我正在进行一个项目，旨在从句子中生成问题。目前，我已经能够生成类似这样的问题：“安吉拉·默克尔是德国的总理。” -> “安吉拉·默克尔是谁？”

当然，我希望问题看起来像是“谁是…？”。有没有我还没想到的简单方法可以实现这一点？

我目前的想法是训练一个英语（非完全问题）到英语（问题）的翻译器，可能使用现有的机器翻译引擎如moses。这是否有些大材小用？我需要多少数据？是否有针对此问题或类似问题的语料库？使用通用翻译引擎是否适合这项任务？

回答：

查看迈克尔·海尔曼的论文《从文本自动生成事实性问题》，了解问题生成的背景知识，并了解他对这一问题的处理方法。你可以通过搜索“问题生成”的研究找到更多信息。他提到了一份来自微软的语料库：微软研究问答语料库。

我认为，仅基于（当前）统计机器翻译方法的途径不会很有效，因为你通常需要对源句子进行更深入的句法分析，才能很好地生成合适的问题。对于像你的例子那样的简单问题，设计句法树转换来生成问题是相当容易的，但一旦句子稍微复杂一些，情况就会变得更加棘手。