從廣義上講，機器人是一種旨在透過互聯網與人類用戶進行通訊的電腦程式。
更具體地說，聊天機器人是在聊天平台和網站上運行的機器人，旨在以類似於即時訊息的格式與訪問該聊天或網站的人保持對話。
然後，聊天機器人被編程為獨立於人類操作員。您可以用自然語言回答問題，並像真人一樣做出回應。
讓我們實現這一目標的技術基於人工智慧的一個非常流行的分支：機器學習。
這種學習是使用三種同時工作的方法進行的。
聊天機器人如何運作
模式匹配
機器人使用模式匹配對文字進行分類並為客戶提供適當的回應。
也就是說，聊天機器人知道答案，因為它將問題與先前在工具配置階段編程的數千種模式之一相關聯。
演算法
對於每種類型的問題，資料庫中必須有唯一的模式才能提供適當的答案。
但模式的高度組合最終會創建一個層次結構，如果沒有“幫助”，就很難管理。
這種幫助是由演算法提供的。其任務是透過 求職者資料庫 為問題中某些單字的重合分配機率來減少要分析以選擇答案的模式數量。
技術人員將這種方法稱為「還原論」：給出簡化的解決方案，將問題簡化。
人工神經網絡
基於機率，演算法的使用並不能 如何從任何網域取得電子郵件地址？ 保證所提供的答案是正確的。
因此，演算法有必要從錯誤中學習，以免重蹈覆轍，為此使用了人工神經網路。
神經網路是一種使用加權連接從輸入資 埃克萊拉納賈 料獲取結果（輸出）的方法，加權連接是在訓練資料時透過重複迭代計算得出的。
換句話說，每個問題都分為組成它的單詞，這些單詞用作神經網路的輸入。
透過迭代，調整每個單字的權重和機率以提高反應的精確度。