本发明实施例提供一种意图预测模型的训练方法。该方法包括：意图预测模型接收训练数据，判断训练数据是否满足预设训练标准；当满足预设训练标准时，基于BERT确定训练数据的真样本，与生成器生成的第一假样本，至少对判别器的参数进行训练，以使判别器区分所有样本的意图类别；利用生成器输出的第二假样本，对生成器的参数进行训练，以生成判别器无法预测的假样本；重复对判别器与生成器进行对抗训练，直至意图预测模型收敛。本发明实施例还提供一种意图预测模型的训练系统。本发明实施例可以减少人工处理数据集的成本，在用户未能很好的提供模型训练所需要的空样本的时候，可以更好地利用用户所提供的数据集，不需要对数据集进行较为复杂的处理。