本发明属于人工智能领域，涉及一种文本检索匹配方法和系统，该方法包括：步骤一，采集不同领域的中文自然语言推理文本语料，作为句子表征模型的训练语料；步骤二，结合对比学习方法训练句子表征模型，再利用句子语义匹配基准数据集来测试并筛选出最佳句子表征模型；步骤三，使用筛选出的最佳句子表征模式，对要匹配的长短文本中的句子进行相似度计算；步骤四，根据相似度计算的结果，采用Sigmod函数得到句子的匹配分数，来判断是否为相似句子，完成文本检索。本发明根据文本的长度与各类模型的特性，利用最适合的模型架构进行文本检索的任务，解决了文本匹配遇到的缺乏考虑句子之间主题的相似性、模型长度限制等问题，提高了匹配的效果。