要部署文本语义搜索，你可以按照以下步骤进行：
数据收集和准备：收集并准备包含文本数据的语料库。确保数据经过清洗和预处理，例如去除停用词、词干提取等。
特征提取：使用技术如词嵌入（word embeddings）或其他自然语言处理（NLP）技术，将文本数据转换为计算机可以理解的特征向量。
模型选择与训练：选择适合文本语义搜索的模型，例如BERT、Word2Vec等，并根据你的数据训练模型。
索引构建：使用搜索引擎工具（如Elasticsearch、Solr等）构建文本数据的索引，以便快速搜索。
部署服务：将训练好的模型和构建好的索引部署到生产环境中，以提供用户接口进行文本语义搜索。
评估与调优：定期评估搜索性能，根据反馈进行调优，并不断改进模型以提高搜索效果。
通过上述步骤，你可以顺利部署文本语义搜索服务。如果你有特定的工具或技术需求，可以进一步深入研究并调整部署流程。