自動質問生成の目的は、与えられた文章からその部分的な範囲で回答可能な質問を生成することです。従来の手法では、主に堅固なヒューリスティックルールを使用して文を関連する質問に変換していました。本研究では、ニューラルエンコーダー-デコーダーモデルを用いて自然言語の文から意味的かつ多様な質問を生成することを提案します。エンコーダーは入力テキストと回答位置を読み取り、回答に意識した入力表現を生成し、これをデコーダーに供給して回答に焦点を当てた質問を生成します。SQuADデータセットを使用して神経質問生成に関する初步的研究を行い、実験結果は当手法が流暢かつ多様な質問を生成できることを示しています。