论文提出了一种隐意图对话模型（Latent Intention Dialogue Model, LIDM），通过离散的隐变量来学习对话意图，这些隐变量可以看作引导对话生成的动作决策，提高基于手工构建的状态-动作集传统强化学习模型所生成对话的多样性。