Abstract Question Generation(QG)는 Question Answering(QA)와 반대되는 태스크로 passage와 answer가 주어졌을 때, 해당 answer를 답으로 낼 수 있는 question을 생성하는 태스크이다. 크게 Template-based QG와 Supervised QG로 나뉠 수 있으나 두 방법 모두 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 dataset을 쉽게 만들 수 있는 방법을 제안하여 앞선 문제를 해결한다. Introduction QG의 목표는 input으로 주어지는 passage와 answer를 바탕으로 의미있는 question을 생성하는 것이다. 이러한 QG는 data augmentation의 관점에서 QA에 적용되기도 한다. 초기의 QG는 tem..