本发明实施例提供一种语言模型自动训练方法。该方法包括：将面向场景的第一语言模型和/或面向对话节点的第二语言模型的期望意图列表发送至语义泛化系统，接收语义泛化系统基于期望意图列表内的意图信息泛化成的代表说话人意图的自生成语料；将自生成语料输入至语言模型训练系统，对语言模型训练系统训练的第一语言模型和/或第二语言模型自动发布。本发明实施例还提供一种应用于机器人定制系统的语言模型自动训练系统。本发明实施例利用自然语言生成中语义泛化生成的语料作为了语义识别语言模型训练的数据，泛化后一定程度上代表了说话人很可能说的话。可以自动化获得大量的代表了说话人的话语，准确率较高，从而使语音识别机器人回复更精准。