本发明涉及针对请求和情感标签生成的带有指定情感的机器回复方法，属于自然语言处理技术领域。本发明利用深度学习框架，引入预训练情感打分机制，能够控制回复生成过程中的情感表达，考虑到了词汇以及词与词之间相互作用；引入细粒度情感词典，综合考虑了情感词汇在不同情感类别中出现的概率，同时在训练过程中微调，能够丰富输出回复的情感表达；利用条件变分自编码器对参考回复建模，使得解码器能够学习到输入和输出的对应关系，优化回复与输入请求之间的语义关联。本发明在多个情感对话生成数据集上均取得了良好的性能提升，同时本发明提出的预训练情感打分器具有很强的灵活性和适配性。