常用的匹配特征包括文本特征、語義特征、結構特征等。
1、文本特征：文本特征是文本匹配中最常用的特征之壹。它通過對文本內容進行分析，提取出文本中的關鍵詞、短語、句子等特征，用於表示文本的特征向量。文本特征可以通過TF-IDF、TextRank等方法進行提取，也可以使用深度學習模型如Word2Vec、BERT等進行表示。
2、語義特征：語義特征是文本匹配中重要的特征之壹，它通過對文本的語義進行分析，提取出文本中的語義信息，用於表示文本的語義向量。語義特征可以通過詞義消歧、實體鏈接等方法進行提取，也可以使用深度學習模型如Bi-LSTM、Transformer等進行表示。
3、結構特征：結構特征是文本匹配中重要的特征之壹，它通過對文本的結構進行分析，提取出文本中的結構信息，用於表示文本的結構向量。結構特征可以通過文本的長度、段落數、句子數等進行提取，也可以使用深度學習模型如CNN、RNN等進行表示。
常用的文本特征提取方法：
1、詞袋模型（Bag-of-words）：這是壹種基於統計的方法，通過計算文本中每個詞出現的頻率，將文本表示為壹個詞頻向量。
2、TF-IDF模型：這是壹種基於逆文檔頻率的方法，通過計算每個詞在文本中的出現頻率與在所有文本中的出現頻率的比值，將文本表示為壹個TF-IDF向量。
3、Word2Vec模型：這是壹種基於神經網絡的方法，通過訓練神經網絡模型學習單詞的語義向量表示，將文本表示為壹個詞向量序列。
B4、ERT模型：這是壹種基於Transformer的預訓練語言模型，通過預訓練任務學習文本的表示，可以用於各種自然語言處理任務，包括文本分類、情感分析、問答等。