本发明涉及智能问答技术领域，具体涉及一种基于Bert模型的意图识别与槽值填充联合预测方法，该方法包括：输入目标文本，得到目标文本的词向量、段向量和位置向量，将词向量、段向量和位置向量拼接作为Bert模型的输入向量，输入训练好的Bert模型中，训练好的Bert模型输出意图表示向量和槽值序列表示向量，将意图表示向量和槽值序列表示向量在Gate层通过权重计算，计算出联合作用因子，将联合作用因子作用于槽值序列表示向量，最终输出预测的意图分类和槽值序列。本发明在Bert层上使用Gate机制，充分利用意图识别和槽值填充的内在联系，降低任务错误预测率。