(NLU )用户语言分析和交互模型生成)生成了相应的插槽值对。 例如
因此，重要的是根据插槽值的对，生成合适的系统应答对话，反馈给用户，上述系统生成的动作可以如下输出。
因此，重要的步骤是如何从插槽值对中生成对应的语言。
第一个是基于传统模板的方法，利用正则表达式
系统的决策是从本体库中查询用户对应的所需数据。 例如，基于i want a cheap restaurant生成对应的用户动作后，从与系统对应的主体库中生成与用户动作相同的系统动作，根据系统动作填充对应的默认位置这种方式笨拙，不适用于大规模的网络。
以下方法是基于传统深度学习的方法。 利用RNN的LSTM的长短型记忆，生成发话。 具体在这里不展开。