文本数据间语义相似度的估计是自然语言处理领域的一个具有挑战性和开放性的研究课题。由于自然语言的通用性，很难定义基于规则的方法来确定语义相似性度量。为了解决这一问题，多年来人们提出了各种语义相似方法。这篇调查文章追溯了这些方法的发展，根据它们的基本原则将它们分类为基于知识的、基于语料库的、基于深度神经网络的方法和混合方法。通过讨论每种方法的优缺点，本调查提供了现有系统的全面视图，以便新研究人员进行试验和开发创新思想来解决语义相似的问题。