本发明提出一种阅读理解问题的自动生成方法，属于自然语言处理的问题生成领域，该方法包括：通过对RACE数据集进行数据过滤和应用一种答案标记方法进行答案单词标记，重建了一个QG数据集RACE4QG；构建一个端到端的QG模型，QG模型中编码器的GRU以单词嵌入、答案标记和GAT生成的向量的拼接作为输入；编码器的隐藏状态通过门控自注意力机制，得到最终的通道‑答案表示，并输入解码器；进行问题生成模型的解码。本发明针对英语教师手动生成阅读理解问题时周期过长、耗时费力的弊端，采用深度神经网络的方法自动生成阅读理解问题。实验结果表明，本发明在机器自动评价和人工评价方面都优于传统的方法。