La coincidencia de texto, como una tecnología central del procesamiento del lenguaje natural, juega un papel clave en tareas como los sistemas de preguntas y respuestas y la recuperación de información. En los últimos años, el desarrollo de redes neuronales, mecanismos de atención y modelos de lenguaje a gran escala ha contribuido significativamente al avance de la tecnología de coincidencia de texto. Sin embargo, el rápido desarrollo del campo también plantea desafíos para comprender completamente el impacto general de estas mejoras tecnológicas. Este artículo tiene como objetivo proporcionar una visión concisa, pero profunda, del campo de la coincidencia de texto, ordenando las ideas principales, problemas y soluciones para los métodos de coincidencia de texto basados en métodos estadísticos y redes neuronales, así como profundizando en los métodos de coincidencia basados en modelos de lenguaje a gran escala, y discutiendo las configuraciones relacionadas, aplicaciones de API, conjuntos de datos y métodos de evaluación. Además, este artículo describe las aplicaciones y clasificaciones de la coincidencia de texto en dominios específicos y discute los problemas abiertos actuales que se están enfrentando y las direcciones futuras de investigación, para proporcionar referencias útiles para futuros desarrollos en el campo.