利用文本相似度匹配技术构建智能客服问答系统是一种基于自然语言处理的应用，旨在提高客户服务的效率和质量。该系统的核心思想是将用户的问题与预先设定的标准问题进行文本相似度匹配，从而找到最合适的答案。文本相似度匹配技术可以分为基于词法、基于语义和基于深度学习的三种方法，各有优劣。基于词法的方法主要利用词频、编辑距离、n-gram等指标来计算文本之间的相似度，速度快但精度低。基于语义的方法主要利用词向量、主题模型、知识图谱等技术来捕捉文本之间的语义关系，精度高但速度慢。基于深度学习的方法主要利用神经网络、注意力机制、变换器等模型来学习文本之间的复杂特征，精度和速度都较高，但需要大量的数据和计算资源。根据不同的场景和需求，可以选择合适的文本相似度匹配技术来构建智能客服问答系统，从而提升客户满意度和忠诚度。