智能问答机器人主要采用了以下技术： 自然语言处理技术（NLP）：NLP技术包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等处理步骤，可以将用户输入的问题转化为机器能够理解的结构化表示。

这是实现人机交互的基础。

语义理解技术：语义理解是一种将自然语言表达的语义内容转换成计算机可理解的形式的技术。

它能够将用户的问题意图进行分类或标注，从而理解用户的真正需求；目前主要采用的语义理解技术包括深度学习，语法分析和知识图谱等。

文本分类技术：文本分类是指将文本数据按照预定义的类别进行分类。

在智能问答机器人中，文本分类主要用于将用户提问按照问题类型进行分类，如人物、地点、事件、时间等。

这有助于机器人更准确地理解用户的问题，并找到相关的答案。

信息检索技术：信息检索是指从大量的文本信息中，寻找与用户提问最匹配的答案。

信息检索技术主要包括倒排索引和相似度匹配等；倒排索引能够通过关键词检索，快速找到与问题相关的文档；相似度匹配可以根据问题和文档的相似度，计算出最相关的答案。

机器学习技术：机器学习是指通过大量训练数据，让计算机自动地学习和改进，从而能够完成一些复杂的任务。

在智能问答机器人中，机器学习技术可以用于优化语义理解、文本分类和信息检索等算法，提高机器人的性能和准确率。

此外，智能问答机器人还可能采用多轮对话技术、个性化推荐技术、跨语言交互技术等其他技术，以提供更加智能化、人性化的服务。

总的来说，智能问答机器人是多种技术综合应用的结果，这些技术共同实现了人机交互的智能化和自动化；随着技术的不断发展和创新，智能问答机器人的性能和服务能力也将不断提升。