中文聊天机器人在线的必备语义理解能力是通过深度学习和自然语言处理技术实现的。

机器人需要通过大规模的中文语料库进行训练，以了解中文的语法结构、词汇表和常见表达方式。这样的训练可以使用神经网络模型，如循环神经网络（RNN）或变种，例如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）。这些模型可以捕捉到句子中的上下文信息，帮助机器人理解句子的语义。

其次，机器人需要具备词义消歧的能力，即在句子中遇到多义词时能够正确地判断其具体含义。这可以通过词向量模型来实现，例如Word2Vec或GloVe。这些模型可以将每个词映射到一个向量空间中的固定长度向量，使得具有相似意思的词在向量空间中距离较近。通过比较词向量之间的相似度，机器人可以判断出句子中多义词的具体含义。

此外，机器人还可以利用预训练的语言模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来进行语义理解。BERT通过双向Transformer模型学习句子中每个词的上下文信息，并将其编码为固定长度的词向量。这种预训练模型可以帮助机器人更好地理解句子的语义，并在后续任务中进行微调。

另外，机器人还可以通过实体识别技术来识别句子中的实体，如人名、地名、组织名等。这可以通过训练一个实体识别模型，将输入的句子划分为不同的实体类别，并为每个实体分配一个标签。通过识别实体，机器人可以更好地理解句子的语义，并根据实体的具体信息提供更准确的回答或建议。

最后，机器人还可以结合问答系统的技术，通过构建知识图谱或知识库来帮助语义理解。知识图谱可以将不同实体之间的关系以图的形式表示出来，而知识库则包含了大量的事实和常识知识。机器人可以利用这些知识来回答用户的问题，或者通过推理和推断来解决一些复杂的语义理解任务。

综上所述，中文聊天机器人在线的必备语义理解能力是通过深度学习和自然语言处理技术实现的。这些技术包括神经网络模型、词向量模型、预训练模型、实体识别技术以及问答系统等。这些能力的结合可以帮助机器人更好地理解中文句子的语义，并提供准确的回答和建议。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士致力于解释复杂概念，提供深刻见解，增强您的信心，尽全力成为您身边最佳的学习伙伴。