如何借助Spacy及相关库针对长文本自动生成选择题或判断题？

目前没有直接与Spacy深度绑定的现成试题生成库，但可以通过Spacy的NLP能力做核心信息提取，结合自定义逻辑或其他NLP工具实现选择题、判断题的自动生成，以下是具体思路和可行方案：

1. Spacy + 自定义规则生成判断题/选择题 #

利用Spacy的实体识别（如数值、人物、地点等实体）、依存句法分析能力，定位文本中的关键信息点，再通过规则替换生成干扰项或错误表述：

• 针对数值类信息（比如你例子中的“两个人”）：用Spacy的CARDINAL实体标签提取数值，替换为相近的错误数值生成判断题
• 针对实体类信息：提取PERSON、LOC等实体，替换为同类型的其他实体生成选择题干扰项

简单示例代码（生成判断题） #

import spacy

# 加载中文Spacy模型
nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
target_sentence = "她家当时只有两个人。"
doc = nlp(target_sentence)

# 定位并替换数值实体生成判断题
for ent in doc.ents:
    if ent.label_ == "CARDINAL":
        original_value = ent.text
        # 生成错误数值（此处逻辑可根据需求调整，比如随机生成同量级错误值）
        wrong_value = str(int(original_value) + 1)
        # 替换原句中的数值生成错误表述
        wrong_statement = target_sentence.replace(original_value, wrong_value)
        # 输出判断题
        print(f"对/错：{wrong_statement[:-1]}？")
        print(f"正确答案：错")

2. Spacy + Hugging Face Transformers生成干扰项 #

如果需要更灵活的干扰项生成（比如语义相近的错误表述），可以用Spacy提取关键信息后，结合Hugging Face的预训练模型（如T5、BART）生成改写后的错误选项：

• 用Spacy定位核心命题（比如主谓宾结构的关键句）
• 将核心命题输入预训练模型，指定生成“错误表述”或“干扰选项”的任务指令

3. 第三方试题生成库 + Spacy预处理 #

部分通用试题生成工具支持文本输入生成试题，你可以先用Spacy对长文档做预处理：

• 提取文档中的核心段落、关键句
• 过滤冗余信息、噪声文本
• 将处理后的文本输入第三方工具生成试题

核心思路是用Spacy做文本的结构化解析和信息提取，再结合规则或生成模型完成试题的构造，这种组合方式能适配你特定主题的长文档需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bambargiya