聊天机器人其背后的技术基本原理涉及到自然语言理解、机器学习、语音识别技术、对话控制系统设计等诸多领域。

自然语言理解（NLP）是聊天机器人的关键技术之一。NLP根据文本挖掘与处理，将人类语言转换成设备能够理解的数据与命令，以此来实现和人类的自然语言理解互动。NLP涉及的技术包含词法分析、句法分析、文本挖掘、命名实体识别、文本分析、全自动引言等。

在聊天机器人中，NLP起着非常重要的作用，主要包括以下几方面：

1、中文分词：将输入文字切分为有价值的英语单词或短语，这也是理解句子的前提。

2、语义分析：明确每一个单词的词性，如专有名词、形容词、修饰词等，从而更好地理解英语单词在语句中的重要性。

3、语法分析器：剖析句子的结构和词法关联，包含短语结构分析与依赖关系剖析。

4、实体识别：鉴别文字里的命名实体，如人的名字、地名大全、组织架构等。

5、意图识别：明确用户输入用意和意义，便于恰当回应用户请求。

机器学习是聊天机器人的另一个重要技术。根据机器学习优化算法，聊天机器人能够持续学习和优化自身的答案水平，以便更好地理解和回应用户问题。机器学习常用的算法包含无监督学习、非监督学习、增强学习等。

机器学习是指通过数据信息训练算法，并依据数据里的方式和发展趋势进行预测分析或决策的过程技术。在聊天机器人中，机器学习可用作以下几方面：

1、文本挖掘：根据训练算法将输入文本挖掘到不同类型的类型，比如问题分类归类、情感分类等。

2、词义理解：学习培训从文中提取有价值的信息内容，并理解用户的用意与需求。

3、意图识别和插槽添充：根据训练算法将用户键入的语句映射到相对应的用意，并获取必须的信息内容添充进形式参数的插槽中。

4、对话管理方法：应用增强学习等技术练习对话管理框架，明确适宜的系统响应和对话步骤。

语音识别技术和对话控制系统设计是聊天机器人的另一个重要行业。根据语音识别技术技术，聊天机器人可以检测用户的语音录入，并把它转换成文字，进而进行下一步的处理方法。对话控制系统设计牵涉到对话过程的设计方案、对话规矩的创建、对话数据的收集与分析等。

除此之外，聊天机器人还要牵涉到别的技术，如大数据挖掘、数据仓库、推荐算法等，以提高设备智能能力和回应水平。

总的来说，聊天机器人其背后的技术基本原理包括了自然语言理解、机器学习、语音识别技术、对话控制系统设计等诸多领域，这种技术的不断进步与创新，促使聊天机器人的使用越来越普遍和强劲。