1.一种领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，所述步骤b具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，所述步骤b1具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，所述步骤b2具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，所述步骤b3具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，所述步骤b4具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，所述步骤b5具体包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，所述步骤b6具体包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的领域数据增强与多粒度语义理解的多轮对话方法，其特征在于，所述步骤b8中，在微调的同时，多轮对话模型使用多任务联合训练框架，将预训练模型的参数导出，在两个辅助任务优化的过程中学习不同粒度的时序语义信息并且更加适应当前领域数据集；在微调的过程中同时优化两个辅助任务与一个主任务，因此，模型的完整损失函数如下：
10.一种采用如权利要求1-9任一项所述方法的多轮对话系统，其特征在于，包括：