针对智能对话系统在语言理解和对话生成中的准确性与自然度问题，提出了基于深度学习的智能对话测试系统方法，并对其应用效果进行了评估。研究采用自然语言处理模型(bidirectional encoder representations from transformers, BERT)等深度学习模型，有效提升了系统对用户输入的理解能力及与上下文相关的响应生成能力。结果表明：该系统在语言理解、对话生成和用户体验等方面表现出较高的准确性和自然度。