Distractor Generation

Distractor Generation (DG) 是自然语言处理领域的一项子任务，旨在针对给定的篇章、问题及正确答案，生成与上下文相关的错误选项，以构建多选题。该任务通过模拟人类认知偏差，提升题目的难度和区分度，广泛应用于教育评估和在线测试系统中，有助于更准确地衡量应试者的知识掌握情况。