“问题生成是机器阅读理解数据集构建的子任务,指让计算机根据给定有(无)答案的上下文,生成流利通顺的问题集。在中英文领域,以端到端为基础的问题生成模型已经得到了很好的发展,并且构建了大批高质量的问答对。但是在低资源语言(藏文)领域,以机器阅读理解、智能问答系统为代表的数据驱动型任务中仍然普遍存在数据量较少和问答对过于简单的问题。因此,本文提出了三种面向藏文机器阅读的有难度问题的生成方法:(1)基于藏文预训练语言模型进行掩码、替换关键词生成不可回答问题。(2)根据相似段落的问题交叉生成不可回答的问题。(3)根据三元组生成具有知识推理的问题。最后,本文在构建的数据集上进行了实验,结果表明,包含不可回答、知识推理等类型的机器阅读理解数据集对模型的理解能力提出了更高的要求。另外,对构建的不可回答问题,从数据集的可读性、关联性和可回答性三个层面验证了数据集的质量。”