复数 "ethical questions"。虽然该短语本身简单,但在正式学术写作中,通常更倾向使用 "many" (可数) 或 "much" (不可数)、"a large number of" (可数) 或 "a great deal of" (不可数) 等更正式的表达。本句为直接引语,反映口语或半正式语境,故使用 "a lot of" 是自然且恰当的。中文学习者需注意在不同语域中选择合适的量词表达,避免在正式写作中过度使用口语化的 "a lot of"。

  • ✓ 学术写作:"Many ethical questions arise." / 口语或引语:"A lot of ethical questions arise." ✗ 在正式学术论文的自述部分大量使用 a lot of。 a lot of 偏口语化,在正式学术写作的作者陈述中应优先使用 many/much 或其他正式量词。

关键词汇与搭配

masses of data (搭配与含义)

masses of data

"masses of" 表示「大量的」,强调数量之巨,带有「堆积如山」的意象,比 "a lot of" 语气更强。"masses of data" 指海量数据,在大数据、AI等技术语境中是典型表达。mass 作名词原意为「块、团、大量」,复数 masses 常与 of 连用修饰不可数名词或可数名词复数,强调数量庞大且密集。该搭配在科技、商业类文章中常见,用于强调数据规模对决策或分析的影响。中文学习者需注意 masses of 与 a mass of 的区别:前者为复数形式,强调「众多的大量」;后者为单数,强调「一大团/块」,语义侧重略有不同。

  • ✓ masses of data (海量数据,复数 masses 强调众多) ✗ a mass of data 与 masses of data 不做区分。 masses of 侧重「众多的大量」,a mass of 侧重「一大块/团」,在数据语境中前者更常用且语义更强。

ethical (形容词与学术词汇)

ethical

"ethical" 意为「伦理的、道德的」,是学术和正式语境中的核心词汇,尤其在讨论科技、医学、商业决策时高频出现。该词源自 ethics(伦理学),形容词形式强调符合道德准则或涉及道德判断。"ethical questions" 指涉及道德或伦理判断的问题,在AI、数据隐私、生物科技等当代议题中极为常见。中文学习者需区分 ethical 与 moral 的细微差异:ethical 更侧重职业规范、系统性的伦理准则(如医学伦理、商业道德),而 moral 更侧重个人的是非观念与良心。在考研和六级阅读中,ethical 常出现于科技伦理、企业责任等话题。

  • ✓ ethical issues (伦理问题,侧重系统性规范) / moral dilemma (道德困境,侧重个人良心) ✗ 将 ethical 与 moral 完全等同使用。 ethical 更强调职业或系统性的伦理规范,moral 更强调个人道德观,语境不同时选词有别。

notes (动词熟词僻义)

notes

"notes" 在此处为动词,意为「指出、提到、注意到」,属于 note 作动词的常见书面用法,等同于 points out 或 observes。该词作动词时常用于学术写作和正式报道,引出某人的观点或发现,语气较为客观和正式。中文学习者熟悉 note 作名词「笔记、便条」的用法,但对其动词义「指出、注意到」的掌握往往不足,尤其在阅读中容易误判词性或漏解语义。本句 "notes Tan Kiat How" 为倒装引述结构,正常语序为 "Tan Kiat How notes",这种倒装在新闻和学术引用中极为常见,用于将引述动词和说话人后置,使引语内容前置突出。

  • ✓ The report notes that... (报告指出……,note 作动词) ✗ 将 notes 仅理解为名词「笔记」的复数,导致句子结构理解错误。 note 作动词表「指出、注意到」,在学术和新闻文体中高频出现,需熟练掌握其动词用法。

voluntary code (专业搭配)

voluntary code

"voluntary code" 指「自愿性准则/规范」,是政策、法律和企业治理领域的专业术语。voluntary 表示「自愿的、非强制的」,code 在此指「行为准则、规范」(如 code of conduct 行为准则)。"voluntary code" 强调该准则不具备法律强制力,依赖自愿遵守,常见于行业自律、道德规范、企业社会责任等语境。本句中新加坡政府机构正在帮助制定 AI 伦理使用的自愿性准则,体现了科技治理中「软法」(soft law)的思路。中文学习者需注意 code 的多义性:除了「代码」(计算机编程),在法律和管理语境中常指「准则、法规」,如 penal code (刑法典)、building code (建筑规范)。

