研究了如何使用在次语言上的问题生成数据集来学习主要语言的问题生成模型，提出了一种跨语言问题生成模型的联合训练方法，使用 Hindi 和中文两种主要语言的数据集进行实验，获得了理想的效果，并创建并发布了一个新的 Hindi 问答数据集。

Jun, 2019

通过引入 QG-Bench，这是一个多语种，多域基准，对现有的问答数据集进行转换，提出了鲁棒的 QG 基准和基于精细调整的生成语言模型，并对其进行了有效性和适应性分析。

Oct, 2022

本文旨在建立三种不同的 QAG 方法的基线，利用序列到序列语言模型进行微调。实验证明，一种端到端的 QAG 模型，它在训练和推理时计算量都很轻，通常是稳健的，并且胜过其他复杂的方法。然而，这取决于底层生成模型的不同。最后，我们的分析表明，仅基于生成的问答对微调的 QA 模型可以与人类标注数据上训练的监督 QA 模型具有竞争力。

May, 2023

提出了一种新的评估基准用于评估现有的自动生成问题系统的性能，特别是长文本答案下的自动生成问题系统。研究表明，随着答案长度的增加，现有 AQG 方法的性能显著下降，变压器模型在长答案方面的表现优于其他 AQG 方法，但仍存在性能下降的情况，这表明长答案 QA 是未来研究的具有挑战性的基准任务。

Apr, 2020

本研究开发了一个基于语言模型的教育问题生成模型，通过在科学文本和科学问题数据上进行进一步的预训练和微调，能够生成优质的教育问题，从而在自我评估和在线教育方面具有重要的应用潜力。

May, 2023

本文介绍了 GenQA 方法，将其扩展到跨语言环境下的 GenTyDiQA，并通过利用多种语言的段落设计了一个跨语言生成模型，优于所有 5 种语言的答案选择基线和 3 种中文的生成管道。

Oct, 2021

本文介绍了 ParaQG, 一种基于序列到序列技术的 Web 服务，通过交互式界面，从句子和段落中生成问题，并利用多种分组和过滤技术使生成问题的过程用户友好化。

Sep, 2019

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

使用单一生成模型在大规模上生成多语言问题和答案对，通过多任务训练的生成模型来改进跨语言 QA 模型的零 - shot 表现，并在各种语言的 XQuAD 数据集上实现了较大的性能提升。

Oct, 2020

通过从科学文献中提取的信息，利用科学问答对生成的自动评估框架 SciQAG 表明，大型语言模型可用于从文献中提取关键知识的高质量科学问答对。

May, 2024