本发明公开了一种基于Unilm优化语言模型的中文问题生成方法，本发明在Unilm模型中加入每个单字和领域词汇的相对位置信息时设置了一种相对位置遮盖矩阵，将该矩阵融入模型不仅能学到更多的位置关系也可以在针对目标领域输入生成问题时具有更好的效果。同时使用copy机制，使得输出在一定程度上能从原句中拷贝，提高了输出语句和原句的相关性。为了提高训练数据样本，使用了回译与实体词替换相结合的策略实现数据的增强。领域预训练也被应用于模型用于增强模型在特定领域的推断能力。基于这三个策略同样的问答数据集本发明提出模型具有更好的效果。