  • ✓ voluntary code (自愿性准则,code = 规范) / code of ethics (伦理准则) ✗ 将 code 仅理解为「代码」,误解为「自愿的代码」。 code 在法律、管理语境中常指「准则、规范、法典」,与计算机「代码」含义不同,需依语境判断。

句法与语义逻辑

Whenever 引导时间/条件复合语义

Whenever decisions are based on masses of data

"Whenever" 引导的从句在形式上为时间状语成分,但在本句语义上兼具条件意味,可理解为「每当/无论何时……(就会)」或「只要……(就)」。该结构强调一种普遍规律或必然联系:只要决策基于大量数据,就必然会快速涉及大量伦理问题。Whenever 相比 when 更强调「任何时候、每一次」的普遍性和反复性,常用于陈述普遍真理或规律性现象。中文学习者需理解此类引导词的复合语义:形式上为时间,实质上兼有条件或让步意味,需依上下文灵活理解。本句主从逻辑紧密,从句陈述前提条件(数据驱动决策),主句陈述必然结果(引发伦理问题)。

  • ✓ 理解 whenever 在此处兼具「每当」和「只要」的语义,强调规律性和必然性。 ✗ 将 whenever 仅理解为时间「无论何时」,忽视其条件意味,导致对句子逻辑关系理解不充分。 Whenever 常在陈述规律或普遍现象时兼具条件语义,需结合上下文理解其逻辑关系,而非机械套用「时间状语」标签。

引述倒装结构

notes Tan Kiat How

本句在引用他人观点时使用了倒装结构 "notes Tan Kiat How",将引述动词 notes 和主语 Tan Kiat How 后置于引语之后,而非常规的 "Tan Kiat How notes"。这种倒装在新闻报道和学术引用中极为常见,目的是将引语内容前置以突出重点,同时保持句子的流畅性和可读性。正常语序为 "Tan Kiat How, chief executive of..., notes: 'you quickly get into...'" ,倒装后为 "'you quickly get into...,' notes Tan Kiat How"。中文学习者在阅读中需快速识别这种倒装模式,准确判断 notes 为引述动词而非名词,Tan Kiat How 为主语而非宾语,避免句法分析错误。

  • ✓ 识别 "notes Tan Kiat How" 为倒装结构,notes 是动词,Tan Kiat How 是主语。 ✗ 误将 notes 理解为名词,或将 Tan Kiat How 理解为 notes 的宾语,导致句法分析混乱。 引述倒装在英文新闻和学术文本中高频出现,需熟练掌握该句式以准确理解引述关系和句子结构。

定语修饰的复杂性(Singapore-based agency)

Singapore-based agency that is helping the government develop a voluntary code

本句中 "agency" 受到双重修饰:前置定语 "Singapore-based" 和后置定语(关系分句)"that is helping the government develop a voluntary code"。"Singapore-based" 为复合形容词,表示「总部设在新加坡的」,其中 based 为过去分词,与前面的名词构成复合定语,这种 "地点-based" 结构在商业和机构描述中极为常见,如 "US-based company"(总部在美国的公司)。后置定语进一步说明该机构的职能和作用。这种多层定语叠加在学术和新闻文本中频繁出现,用于在有限篇幅内提供丰富的背景信息。中文学习者需适应英文定语的前后分置及多层修饰模式,准确识别修饰关系和中心词,避免定语归属错误。

  • ✓ 识别 Singapore-based 修饰 agency,that 从句也修饰 agency,双重定语共同界定该机构。 ✗ 误将 Singapore-based 理解为修饰其后从句或其他成分,导致修饰关系混乱。 英文定语可前后分置、多层叠加,需准确识别中心词和各定语的归属,避免句法分析错误。

