窮不盡可能的翻譯題

與選擇類大題不同的是，非選題-尤其是翻譯及作文兩大題並沒有所謂的標準答案，要想在不使用AI的情況下對使用者給出的答案給出公平分數難如登天。

我一開始的想發依然是試圖窮舉出它的可能性，我要求A再生成解析時先生成多種排列組合的句構解答，在依照句子內出現的單字進行同義字的窮舉，比如:

原文:「由於颱風來襲，學校決定停課一天」就有
「Due to the approaching typhoon, the school decided to cancel classes for one day.」
以及
「Owing to the oncoming typhoon, the school decided to suspend classes for a day.」
兩種以上不同組合的標準答案。
再根據其中的單字推理不同可能，比如「由於」可能就有due to／because of／owing to／as多種寫法。

然而這明顯還是小看了字句組合的可能性。以他幫我生成的測試網頁舉例。

明明是相同意思，然而模型的誤差分數能來到三分，而由我親自寫得拿去測試誤差也有1.多分。

這說明透過猜測可能組合從而給予判斷的方式基本不可行。

我算是知道為甚麼市面上的學習軟體基本上沒有開放答案類的填答題了，總之，後續我將設計改為了後者。

挖空與選答

透過預定好句子的走向，在同一個句子中挖空單字、連接詞等並透過選項作答，本質上類似於詞彙題或綜合測驗，缺點是喪失了翻譯題的根本需求-可能性。

順帶由於規則轉換，原先設計的標籤系統如錯字類標籤也相應移除，我意識到現在的系統有更多不可單純套用的規則，後續我會加開一篇專門處理規則的改善。

混合題相對簡單，由於具有標準答案，所以不必窮舉一大堆可能性，依照預先生成解答就能滿足解析需求。

V3版也做完了，只需要測試完成就能繼續下一步，接下來我會對舊架構進行重整，並讓批量生題系統正式運行。