على الرغم من الأداء الممتاز في مهام مثل الإجابة على الأسئلة، تظل الهيغات القائمة على المحولات حساسة للمغوصات النحوية والسياقية. توفر إعادة صياغة الأسئلة (QP) حلا واعدا كوسيلة لزيادة مجموعات البيانات الحالية. تتضمن التحديات الرئيسية لنماذج QP الحالية عدم وجود بيانات تدريبية وصعوبة في توليد أسئلة متنوعة وطبيعية. في هذه الورقة، نقدم الفتح، إطارا لتوليد مجموعات البيانات الاصطناعية للحصول على إعادة صياغة الأسئلة السياقية. تحقيقا لهذه الغاية، توظف الفتح أولا نموذج جيل سؤال للإجابة (QG) لإنشاء مجموعة بيانات سؤال-زوج ثم يستخدم هذه البيانات لتدريب نموذج إعادة صياغة الأسئلة السياقية. نقوم بتقييم الفتح على نطاق واسع وإظهار قدرتها على إنتاج أزواج أسئلة متنوعة وطلاقة أكثر من الأساليب الحالية. ينشئ نموذج إعادة الصياغة السياقية لدينا أيضا خط أساس قوي للحصول على إعادة صياغة سياقية نهاية إلى نهاية. علاوة على ذلك، نجد أن السياق يمكن أن يحسن النتيجة BLEU-1 على الضغط السياقي والتوسع بنسبة 4.3 و 11.2 على التوالي، مقارنة بنموذج غير سياقي.