如何在python（NLP）中更改句子结构（祈使句>疑问句）

Question

我想建立一个模型，能够以祈使句的形式接受一个句子，并以疑问句的形式输出一个新句子（但是，两个句子的意思是相同的——两个句子都是命令）。我已经看到了下面的问题，并且对可以使用哪种模型做了一些研究，但是我被难住了。任何关于从这里到哪里的建议都是非常受欢迎的

Convert interrogative sentence to imperative sentence

示例数据：

我有几个祈使句和疑问句

    Imperative: Make sure you know what your own assets are and operate them accordingly.
    Interrogative 1: Do you know what your own assets are and can you operate them accordingly?
    Interrogative 2: Do you know what your own assets are and how to operate them accordingly?

    Imperative: Hold your hands in position.
    Interrogative 1: Can you hold your hands in position?
    Interrogative 2: Could you hold your hands in position?

我更喜欢用机器学习的方法，因为我的句子太多了

最终目标是能够输入祈使句，并具有相同含义输出的随机疑问句

我所做的

我已经创建了一个基于规则的系统，可以使用NLTK的词性标记组块以87%的准确率对命令进行分类。我还能够使用NLTK的上下文无关语法函数从句子中提取语法。我对神经语言模型和LSTM做了一些研究，但这些似乎想把一段或更多的文本作为训练。我想用单句作为训练，有明确的输出可能性

最后一个问题

有没有一种算法可以用来训练祈使句和疑问句之间的语法差异，这样我就可以简单地输入祈使句，并得到一个疑问句作为回报？我是否应该研究其他方法