学术与考试语境特征

科技伦理话题的典型表达

ethical questions ethical use of AI

本句集中体现了科技伦理话题的典型语言特征:"ethical questions"(伦理问题)、"ethical use of AI"(AI 的伦理使用)、"voluntary code"(自愿性准则)等表达在讨论人工智能、大数据、生物科技等当代科技议题时反复出现。这类话题在四六级和考研英语的阅读理解中极为高频,常涉及科技发展与道德责任、隐私保护、算法偏见、监管政策等子话题。考生需熟悉该领域的核心词汇和搭配,如 data-driven decision-making(数据驱动决策)、privacy concerns(隐私担忧)、algorithmic bias(算法偏见)、regulatory framework(监管框架)等,以提升阅读理解和写作表达能力。本句通过具体案例(新加坡制定 AI 伦理准则)阐释数据与伦理的关系,是考试中科技伦理话题的典型范例。

正式书面语的引述模式

notes Tan Kiat How, chief executive of a Singapore-based agency

本句采用了学术和新闻写作中标准的引述模式:引述动词(notes)+ 说话人 + 说话人职位与背景的同位语补充 "chief executive of a Singapore-based agency"。这种模式既引出观点,又提供说话人的权威性背景,增强论述的可信度。在考试阅读中,此类引述结构高频出现,用于引入专家观点、研究发现或官方声明。中文学习者需熟悉常见引述动词(notes, observes, argues, suggests, points out, states)及其语气差异,以及引述结构的倒装形式和同位语补充模式。在写作中,恰当使用引述结构和权威背景补充可提升论证的说服力和学术规范性。

中文学习者难点总结

被动语态的自然使用

decisions are based on

中文学习者在表达「决策基于数据」时,常倾向于使用主动语态如 "data bases decisions" 或避免使用被动,但地道英文在此语境下更倾向被动 "decisions are based on data",以突出决策这一结果及其依据,而非数据这一来源。被动语态在学术和正式写作中的使用频率远高于中文,用于强调动作接受者、弱化施动者或保持客观中立的语气。本句使用被动既符合英文表达习惯,也契合学术语境对客观性的要求。中文学习者需克服母语干扰,在恰当语境下自然使用被动语态,尤其在描述过程、状态、研究发现时。

  • ✓ Decisions are based on data. (被动,强调决策及其依据) ✗ Data bases decisions. (主动,不符合英文表达习惯且语义偏离) 在表达「某事物基于某依据」时,英文倾向用被动 be based on,而非主动形式。

抽象名词的复数使用

ethical questions

中文学习者受母语影响,常将抽象名词视为不可数,但英文中许多抽象名词在表示具体实例或多个不同方面时使用复数。本句 "ethical questions" 用复数形式,表示「多个具体的伦理问题」,而非抽象的「伦理问题」这一概念整体。类似用法如 "difficulties"(多个困难)、"opportunities"(多个机会)、"responsibilities"(多项责任)等在学术写作中极为常见。中文学习者需掌握抽象名词可数与不可数的语境区分:表示抽象概念整体时不可数(如 "courage" 勇气),表示具体实例或多个方面时可数(如 "acts of courage" 勇敢行为)。

  • ✓ ethical questions (复数,指多个具体伦理问题) ✗ ethical question (单数,若实际指多个问题则不恰当) 抽象名词在表示多个具体实例时使用复数,中文学习者易受母语影响而误用单数或不可数形式。

复合定语的理解与处理

Singapore-based agency

"Singapore-based" 为复合形容词定语,这种 "名词-过去分词" 构成的复合定语在英文中极为常见,用于简洁表达复杂修饰关系。中文学习者常不熟悉这种复合结构的构成规则和语义理解,容易误拆为独立成分或误解语义。本结构中 based 为过去分词,与 Singapore 构成复合,表示「以新加坡为基地的」。类似结构如 "government-funded project"(政府资助的项目)、"data-driven approach"(数据驱动的方法)在学术和商业文本中高频出现。掌握此类复合定语的构成规则(名词 + 过去分词,形容词 + 名词 + -ed 等)和语义理解模式,可显著提升阅读效率和写作表达力。

