NLP文本匹配任務是指將兩個或多個文本進行比較和匹配的任務。這種任務在很多自然語言處理應用中都非常重要，例如問答系統、對話系統、信息檢索、機器翻譯等。
在文本匹配任務中，我們通常需要確定兩個文本之間的相似度或匹配程度。常見的文本匹配任務包括：
語義相似度計算：衡量兩個文本之間的語義相似度，常用于問答系統中問題相似度的判斷。
句子相似度判斷：判斷兩個句子是否相似或等價，常用于自動文摘、信息檢索等任務中。
語義角色標注：將句子中的動詞和名詞進行匹配，常用于問答系統中問題和答案之間的匹配。
語義解釋推斷：判斷一個句子是否能從另一個句子推理出來，常用于自然語言推理任務中。
為了解決文本匹配任務，常用的方法包括基于統計的方法（如詞袋模型、TF-IDF 等）、基于神經網絡的方法（如循環神經網絡、注意力機制、BERT 等）、基于圖模型的方法（如圖卷積網絡）等。這些方法可以對文本進行表示學習，從而計算文本之間的相似度或匹配程度。
