独立的语音识别系统已经基本完善,进入了各个领域,进入了人们的生活中。但是,单单利用语音识别技术能做到事情程度太浅。在机器能听写的情况下,人们自然希望其可以理解,甚至可以与人进行交流。口语对话系统正是这一套语音相关技术的融合,正承载着让人类与机器能沟通的重任。当前对话系统由多个模块组成,任何模块的失误都很可能导致整段对话失败。本课题为了提高对话系统的稳健性,从多角度进行研究。由于语音识别错误不可避免,本课题提出了基于指正的语音识别错误纠正方法。为了允许快速扩展对话系统支持的领域,需要使用到原有领域的大量数据进行辅助,需要支持对领域自由定制,本课题在支持领域迁移和定制的口语语义理解上进行了研究。由于任务中出现的较长的属性值不能一次识别正确,而这些属性值往往又是最重要的信息,本课题设计了对话式属性值纠错的方法。这些方向在不同场景,不同问题下,使对话系统的可接受度进一步提高。