  • ✓ Singapore-based agency (以新加坡为基地的机构,复合形容词作前置定语) ✗ 误拆为 Singapore based agency 或误解为 Singapore 和 based 分别修饰 agency。 复合形容词需用连字符连接,作为整体修饰后续名词,中文学习者需掌握其构成规则和语义理解。
GRAMMAR · 语法点

本句的语法点

以下语法点命中片段均出自2019年考研英语一真题这句原句;滚到对应卡片时,贴顶句子的命中位置会画波浪线。

过去分词

based on masses of data

过去分词短语"based on masses of data"作后置定语修饰前面的名词"decisions"。分词与所修饰名词之间是被动关系:decisions被base on data,即决策是被基于数据做出的。这是标准的过去分词作后置定语,表示被动含义。

分隔结构

notes Tan Kiat How, chief executive of a Singapore-based agency that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI

引述动词"notes"的主语"Tan Kiat How"与其同位语修饰成分"chief executive of a Singapore-based agency that is..."被隔开。正常语序应为相邻的"Tan Kiat How, chief executive...",但此处"notes"插在中间,将中心词"Tan Kiat How"与其长同位语修饰分隔开来,形成分隔结构。

多重嵌套

that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI

这里存在定语从句套非谓语的嵌套结构。第一层:"that is helping..."是定语从句修饰"agency"。第二层:在该定语从句内部,"develop a voluntary code"是省略to的不定式作宾语补足语(help sb. do sth.结构)。因此形成了从句内嵌套非谓语的两层结构。

现在分词

helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI

现在分词短语"helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI"作后置定语修饰前面的名词"agency"。分词与所修饰名词之间是主动关系:agency主动执行helping这个动作,说明该机构正在帮助政府制定准则。这是典型的现在分词作后置定语的用法,表示主动和进行的含义。

KNOWLEDGE · 知识点

本句的知识点

以下知识点命中片段均出自2019年英语一阅读理解(四选一)这句原句;滚到对应卡片时,贴顶句子的命中位置会画波浪线。

be + adj / p.p. + on (based / founded / premised / dependent / reliant / keen / intent / bent / set / contingent / incumbent on)(形容词/分词固定配 on)

are based on

"be based on" 是典型的固定搭配,表示 "基于/以...为基础"。核心结构是 "be" + 过去分词 "based" + 介词 "on",三者缺一不可。

识别要点:"based" 作为 "base" 的过去分词,必须与 "on" 搭配使用。常见错误是受中文 "基于" 影响,误用 "based in" 或 "based at"(后两者表示地点 "设在某地")。

本句 "decisions are based on masses of data" 完整展示了该搭配的被动语态用法:决策的制定基于大量数据。

可迁移规律:凡是表达 "X 以 Y 为基础/根据" 的语义时,应首选 "X be based on Y" 结构;主动语态用 "base X on Y"(如 "We base our decision on facts")。

辨析对立点:"be based on"(基于抽象依据) vs "be based in/at"(设在具体地点),介词选择决定语义,不可混用。

EXAM · 考点讲解

这句在考试里怎么考

结合2019年考研英语一真题的语境,讲这句原句在考场上的实际考法。

整体结构

句子采用“直接引语 + 倒装主句 + 同位语 + 定语从句”的结构。主句是notes Tan Kiat How,由于主语后带有较长的同位语,将动词notes提前形成倒装,使句子更平衡。直接引语部分由一个Whenever引导的状语从句和主句you quickly get into…组成。理解主干:Tan Kiat How指出,(每当…时)你很快陷入伦理问题。

