【摘 要】
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文本的语义匹配任务旨在计算文本在语义上的相似度，进而衡量两段不同文本的匹配程度。作为自然语言处理中的重要基础，文本匹配可用于众多具体任务，如文本蕴含、信息检索、对话系统、机器翻译等。深度学习的应用使文本语义匹配模型能更充分地挖掘文本语义信息，在匹配任务中取得更好效果。基于此，从不同的语义组合结构对多种深度语义匹配模型进行了综述，并介绍了近年来广受关注的预训练语言模型在语义匹配任务上的应用。鉴于文本
【基金项目】
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中科院STS区域重点A类（KFJ-STS-QYZD-2021-21-001）； 四川省科技计划项目（2020YFG0010,2021YFG0034,2020YFQ0056）；
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文本的语义匹配任务旨在计算文本在语义上的相似度，进而衡量两段不同文本的匹配程度。作为自然语言处理中的重要基础，文本匹配可用于众多具体任务，如文本蕴含、信息检索、对话系统、机器翻译等。深度学习的应用使文本语义匹配模型能更充分地挖掘文本语义信息，在匹配任务中取得更好效果。基于此，从不同的语义组合结构对多种深度语义匹配模型进行了综述，并介绍了近年来广受关注的预训练语言模型在语义匹配任务上的应用。鉴于文本匹配任务和原始文本的多样性，还简要介绍了长文本的匹配任务和中文的语义匹配发展现状，概述有代表性的模型。最后结合下游实际应用，对深度文本语义匹配的未来发展方向进行了探讨。
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