CVAEの枠組みにおいて、潜在変数を文の意味を示すダイアログアクトと文の表現を表すランダムなベクトルにNNを用いて分離、分離関数と応答文に適した潜在変数を獲得する関数を学習する。分離するNNの逆関数を潜在変数の再構成時にも使用する事により、指定したダイアログアクトをから応答文生成に適した潜在変数に変換する

DailyDialog Corpusでベースラインと比較して、ベクトルベースの評価指標において大幅に上回る性能を示した。また、内容と意図が適切かの人手評価でも、既存手法に比べて高い評価を得た。