自然语言处理（NLP）在计算机和人工智能领域一直发挥着重要的作用。在大数据普遍运用的背景下,文本相似计算研究是NLP中一项最常见且关键的任务。文本相似度计算广泛应用于多种场景,例如在信息检索中,搜索和检索词语相似的文本信息;在自动问答中,计算匹配程度并将匹配程度最高的结果作为答案;在机器翻译中,分析语句语义并计算出相似度,完成中英文的翻译等等。如今,更精确的文本相似度比对与查找是一项迫切的需求,譬如针对各类论文的抄袭、资料的链式抄写、内容恶意套改和未授权使用等等。因此,如何将新兴技术与文本信息检索有效地结合起来,提高文本相似度对比的准确性显得愈发重要。当前文本信息存储多数采用传统的关系型数据库,存在难以支撑海量数据的存储和查询,高负载情况下数据库的读写性能差,搜索匹配效率低下,分布式数据库扩展困难等问题,无法满足人们在海量数据中匹配出相似文档的要求。而新兴的搜索和数据分析引擎Elastic Search具有高性能、高可用、高扩展等优点,可以在海量数据全文检索时提高搜索效率。基于此现状,本文结合分布式Elastic Search架构、微服务框架、文本相似度算法等功能,搭建了一个基于微服务架构的Elastic Search相似内容比对算法应用框架,以提高文本相似比对的精确度和信息检索速率,同时实现并行处理的功能。本文的主要工作如下:首先,对新兴的搜索和数据分析引擎Elastic Search展开了探索与研究。为保证用户在检索时快速定位数据位置,提高检索效率,利用路由算法实现Elastic Search集群中文本数据的快速存储与搜索。其次,对字符串匹配算法、基于语义的文本相似度算法和基于词频的文本相似度算法进行了研究,通过对比分析三种算法的优缺点,将其进行算法融合,提出了一种改进的文本相似度算法。该算法考虑了文本在字形和语义上的相似性,利用Elastic Search的评分机制,实现量化文本之间的相似度,并得到相应的相似度分值。随后,依托Elastic Search文本存储,结合负载均衡+服务路由与网关+限流与熔断机制+相似度比较服务单元,构建并实现了文本内容相似比对的微服务应用平台。对系统进行了整体规划、分析和设计,逐一实现了各服务的实际功能及服务间的通信与协作。最后,为验证本论文算法的有效性,基于微服务应用平台对多样文本进行了相似度功能与性能测试。测试结果表明,文本相似度匹配精确度在一定程度上有所提高。同时,该平台可以支撑高并发的对比需求,论文的部分成果已在实际项目中得到应用。