文本匹配方法旨在判断两段文本是否表达相同的含义或者描述相同的事件。文本匹配是一项非常重要的自然语言理解任务,在搜索引擎、在线客服等服务中有着广泛的应用。由于文本结构复杂,语义丰富,而且文本对之间往往具有复杂的交互关系,使得文本对之间的语义匹配成为一个具有挑战性的任务。因此针对当前文本匹配任务存在的问题,本文研究了一种短文本表示模型、短文本匹配模型以及长文本匹配模型,本文开展的研究工作如下:（1）针对当前大多数短文本表示模型缺乏全局句法依赖关系等空间信息导致文本表示质量下降的问题,提出一种基于异构图和图注意力网络的短文本表示模型。该模型通过建立短文本的异构图结构,利用句法依存关系、点互信息以及上下文信息充分捕获短文本的空间特征,并利用图注意力网络（Graph Attention Network,GAT）对异构图节点进行嵌入表示,更好地提取有效特征。该模型优于基于时序建模的短文本表示模型,在短文本匹配任务上也取得了非常具有竞争力的结果。（2）针对现有的短文本匹配模型对短文本建模时未考虑到词的相对距离的重要性,导致对文本对的核心语义的建模出现偏差的问题,提出一种基于距离感知自注意力和多角度匹配的短文本匹配模型。该模型将短文本中词与词之间的距离信息融入到自注意力机制中,使得注意力集中到那些距离更近的词上,与此同时,利用交互注意力机制捕获短文本间的交互关系,最后利用多角度相似性建模方法进一步提升短文本匹配效果。该模型在短文本匹配基准数据集LCQMC、BQ以及Quora上分别取得了86.8%、84.1%和89.2%的准确率值,该结果优于现有公开发表的短文本匹配模型,并且其网络参数和时间复杂度更低。（3）针对现有的长文本匹配模型难以提取长文本中的核心主题和关键信息,并且难以建模长文本对之间的复杂交互关系,导致长文本匹配性能变差的问题,提出一种基于聚合关键词图和多头图注意力网络的长文本匹配模型。该模型提出了将两个长文本建模为聚合关键词图的方法,建模长文本对的空间结构,并将长文本对的局部匹配特征嵌入到聚合关键词图中,最后再利用多头图注意力网络对聚合关键词图进行特征抽取,进一步提高对长文本对的匹配性能。该模型在长文本匹配基准数据集CNSE和CNSS上分别获得了82.4%和89.8%的F1值,该结果均优于现有先进的长文本匹配模型。综上所述,本文提出的短文本表示、短文本匹配以及长文本匹配方法均具有一定的研究价值和应用价值,能够为基于文本匹配方法的应用提供更高效和舒适的服务。