直接引语

Whenever decisions are based on masses of data, you quickly get into a lot of ethical questions. Whenever引导时间/条件状语从句,表示“每当决策基于海量数据时”,主句陈述普遍现象。主语you是泛指“人们”,非特定某人。从句用一般现在时表达惯常规律。考研常见陷阱:忽略Whenever的“每当”含义,只理解为“当”;忽略you泛指,可能误以为指读者或特定对象。

倒装与同位语

notes Tan Kiat How是典型新闻引述句式,动词notes提到主语前,尤其适合主语较长或带有同位语时。chief executive of a Singapore-based agency是Tan Kiat How的同位语,解释其身份(一家新加坡机构的CEO)。考研常考同位语作补充说明,可先跳过不影响把握主谓。

定语从句与长难句拆分

that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI 修饰agency,说明该机构正在帮助政府制定AI伦理使用的自愿准则。that从句增加了信息密度,但只需识别修饰对象即可。拆分策略:先抓住主句主谓,再看同位语,最后处理定语从句。重点词汇voluntary code, ethical use在考研科技伦理类文章中常见。

考场应用

面对同类长句,先找双引号或直接引语标记,定位说话动词(如note, say, report),再找到主语(通常是人名+头衔)。忽略插入的同位语和修饰语,提取核心意思。平时训练可积累voluntary/mandatory, ethical/moral, masses of等高频搭配,提升阅读速度。

ASSESS · 难度评估

这句的难度画像

对2019年考研英语一真题原句逐维评分,各维 1–10 分,附评分理由。

整句评估

  • 词汇难度6

    核心词汇如 ethical, voluntary, agency 为六级及以上水平,masses of 和 based on 为常见搭配但需理解准确含义,notes 作动词为熟词僻义;整体无生僻专业术语,但对基础较差的学习者仍有一定门槛。

  • 结构难度7

    句子包含时间状语从句、引述倒装、多层定语修饰(Singapore-based + that 从句)和同位语补充,成分复杂;虽无深层嵌套,但多重修饰和倒装结构对初学者定位主干和理解层次有较大挑战。

  • 精讲价值8

    句子涵盖高频固定搭配(be based on, get into)、熟词僻义(notes)、复合定语(Singapore-based)、引述倒装、科技伦理话题典型表达等多个教学点,知识密度高且均为考试高频考点,精讲收益显著。

  • 典型性9

    句式、词汇、话题高度契合四六级和考研真题特征:科技伦理为热点话题,引述结构和学术表达为标准范式,涉及的语言点(被动、复合定语、短语动词)均为考试重点,极具代表性。

  • 表达质量8

    句子为正式新闻或学术报道文体,用词准确规范,结构严谨,引述权威背景补充完整,逻辑清晰;虽含口语化量词(a lot of)但处于引语中,整体保持书面语水准,可作范例。

  • 综合推荐度8

    综合词汇(6 分中等偏上)、结构(7 分有一定难度)、精讲价值(8 分知识密度高)、典型性(9 分极具代表性)、表达质量(8 分规范地道),该句在适度难度下具有极高的教学价值和考试针对性,非常值得精讲。

结构训练评估

  • 主干识别难度6

    主句采用倒装结构(引语前置),谓语 notes 和主语 Tan Kiat How 分列引语两侧,初学者容易误将引号内的 get 当作主句谓语;加上主语后拖着长同位语(含嵌套定语从句),主干 "Tan Kiat How notes" 被分隔和掩盖,需要一定经验才能快速识别倒装并定位真正的主谓结构。

  • 分句嵌套复杂度5

    全句包含三个分句:时间状语从句在句首相对独立,主句居中,定语从句嵌套在主句的同位语内部(修饰 agency)。嵌套层级为两层(主句 → 同位语 → 定语从句),且定语从句较长,但整体结构线性可辨,只要理清同位语归属就能顺读,不算层层咬合的高难度嵌套。

