文本匹配（Text Matching）是自然语言处理领域的一项核心技术，旨在评估两个或多个文本片段（如句子、段落或查询）之间的相似度、相关性或等价性，其核心在于通过语义分析或表面特征计算来判断文本间的关系，从而支持信息检索、问答系统等应用场景。
在AI产品开发的实际落地中，文本匹配技术被广泛应用于搜索引擎（如匹配用户查询与网页内容）、智能客服（如识别用户意图并关联预设回答）以及推荐系统（如基于用户偏好与物品描述的关联），随着深度学习模型的演进，基于Transformer架构的预训练模型如BERT已显著提升了匹配精度和效率。
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