面向推理纠错训练的结构化样本生成方法及系统

本发明公开了一种面向推理纠错训练的结构化样本生成方法及系统，涉及人工智能技术领域，主要解决纠错样本缺乏可控性，导致模型训练的稳定性与泛化能力低的问题。主要包括依据预期纠错模型的推理链结构类型和历史推理数据，确定至少一个目标错误类型及目标错误类型的错误分布信息；依据目标错误类型和错误分布信息，对推理数据样本集中各推理数据样本对应的标准推理链分别进行结构化错误注入，生成推理数据样本的错误推理链；对推理数据样本与对应错误推理链的组合，分别进行错误分析，生成错误信息；以错误信息作为监督标签，错误推理链和推理数据样本作为样本数据构建错误推理监督样本，得到错误推理监督样本集。主要用于生成推理纠错样本。