  • 时态语态难度4

    主句用一般现在时主动语态,时间状语从句用一般现在时被动语态,定语从句用现在进行时主动语态。涉及三种时态组合(一般现在、现在进行)及一处被动,但都是常见时态且无完成体、虚拟语气或复杂情态叠加,对有一定基础的学习者难度适中。

  • 成分划分训练价值7

    主句涵盖倒装结构(主谓颠倒)、引语作宾语、同位语、嵌套定语从句,成分种类丰富;时间状语从句含被动语态谓语和介词短语状语;定语从句含关系代词作主语、宾语补足语等多种成分。尤其倒装 + 同位语 + 定语从句嵌套的组合,是划分练习中较有价值的综合考点,适合训练学生识别复杂修饰关系和倒装后的主干。

  • 结构典型性7

    倒装引语结构(notes + 主语)、同位语说明身份、限制性定语从句修饰名词,以及时间状语从句作背景,都是四六级和考研阅读中的高频句式。尤其引语 + 倒装 + 同位语 + 定语从句的组合在新闻和学术语体中反复出现,学会拆解本句的方法可直接迁移到大量类似长难句,典型性较高。

  • 综合训练推荐度6

    本句在主干识别上有一定难度(倒装 + 分隔),嵌套层级适中,时态组合常见,成分种类丰富且含多个易错点(倒装、同位语、定语从句嵌套),结构在真题中具有较高代表性。综合来看,它是一道中等偏上难度、训练价值较高的练习句,适合作为强化阶段的典型例句,但不属于最难或最易的极端情况,因此推荐度在中上水平。

VOCAB · 高频单词

句中的考研英语真题高频词

以下高频词全部出自2019年考研英语一真题的这句原文。

  • ethicalCEFR B2adj. 道德的;伦理的; 合乎职业道德的;符合行业规范的; (药品)凭处方出售的考研英语真题 14 句命中
  • dataCEFR B1n. 数据;资料; (计算机)数据考研英语真题 80 句命中
  • baseCEFR A2n. 基础;底部; 基地;总部; 基础;根据; 碱;盐基 | v. 以…为基地;把基地设在; 以…为依据;基于考研英语真题 43 句命中
  • executiveCEFR B2n. 主管;经理;管理人员; 行政部门;执行机构 | adj. 行政的;管理的;决策的; 豪华的;高级的(用于商品或服务)考研英语真题 39 句命中
  • quicklyCEFR A2adv. 快速地;迅速地; 立即;马上; 匆忙地;草率地考研英语真题 33 句命中
  • agencyCEFR B2n. 代理机构;经销处; 政府机构;专门机构; 能动性;自主权; 代理;中介作用考研英语真题 32 句命中
  • massCEFR B1n. 大量;许多; 团;块;堆; 群众;民众; 质量; 弥撒 | adj. 大规模的;群众的考研英语真题 25 句命中
  • chiefCEFR B1n. 首领;酋长;负责人; 老板;上司(非正式用语) | adj. 首要的;主要的考研英语真题 20 句命中
  • codeCEFR B1n. 代码;编码; 法规;法典;准则; 代号;编号 | v. 编码;编程考研英语真题 15 句命中
  • voluntaryCEFR B2adj. 自愿的;志愿的; 志愿机构的;慈善的; 随意的;受意志控制的(指肌肉动作); 自发的;主动的 | n. (教堂礼拜前后的)风琴独奏曲考研英语真题 12 句命中
FAQ · 考研英语真题句

常见问题

关于"Whenever decisions are based on masses of data…"这句考研英语真题的翻译、结构划分、从句类型、时态语态与出处。

