问题生成（QG）总结
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 to ask是第一篇提出用端对端的seq2seq模型来做QG的，是cornell大学claire老师组的工作。模型是一个基础的加attention的seq2seq模型，encoder时同时考虑了段落和句子的信息，在SQuAD测试集上取得了比baseline稍好一些的结果。可以看到加了attention后提升很大，段落的背景信息提升较小。第二篇是18年北京大学yanrui老师组的工作是基于之前这篇做的改进，没有考虑段落的信息，考虑了关键词的信息，对问句根据疑问词归类成了八类，对生成的问句做了一个限制，只能以疑问词开头。在Amazon的数据集上取得了一定的提升。
还有一些其它的工作，Microsoft和蒙特利尔大学有一篇合作的用RL的方法做QG的文章，Reward定义为两个部分，第一个部分是奖励，将生成的回答喂给另一个已经训练好的QA模型，如果answer较好，给一个正rewards，第二个部分是ppl，即句子流畅度。
微软的周明老师组将QA和QG视为一个对偶任务，认为QA和QG是两个相同重要的生成任务。从MARCO，SQuAD的测试集结果来看MRR和MAP评分只略微提高了一点点，并且没有放BLEU的评分，这个评价标准得分应该更低。
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