NLP是电话机器人的耳朵,有了这项技术,机器人就能听懂客户说的意思,同时给出反应。通过语音识别系统,可以使机器人具有识别以及可以快速识别认客户对话的才能,在短时间内对问题做出回应,进行人机交互对答。同时,因为交互分析系统选用抗噪性极强的深度神经学算法以及卷积神经网络算法（卷积神经网络的整体结构，也成为影响其工作效率和效果的重要因素。
一个比较典型的做法，是首先对输入的图像展开一个大卷积核神经层加工，确保训练时间得到控制的同时有效降低错误率。并且可以考虑以全连接型的神经网络和Softmax回归作为算法结构的结尾，输出概率最高的几个处理结果，便于衡量算法准确率。）,这就提高了机器人完结一问多回的高度理解力。
深度学习技术既可以用于基于检索的模型，也可以用于生成式模型，但是chatbot领域的研究似乎正在向生成式模型方向发展。 像seq2seq这样的深度学习体系结构非常适合l来生成文本，研究人员希望在这个领域取得快速进展。 然而，我们仍然处于建立合理、良好的生成式模型的初期阶段。现在上线的生产系统更可能是采用了基于检索的模型。对话越长，就越难实现自动化。 一种是短文本对话（更容易实现） ，其目标是为单个输入生成单个响应。 例如，你可能收到来自用户的特定问题，并回复相应的答案。 另一种是很长的谈话（更难实现） ，谈话过程会经历多个转折，需要跟踪之前说过的话。 客户服务中的对话通常是涉及多个问题的长时间对话。
