Python 问答中的问题生成&x2B；自然语言处理

我有一个数据集（大约3K到4K）excel文件，每个文件都有大约12K条记录，这些记录是常见问题解答、电子邮件对话、博客评论、聊天等的组合

最好的部分是，它有两个专栏，一个是问题，另一个是答案

excel中的一条示例记录-（注意-无法公开客户机数据，因此我自己只创建一条记录来解释该场景）

例如。 示例问题-

印度的IIT学院是什么？

示例答案-

印度理工学院（IITs）是位于印度的自治公立高等教育学院。它们受1961年《技术学院法》管辖，该法宣布它们为国家重要机构，并规定了它们的权力、职责和治理框架。1961年的《技术研究所法》列出了23个研究所。每个研究所都是自主的，通过一个共同理事会（IIT理事会）相互联系，该理事会监督它们的管理。人力资源开发部长是IIT理事会的当然主席。截至2018年，所有IITs本科生课程的总学额为11279。

客户的要求是—

从（以上示例答案）段落中生成尽可能多的简单问题及其答案，并将其附加到同一excel中

（然后，他将进一步处理每个excel，方法是将其提供给他的某个工具，该工具将生成聊天机器人故事）

例如

• 它是自主的吗？（回答：

  是

  ）
• 什么支配着IIT？（答：

  1961年《技术学院法》

  ）
• IIT位于哪个国家？（回答：

  印度

  ）
• 《1961年技术学院法》列出了多少所学院？（回答：

  二十三个

  ） 等等

答案生成我可以使用AllenAI完成，但不确定如何生成问题？ 我尝试了一个，但它看起来不完整，需要更多的努力，因为我是NLP或ML的新手，所以不知道如何做这些更改

有关于在问答中生成问题的帮助吗

我可以在现有的语言模型（如spacy的模型）之上创建任何模型来生成实体，然后生成问题吗