训练数据的收集和准备是建立一个有效问答系统的重要步骤。以下是一般的流程：

  1. 确定目标领域：首先要确定问答系统所针对的领域。可以选择一到多个领域，根据需要进行拓展。

  2. 收集语料库：收集与目标领域相关的大规模语料库。这些语料库可以包括维基百科、专业书籍、学术论文、新闻报道等。

  3. 数据预处理：对语料库进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等。这有助于减少数据的噪声，提高模型的准确性。

  4. 问题标注：为了训练问答系统，需要给每个问题和答案标注相应的标签。这些标签可以是问题的分类、答案的起始和结束位置等。 这可以通过人工标注或自动标注的方式完成。

  5. 知识库构建：建立一个知识库以提供答案。可以利用已有的知识源，如维基百科等，也可以通过网页抓取、爬虫等方式构建自己的知识库。

  6. 数据拆分：将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调优模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。

  7. 数据增强：在训练集中进行数据增强，可以通过同义句替换、词语插入、句子重组等方式扩充训练数据，增强模型的泛化能力。

  8. 模型训练：使用标注好的数据集训练问答系统模型，可以选择适合的深度学习模型，如BERT、GPT等，并根据实际情况进行调优。

  9. 模型评估：使用测试集评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。

  10. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，对超参数进行调整，并进行反复的训练和验证，直至达到预期的性能水平。

  需要注意的是，数据的质量对训练和模型性能至关重要。因此，在数据收集和准备的过程中，要尽量避免一些显而易见的错误和噪声，确保数据的准确性和可靠性。此外，还要保护用户的隐私，合法、合规地处理和使用用户数据。