智能文本对话机器人的核心技术主要包括自然语言处理（NLP）、自然语言生成（NLG）、机器学习、深度学习等。

其中，自然语言处理技术是智能文本对话机器人的基础，它包括文本预处理、词法分析、句法分析、语义理解等，能够将自然语言转化为计算机可读的形式，并识别和理解用户输入的文本。自然语言生成技术则能够将计算机处理后的文本转换回自然语言，实现自然语言的生成和表达。

机器学习和深度学习技术是智能文本对话机器人的核心，它们通过大量的数据训练和学习，能够实现对话的自动化和智能化。机器学习技术能够从历史对话数据中学习和预测用户的意图和需求，而深度学习技术则能够通过神经网络模型对文本进行深度的特征提取和表达，实现更加准确和灵活的对话。

此外，智能文本对话机器人还需要语音识别、语音合成等技术来实现语音交互，以及知识图谱等技术来实现智能问答和知识推理等。

总之，智能文本对话机器人的核心技术涵盖了多个领域和学科，需要综合应用自然语言处理、机器学习、深度学习等技术，并结合实际应用场景进行优化和改进。