本发明公开了一种基于语义理解的文本机器人对话方法及系统，所述方法包括：通过获得第一用户的第一对话文本信息；基于第一机器人的第一任务目标，构建第一粗细粒度分类模型；进一步的，获得第一粒度分类结果，根据所述第一模拟场景对所述第一用户进行信息预测，获得第一预测场景结果；根据所述第一预测场景结果，获得第一兴趣知识图谱；通过所述第一质量控制模块获得第一用户兴趣特征，最终生成第一对话语料库进行对话。解决了现有技术中存在任务型机器人不能基于用户的一段文字指令判断用户意图并及时做出相应反馈，不能及时解决用户实际需求的技术问题。达到了通过场景化和质量控制丰富对话语料库，提高反馈质量和效率的技术效果。