智能文本机器人技术是一种基于自然语言处理（NLP）、机器学习等人工智能技术的语言交互技术。它使机器人能够理解和回应人类文本信息，实现与人类用户之间的智能文本交互。

这项技术主要包括以下几个关键部分：

文本理解与处理：通过NLP技术，机器人能够理解和分析人类语言的语法、语义和上下文，从而准确理解用户的意图和需求。

机器学习：机器学习技术使机器人能够基于大量文本数据的学习和训练，不断提高自己的理解和回应能力。通过不断的学习和优化，机器人能够更加准确地理解和回应用户的文本信息。

对话管理：智能文本机器人需要维护一个对话过程，包括话轮的转换、上下文的理解等，这需要对话管理技术的支持。

知识图谱与推理：为了使机器人能够理解和回应更广泛的主题和问题，智能文本机器人技术还需要借助知识图谱和推理技术。知识图谱提供丰富的结构化知识，而推理技术则使机器人能够在现有知识的基础上进行逻辑推理和判断。

在实际应用中，智能文本机器人技术可以用于实现聊天机器人、问答机器人、客服机器人等，为用户提供高效、便捷的语音交互体验。随着技术的不断发展和创新，智能文本机器人的理解和回应能力将会越来越强，应用的领域也将越来越广泛。