对话式人工智能的技术原理主要包括自然语言处理、机器学习和推理推断。

  首先是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)，它包括了文本分词、词性标注、句法分析、语义理解等技术，目的是将输入的自然语言文本转化为机器可以理解和处理的形式。

  第二，机器学习技术是对话式人工智能的关键。通过大量的训练数据，机器学习模型可以学习到输入和输出之间的相关性。对话系统通常使用监督学习的方法，其中将对话历史、意图和用户的回答作为输入，将下一句话的回答作为输出。模型可以根据历史数据学习到对话流程、优化策略和生成回答的方式。

  第三，推理推断是指对话系统根据已有的知识进行推理和推断，以理解和回答用户的问题。常见的推理推断技术包括规则引擎、知识图谱和逻辑推理。这些技术可以用来处理复杂的问题和推理过程，提升对话系统的智能水平。

  除了上述技术原理，对话式人工智能还可以结合其他相关技术，例如语音识别、语音合成和情感分析等，以提供更好的用户体验和更准确的回答。

  需要注意的是，不同的对话式人工智能系统可能采用不同的技术原理和算法，因此具体的实现方式可能会有所不同。以上所述是对话式人工智能通常采用的一般技术原理。