段落级问题生成是指从给定的段落中生成一个或多个与之相关的问题。目前的研究主要使用序列到序列的神经网络最大程度地利用段落信息，但这种方法存在冗余信息干扰、无法聚焦重点句子的问题。针对上述问题，该文提出了一种基于双注意力的段落级问题生成模型。该模型首先对段落和答案所在句子分别使用注意力机制，然后利用门控机制动态地分配权重并融合上下文信息，最后利用改进的指针生成网络结合上下文向量和注意力分布来生成问题。实验结果表明，该模型在SQuAD数据集上比现有主流模型具有更高的性能。
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