对话相关的任务中，Dialogue System常常需要根据场景的变化去解决多种多样的任务。任务的多样性（意图识别、槽位解析、DA识别、DST等等），以及领域训练数据的稀少，给Dialogue System的研究和应用带来了巨大的困难和挑战，要使得dialogue system得到更好的发展，需要开发一个通用的对话理解模型。为此，我们给出了基于BERT的对话通用理解模块(DGU: DialogueGeneralUnderstanding)，通过实验表明，使用base-model(BERT)并结合常见的学习范式，就可以在几乎全部对话理解任务上取得比肩甚至超越各个领域业内最好的模型的效果，展现了学习一个通用对话理解模型的巨大潜力。
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