本研究提出了一种无监督的自动化流程，利用问答模型和聚类方法从对话数据中抽取意图，准确度超过85%。同时介绍了MULTI3NLU++数据集，支持多语言自然语言理解。通过增强学习和对比学习策略，提升了多轮对话系统的意图识别能力，显著提高了分类准确率，推动了自然语言理解模型的发展。