智能文本机器人的工作原理主要基于自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法。

首先，机器人会对接收到的文本信息进行预处理，包括分词、词性标注等操作，将原始文本转换为机器可理解的结构化数据。

接着，机器人利用NLP技术对这些结构化数据进行语义分析，理解用户的意图和需求。NLP技术包括句法分析、命名实体识别、情感分析等，可以帮助机器人识别文本中的关键信息，如主题、关键词、情感倾向等。

然后，机器人会根据用户的意图和需求，在预先构建的知识库中查找相关信息，或者利用机器学习算法对历史数据进行训练和学习，生成回复。

最后，机器人会将生成的回复返回给用户，完成一次交互。

智能文本机器人的性能和准确性很大程度上取决于训练数据的质量和数量，以及所使用的算法和模型的复杂度和泛化能力。因此，在开发智能文本机器人时，需要充分考虑这些因素，并不断优化和改进算法和模型，提高机器人的性能和准确性。