如何吸引读者？生成引导性问题以促进主动阅读

在 written text 中使用问题是提高可读性的有效策略。然而，什么使得一个 active reading question 有效，这些问题的语言角色是什么，以及它们对 human reading 的影响仍未得到充分研究。我们引入 GuidingQ，即来自教科书和科学文章中 10K 条 in-text questions 的数据集。通过分析该数据集，我们present 对这些问题的 use、distribution 和 linguistic characteristics 的全面理解。然后，我们探索 various approaches to generate such questions using language models。我们的结果突显了捕获 question 之间关系的重要性以及在生成这些 questions 时进行 question position 识别的挑战。最后，我们进行一次 human study 来理解这些 questions 对 reading comprehension 的影响。我们发现，生成的 questions 质量很高，几乎在提升读者记忆和理解方面效果不如 human-written questions。