随着计算机和网络的日益普及,各类信息资源共享程度越来越高,给工作和生活带来极大的便利。人们每天都要获取和处理大量的信息,如何从海量数据中提取有价值的信息,已经成为信息技术领域的热门问题。然而,面对海量数据,现在我们又面临着另外一个相反问题:由于计算机与网络带来的极大便利,如何鉴别信息的相似性?基于句子相似度的文本比对算法研究,就是在分析句子构成以及句子含义的基础上,通过某种算法,将目标文本和标准文本进行相似度计算,以得出对文本相似程度的判定,为将来进行文本比对和鉴定提供依据。首先本文对现有常见的词语、句子以及文本相似度计算的关键问题进行了讨论,分析了基于向量空间模型的TF-IDF方法、基于汉明距离的文本相似度计算方法、隐性语义标引、基于属性论的文本相似度算法、基于语义理解的相似度计算以及基于知网的相似度算法。其次,本文对部分相似度算法做了一定程度上的改进,希望能获得更好的相似度比较效果。文中也给出了关于句子相似度的文本比对算法的计算机实现过程,并利用相关文本进行了测试,对所用的方法进行验证。