问答系统中的候选答案是通过多种方法生成的。以下是几种常见的方法：

  1. 文本匹配：问答系统会将问题和预先准备好的文本进行匹配，找到与问题相关的候选答案。这可以使用基于关键词匹配的方法，例如检索模型或简单的模式匹配。也可以使用更复杂的技术，如语义匹配或深度学习模型，例如使用预训练的语言模型和嵌入式表示来理解问题和候选答案之间的语义关系。

  2. 知识图谱：问答系统可以基于知识图谱来生成候选答案。知识图谱是一个将实体、关系和属性以图的形式组织起来的结构化知识库。通过在知识图谱中查找相关的实体和关系，问答系统可以生成与问题相关的候选答案。

  3. 阅读理解：问答系统可以使用机器阅读理解技术来生成候选答案。机器阅读理解是指让计算机从给定的文本中理解并提取答案的能力。通过使用自然语言处理和机器学习技术，问答系统可以从大量的文本中找到与问题相关的信息，并生成对应的候选答案。

  4. 排序和评分：生成的候选答案可能包含多个答案，而问答系统需要对这些候选答案进行排序和评分，以确定最佳的答案。这可以使用各种排序算法和评分指标来完成，如基于语义匹配的相似度计算、回答的完整性和准确性等。

  需要注意的是，不同的问答系统可能使用不同的生成方法或组合多种方法来生成候选答案，以提供准确和有用的答案。