摘要：【目的】分析文本相似度計算方法,了解該領域的發展態勢。【文獻范圍】在CNKI和Web of Science中分別以檢索式“篇名:文本相似度OR篇名:詞匯相似度OR篇名:語義相似度”和“TI:‘text similarity’or‘semantic similarity’or‘lexical similarity’”并限定文獻類型進行檢索,最終得到69篇重點文獻。【方法】對文本相似度計算方法進行系統梳理,分析重點方法的基本思想、特點并總結未來發展方向。【結果】形成了較為全面的分類描述體系,文本相似度計算方法可分為4類:基于字符串的方法、基于語料庫的方法、基于世界知識的方法和其他方法。其中,基于神經網絡和基于世界知識的方法以及針對跨領域文本的相似度計算將成為該領域的發展趨勢。【局限】僅將不同方法本身作為探討的核心,未進一步分析方法的應用情況。【結論】有助于全面把握和深入了解文本相似度計算方法的研究現狀和未來趨勢。