本发明公开一种面向专利咨询的多轮对话生成方法，依次对专利咨询语料进行文本去噪音、中文文本分词、去停用词、文本向量化处理；动态的从历史状态集中选择一个状态建立与当前状态的连接，模拟词与词之间的依赖关系，把产生的长距离依赖关系引入到模型的训练过程中；第一阶段基于依存句法分析获取对话语句的意图，然后第二阶段将槽位填充转化为自然语言处理中的序列标注任务，以第一阶段的结果为基础使用深度神经网络进行槽填充。根据专利咨询语料涉及特定领域知识的特点，设计了面向专利咨询的对话生成方法，该方法能够高效、便捷地实现科技咨询服务，解决了现有专利咨询服务过程中过分依赖专家人工咨询造成的交互自主性、及时性、可用性等问题。