意大利语填字游戏生成器：通过交互式字谜增强教育

教育性填字游戏为学生带来诸多益处，包括提升参与度、增进理解、培养批判性思维与记忆保持。创建高质量教育填字游戏可能具有挑战性，但自然语言处理与机器学习的最新进展已使得利用语言模型生成优美字谜成为可能。对GPT3-DaVinci、GPT3-Curie、GPT3-Babbage、GPT3-Ada和BERT-uncased等前沿语言模型的利用，催生了一个用于生成与验证填字线索的综合系统。我们编译了一个大规模的线索-答案对数据集，以监督方式微调模型，从而从给定关键词生成新颖且具挑战性的线索。另一方面，对于从给定文本生成填字线索，采用了零样本/少样本学习技术从输入文本中提取线索，为谜题增添多样性与创造性。我们运用微调模型生成数据，并在人工监督下标注线索-答案对的可接受性。为保障质量，我们通过在对标注数据集上微调现有语言模型开发了一个分类器。反之，为评估用零样本/少样本学习从给定文本生成的线索质量，我们采用零样本学习方法检查所生成线索的质量。评估结果非常令人鼓舞，证明了该方法在创建高标准教育填字游戏方面的有效性，为学生提供引人入胜且有益的学习体验。