文本匹配作为自然语言处理中的一项基本任务,广泛应用于信息检索、文本挖掘等领域。在实际应用中,文本匹配任务仍面临诸多挑战。现有主流的文本匹配模型通常存在一词多义、语义信息捕获不准确等问题,导致句子的上下文信息和隐含的语义信息不能被有效提取,造成准确率较低。为了解决以上问题,本文提出交叉知识增强的文本语义匹配模型,该模型基于全局-局部交叉知识增强和细粒度交叉知识增强的语义匹配方法实现。本文的主要研究工作包括以下三个方面:（1）针对文本中存在的一词多义问题,本文提出全局-局部交叉知识增强的语义匹配方法。该方法首先从词粒度对文本进行嵌入,同时引入How Net外部知识库,利用知识库中蕴含的语义知识丰富词语的语义信息;其次,通过门控循环单元和双向门控循环单元从词粒度对句子进行编码,捕获词语在文本中隐藏的语义信息;再次,结合多头注意力机制和卷积神经网络,从全局和局部两个方面,进行句间词语交互,更深层次捕获文本中隐藏的语义信息;最后,使用池化提取句子的全局信息和关键信息,从而预测句子对的语义相似性。实验证明,本文提出的全局-局部交叉知识增强的语义匹配方法与传统的文本匹配方法相比有更好的表现,解决了一词多义的问题,丰富了词语的语义信息,证明了该方法的有效性。（2）针对文本匹配中存在语义信息捕获不准确的问题,本文提出细粒度交叉知识增强的语义匹配方法。该方法首先对词向量进行改进,利用细粒度的字向量和引入位置信息的词向量捕捉句子深层次的语义信息,结合How Net外部知识库进行介绍;其次,通过双向门控循环单元、双向长短期记忆网络和自注意力机制从字粒度和词粒度对句子进行编码,捕获文本在字和词中隐藏的语义信息;再次,使用多头注意力机制和卷积神经网络,进行句内、句间交互,提取不同语义空间内字和词的依赖关系;最后,采用平均池化和最大池化提取文本的全局特征和关键特征,得到句子的特征表示,预测两个句子是否相似。实验表明,本文提出的细粒度交叉知识增强的语义匹配方法捕获了文本细粒度的语义特征,有效提升了文本语义匹配的准确度。（3）为了验证交叉知识增强的文本语义匹配模型的有效性,本文将该模型应用于智慧在线教育平台的智能阅卷中,并对智能阅卷过程进行建模,实现了主观题智能阅卷功能,证明了交叉知识增强的文本语义匹配模型解决实际问题的有效性。