本公开提出了一种对话模型的训练方法、对话机器人的对话方法、装置和电子设备，涉及自然语言理解和深度学习等人工智能领域，其中，方法包括获取不同说话人各自的对话样本数据，其中，对话样本数据包括对话语料和回复语料；将对话样本数据输入目标对话风格识别模型中，获取说话人对应的对话风格数据；将对话样本数据以及对话风格数据，生成对话模型的对话风格样本数据；基于对话风格样本数据，对对话模型进行训练，以生成目标对话模型，其中，目标对话模型用于输出具有对话风格的回复信息。本公开中，使得目标对话模型可以实现具备精准灵活的说话风格的信息回复，优化了人机对话过程中的用户体验度。