神经网络选择题考试

Question

成功训练神经网络（例如简单的 feedforward/backprop 多层感知器）以解决多项选择（基于文本的）问题的可能性有多大 - 如果可能性很低 - 更聪明的方法是什么（或不要去）关于这个问题？

以下是有关多项选择考试结构的更多信息：

• 5 行文字
• 1/5 的答案（每个 1-2 行文本）是正确的

还有一些假设：

• results/feedback立即显示
• 训练数据超过 5'000 个问题

Answer 1

这个问题在我看来是极难解决的。基本上，您正在尝试教神经网络理解自然语言。显然，有很多尝试来解决这个任务，但还没有取得重大成功。

只有当试题非常简单、高度专业化并具有一些特殊的共同结构时，这才有可能（但仍然不太可能）。

此外，5000 个问题样本对于这项任务来说似乎很小。