本文介绍了一种基于自动生成问答对的框架，包含一个无监督关键词检测器发现问题的有效性，一个生成器利用多通道解码器提高结构知识的多样性，用于医学领域的问答任务，能有效提升考试问答系统的准确率。

Nov, 2018

本文提出一种基于神经网络的两阶段机制来生成问题 - 答案对，第一阶段采用 Pointer Networks 编码句子中的关键答案，第二阶段采用序列到序列模型生成问题，最终采用全局注意力和答案编码生成最相关的问题。实验结果表明我们的方法在生成问题的质量上显著优于现有方法，是自动阅读理解评估的又一步。

Mar, 2018

本研究提出一种基于 RACE 数据集的创新型考试问答生成方法 (EQG-RACE)，其利用了答案导向的图卷积网络来增强问答输入的表示，解决了已有问答生成技术中存在的因来自 Web 的偏向性和不自然语言 sources 导致的问题。实验结果表明 EQG-RACE 性能卓越，为后续相关研究提供了新的基准。

Dec, 2020

我们设计了一种教育应用的问答生成自动化系统，可以为幼儿园到八年级的阅读材料生成测试学生理解能力的问题与答案对，并在自动评估和人工评估中证明其优于当前先进的问答生成基线系统。同时，我们还在此基础上开始构建一个交互式的故事讲述应用程序，用于未来在教育领域的实际部署。

Sep, 2021

本文提出了 “连续问题生成” 任务，使用动态多任务框架生成逻辑相关的问题 - 答案对，全面考虑准确性、覆盖范围和信息量，并使用求精法（reranking）提高提问质量，提升 NLP 相关任务的效果。

Nov, 2022

本论文介绍了一种利用输入段落生成大规模对话问答数据集的新型框架，该框架从段落中提取值得询问的短语，根据先前的对话生成相应的问题，并在生成问题后修订所提取的答案，从而显著提高合成数据的质量。实验结果表明，我们的简单答案修订方法可以带来显著的改进，并且我们证明了我们的框架可以有效地用于对话问答的领域自适应。

Sep, 2022

本文提出了一种名为 ACS-QG 的问题生成系统，使用信息抽取、神经网络生成器和质量控制器自动生成高质量、多样化的问题 - 答案对，该系统超越了现有神经网络问题生成模型，并能从较少的数据中生成 280 万个高质量的问题 - 答案对。

Jan, 2020

本文提出一个 QAG 框架，通过生成不同的疑问句和隐式 / 显式答案，增强 QA 类型的多样性，该框架包括 QFS 基于答案生成器、迭代 QA 生成器和相关性感知排序器。

Jun, 2023

本文提出了一种通过提取无人监督学习的相关特征，利用用户提问答案数据的迭代学习框架，用于通过生成问题的方式来挖掘在线评论中的信息，从而对商品和服务进行评价。实验表明，该框架的有效性以及新任务的有用性。

Nov, 2019

本论文提出了一种用于机器阅读理解的数据增广技术，通过自动生成相关无法回答的问题并将其与包含答案的段落相配对，提出了一个序列模型，该模型有效地捕捉了问题和段落之间的交互。实验结果表明，该模型相对于序列到序列基线模型表现更好，同时将自动生成的无法回答的问题作为数据增广的一种方法，可以大幅提高 SQuAD 2.0 数据集上的 F1 值。

Jun, 2019