要让AI数字人小程序更好地理解和生成自然语言，可以从以下几个方面进行改进：

NLP是AI数字人理解和生成自然语言的基础。通过不断优化NLP算法，可以提高数字人对自然语言的理解能力，使其能够更准确地解析用户的意图。例如，使用更先进的词向量模型（如BERT、GPT等），可以让数字人更好地理解词语的语义和上下文关系。

丰富的语料库和知识图谱可以帮助数字人更好地理解和生成自然语言。通过收集和整理大量的文本数据，数字人可以学习到更多的语言表达方式和知识，从而提高其语言理解和生成能力。例如，构建特定领域（如教育、医疗等）的知识图谱，可以让数字人在该领域内提供更、准确的回答。

情感计算可以使数字人更好地理解用户的情感状态，并作出相应的情感反应。通过分析用户的语言、表情等多模态信息，数字人可以识别用户的情绪，并生成带有情感色彩的回应，从而提高交互的真实性和亲切感。

结合语音、手势、表情等多种交互方式，可以让数字人的交互更加自然和流畅。例如，用户可以通过语音指令与数字人交流，数字人则可以通过语音合成技术生成自然的语音回应，同时结合面部表情和肢体动作，使交互更加生动。

根据用户的喜好、性格等特征对数字人进行个性化定制，可以让数字人与用户建立更深的情感连接。例如，数字人可以根据用户的历史交互记录学习用户的语言习惯和兴趣爱好，从而提供更加个性化的服务和回应。

通过不断优化数字人的算法和模型结构，可以提高其对自然语言的处理效率和准确性。例如，采用更高效的深度学习算法（如Transformer架构），可以让数字人在处理长文本和复杂语义时表现更好。

随着数字人应用的普及，数据隐私和安全成为重要问题。确保用户数据的保护，防止数据泄露和滥用，是数字人技术发展必须解决的问题。例如，采用加密技术和严格的数据管理制度，保护用户的隐私信息。

通过上述方法的综合应用，可以显著提升AI数字人小程序对自然语言的理解和生成能力，使其能够提供更加自然、流畅、个性化的交互体验。