要让聊天机器人做到拟人化回复，可以考虑以下几个方法：

自然语言处理（NLP）：NLP技术可以帮助机器人理解和解析人类的语言，从而更好地模拟人类的回复。通过训练模型来识别和处理各种语言模式和语境，机器人可以更加准确地理解用户的意图，并给出更贴近人类语言的回复。

情感分析：情感分析技术可以帮助机器人识别用户的情绪和情感，从而更好地回应用户的话语。通过分析用户的文本或语音信息，机器人可以检测用户的情感倾向，如积极、消极或中性，并相应地调整回复的语气和内容。

对话管理：对话管理技术可以帮助机器人跟踪和管理对话的上下文，从而更好地回应用户的话语。通过记录先前的对话历史和用户的意图，机器人可以根据上下文生成更相关的回复，并保持对话的连贯性和一致性。

个性化回复：个性化回复可以帮助机器人更好地适应用户的个性和偏好。通过分析用户的个人信息、历史对话和行为模式，机器人可以了解用户的兴趣、偏好和风格，并生成更符合用户个性的回复。

使用人类化的语言和语气：为了让机器人的回复更贴近人类的表达方式，可以使用更自然、流畅的语言和语气。例如，可以使用口语化、俚语化的表达方式，或者加入一些适当的幽默或情感色彩，从而让机器人的回复更具人情味和亲和力。

深度学习和生成对抗网络（GANs）：通过深度学习和GANs技术，机器人可以学习生成更自然、多样的回复。GANs由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器尝试创建看起来像人类生成的回复，而判别器的任务是识别哪些回复是机器生成的，哪些是人类生成的。这样，生成器可以学习如何更好地模仿人类的回复风格。

人机协作：在某些情况下，当机器人不确定如何回应时，可以请求人类的帮助。这种人机协作的方式可以让机器人在与人类互动的过程中不断学习和改进。

持续学习和优化：为了让机器人的回复更加拟人化，需要不断进行学习和优化。通过分析用户的反馈和行为数据，可以发现机器人的不足之处并进行相应的改进。此外，还可以使用强化学习等技术来优化机器人的回复策略，使其更加适应不同的用户和场景。

要让聊天机器人做到拟人化回复，需要综合运用自然语言处理、情感分析、对话管理、个性化回复等多种技术手段和方法，并持续进行学习和优化。