考研英语真题句「Whenever decisions are based on masses of data, "you quickly get into a lot of ethical questions," notes Tan Kiat How, chief executive of a Singapore-based agency that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI.」是什么意思?怎么翻译?
这句话的意思是:新加坡某机构首席执行官陈杰豪指出,只要决策是基于海量数据做出的,“你很快就会陷入诸多伦理问题之中”。该机构正协助政府制定人工智能伦理使用自愿准则。 更贴近原文语序的直译是:每当决策基于大量数据时,“你很快就会陷入许多伦理问题,”新加坡一家帮助政府制定人工智能伦理使用自愿准则的机构的首席执行官陈杰豪指出。 原句共 42 词、CEFR 难度 C1,出自2019年考研英语一真题阅读理解(四选一)(Section II Part A (3),第6段,第1句)。
"Whenever decisions are based on masses of data…"这句考研英语真题长难句的结构怎么划分?
主句核心是倒装结构"notes Tan Kiat How"(谓语 + 主语),引语"you quickly get into a lot of ethical questions"作宾语前置,主语后跟同位语"chief executive of..."作补充说明。时间状语从句位于句首,为主句提供时间或条件背景,说明 "在什么情况下" 会出现主句所述的观点;主句是核心陈述,引述 Tan Kiat How 的观点;定语从句嵌套在主句同位语内部,限定修饰 agency,补充说明该机构的具体职能。整体逻辑为:条件背景(时间状语从句) + 核心观点(主句) + 主句内部身份说明(同位语 + 嵌套定语从句)。
"Whenever decisions are based on masses of data"是什么从句?(2019年考研英语真题)
这是状语从句——由"Whenever"(= when的强调形式)引导的时间状语从句,修饰引语中的"you get into...",说明"陷入伦理问题"发生的时间条件。从句主干是"decisions are based on masses of data",语义上也带条件意味(每当...就...)。句中另一处"that is helping the government develop a voluntary code for the ethical use of AI"是限制性定语从句——限制性定语从句,修饰先行词"agency"(机构),说明该机构正在做什么。关系词"that"在从句中作主语,从句谓语是"is helping",后接"help sb do"结构(省略to的不定式)。
be based on 是什么意思?考研英语真题句"Whenever decisions are based on masses of data…"里怎么理解?
"be based on" 是表示「基于、以……为根据」的标准固定搭配,在学术和正式写作中极为常见。此处 "decisions are based on masses of data" 表示决策以大量数据为基础。该结构为被动语态,强调决策依据的来源而非决策主体。
"Whenever decisions are based on masses of data…"这句考研英语真题用了什么时态和语态?
全句 3 个分句的谓语分别是:notes(一般现在时、主动语态);are based(一般现在时、被动语态);is helping(现在进行时、主动语态)。一般现在时表示这是当前正在引述的观点或当下的客观陈述,使读者感受到这是 Tan Kiat How 此时此刻或一贯持有的看法;主动语态强调 Tan Kiat How 作为信息发出者的主体地位;陈述语气使整个表述呈现为客观事实的报道。
"Whenever decisions are based on masses of data…"出自哪一年的考研英语真题?具体位置在哪?
出自2019年考研英语一真题的阅读理解(四选一),卷面位置 Section II Part A (3),第6段,第1句;全句句型为复合句。
"Whenever decisions are based on masses of data…"算考研英语长难句吗?难点在哪里?
算——全句 42 词、3 个分句、最深嵌套第 3 层。主句采用倒装结构(引语前置),谓语 notes 和主语 Tan Kiat How 分列引语两侧,初学者容易误将引号内的 get 当作主句谓语;加上主语后拖着长同位语(含嵌套定语从句),主干 "Tan Kiat How notes" 被分隔和掩盖,需要一定经验才能快速识别倒装并定位真正的主谓结构。全句包含三个分句:时间状语从句在句首相对独立,主句居中,定语从句嵌套在主句的同位语内部(修饰 agency)。
"Whenever decisions are based on masses of data…"句中有哪些考研英语高频单词?
共 10 个:ethical(adj. 道德的)、data(n. 数据)、base(n. 基础)、executive(n. 主管)、quickly(adv. 快速地)、agency(n. 代理机构)、mass(n. 大量)、chief(n. 首领) 等。它们都属于考研英语真题高频词,其中 ethical 在考研英语历年真题中出现于 14 个句子。

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