训练神经网络（例如简单的前馈/反向传播多层感知器）来解决多项选择（基于文本）的题目成功的可能性有多大？如果可能性低，有哪些更聪明的解决方法（或不解决）这个问题？
以下是关于多项选择考试结构的更多信息：
- 5行文本
- 1/5的答案（每项1-2行文本）是正确的
还有一些其他的假设：
- 结果/反馈立即显示
- 训练数据超过5000个问题
回答：
在我看来，这个问题极难解决。基本上，你是在试图教神经网络理解自然语言。显然，之前有很多尝试解决这个任务，但至今没有取得显著的成功。
只有在考试题目非常简单、高度专业化并且具有一些特殊共同结构的情况下，这才有可能（但仍然不太可能）。
此外，5000个问题的样本对于这个任务来说似乎相当少。
