基于博弈生成对抗网络的知识问答模型训练方法及系统

本发明公开了一种基于博弈生成对抗网络的知识问答模型训练方法及系统，其包括如下步骤：步骤S1，构建环境角色Critic‑agent、题目生成器Setter‑agent和回答生成器Player‑agent；步骤S2，基于给定知识点和对象，利用大型语言生成模型反向构建问答样本对，形成初始训练集；步骤S3，将环境角色Critic‑agent作为答案质量的判断者，所述环境角色Critic‑agent用于对回答生成器Player‑agent给出的答案进行打分；步骤S4，利用所述题目生成器Setter‑agent出题，与所述回答生成器Player‑agent形成博弈；步骤S5，引入知识蒸馏，基于预训练的大模型向小模型中迁移知识；步骤S6，构建测试集，评估系统效果。本发明可降低样本收集成本、能增强系统泛化能力、可提高系统鲁棒性。