阅读理解项目生成中特征受限难度控制的多智能体框架

最近关于难度控制阅读理解项目生成的研究利用 大语言模型 (LLM) 通过调整难度相关的特征来生成项目。然而，现有的方法通常依赖于单代理提示方法，该方法通常无法一致地满足指定的特征约束，从而导致项目偏离目标难度级别。为了解决这个限制，我们引入了 MAFIG，一种用于特征约束项生成的多代理框架，其中多个 LLM 代理和特定于特征的评估器协作根据预期约束生成和迭代修改项。此外，为了验证 MAFIG 在难度控制中的有效性，我们提出了一种构建一系列特征约束集的方法，该序列产生难度单调递增的项目。实验结果表明，MAFIG 以显着高于基线的速度生成符合目标约束的项目，通过难度校准的约束序列实现稳健的难度控制。