一种基于归因文本的模型训练方法、系统及信息检索方法

本发明涉及人工技术领域，尤其是指一种基于归因文本的模型训练方法、系统及信息检索方法，包括：在原始数据集中提取相关文档集；根据相关文档集生成包含引用的问答对，与该相关文档集构成一个样本；生成多个样本后，计算每个样本的F1分数，将F1分数低于过滤阈值的样本剔除；从原始数据集中随机选取无关文档，加入过滤后的样本的相关文档集中并打乱顺序，并更改引用，得到噪声增强后的样本；以噪声增强后的样本构建训练集对大语言模型进行监督微调，得到完成训练的大语言模型。本发明无需人工标注，能够自动生成高质量的归因文本训练样本。