本文主要是介绍问题生成（QG）总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这个暑假做了个QG的调研和复现了模型，做一个总结。
文中涉及的文章详细介绍可见论文阅读 Question Generation
背景：
为什么要研究QG？
从人的经验看，好的学习者一定是擅长提问的。机器知识库作为“学习者”，也许可以利用主动提问来高效构建或者补充知识库，扩充数据集等等。
现在的一些应用场景：在教育领域，帮助学生来提问；在对话领域，作为冷启动来开始一个话题或者通过提问来获得反馈；在医药领域，可以用于自动问诊系统，作为一种辅助工具等等，可以看到应用场景还是比较多的问题定义：
从传统来说，QG的定义是给定一篇文章，里面包含一些事实，根据这些事实，从不同角度提问题。
简单来看，QG问题可以定义为一个优化问题，在给定答案的前提下，最大化生成问题的概率。相关研究：
seq2seq模型自从2014年google brain和yoshua分别提出后成为了机器翻译，文本生成领域一个非常热门的模型。同年，bahdanau等人提出了attention机制用来解决长距离依赖不强的问题，16年 ACL上提出了pointer softmax和copynet解决了OOV的问题，17年 ACL上Abigail See等人提出coverage机制解决了句子中重复生成的问题。将深度学习用于QG：
之前的做法主要是基于规则的，从知识库中提取知识填入模板中。Learning t
这篇关于问题生成（QG）总结的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
