一种基于大语言模型和数据增强的问答对生成方法及系统

本申请提供一种基于大语言模型和数据增强的问答对生成方法及系统，其中，对目标领域的文本进行处理，分解为语义单元集合，再通过多意图问答生成框架迭代生成候选问题；执行语义焦点漂移检测，并根据上下文指纹双向匹配调整问题，形成核心问题集；基于此集生成初步答案并利用跨模态关联增强逻辑，提取语义发散度指标；建立语义焦点轨迹档案，将问题与增强的答案集映射，筛选出最佳问答对组合；输出包含上下文溯源链的问答序列，集成语义轨迹、发散度及跨模态强度因子。本申请提高了从复杂文本中识别和生成高质量问答对的效率。