随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理相关技术也发展迅猛。文本匹配算法作为自然语言处理的核心技术之一,有许多广泛的应用场景,例如信息检索,问答系统,机器翻译,对话系统,复述问题等。传统传统文本匹配算法主要通过人工对文本特征进行建模,模型效果很依赖人工特征的设计,并且在表述文本上会产生维度灾难问题及数据稀疏问题,严重限制自然语言处理的发展。现阶段文本匹配主要采用深度神经网络的技术,借助大量的训练数据,通过深度学习技术让模型自动学习特征间的依赖关系。相较于传统文本匹配算法,能够从大量训练数据中自动学习文本的语义信息。文本针对基于神经网络的文本匹配算法进行研究,本文主要研究内容包括以下几个方面:(1)首先,本文对基于深度学习的文本匹配的原理进行了研究,然后对神经网络的相关技术进行了阐述,包括深度神经网络,卷积神经网络,循环神经网络等,最后重点对神经网络的词表征技术进行了相关分析,其中包括静态词向量模型,动态词向量模型等,并针对不同词向量技术的适用场景以及各自的特性进行探讨。(2)其次,文章对三类文本匹配算法进行研究并展开相应的实验分析,包括基于双塔结构的浅层语义匹配算法DSSM模型,基于注意力机制的深度语义匹配算法ABCNN模型,以及交互式语义匹配算法DRCN模型,在分析这些算法的同时,对词向量,神经网络,包括卷积神经网络以及循环神经网络在语义提取,语义匹配过程中的作用进行分析,并对其文本匹配算法的可解释性进行阐述,然后针对实验数据对比出三种模型的优势与劣势。(3)最后,基于前文分析结果提出一种基于多粒度多交互的文本匹配算法SE-ACNN。模型通过引用多粒度嵌入信息,提升嵌入向量的特征表示能力;通过使用SE-Block机制,增强文本对内部特征的选择能力;通过使用注意力Attention机制,加强文本对之间信息交互能力;最后通过一种基于向量空间变换的匹配度量方法,优化文本匹配能力。通过对开源的文本匹配数据集LCQMC进行实验进行验证,在测试集上的F1值达到0.8112,相比DRCN模型提升了1.31%。相比传统的双塔结构和交互式匹配算法,该模型可以有效的增加模型收敛速度,增强文本匹配的鲁棒性。