实现文本语义搜索通常需要通过自然语言处理（NLP）技术来理解文本的含义，然后根据这些语义信息来进行搜索匹配。以下是一些步骤来实现文本语义搜索：
文本预处理：对文本进行分词、去除停用词、词干提取等预处理操作，以便让计算机能够更好地理解文本。
特征提取：使用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等方法将文本表示为可以计算机理解的特征向量。
构建语义模型：可以使用诸如词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT等）来学习文本的语义信息。
相似度计算：根据文本的语义表示向量计算文本之间的相似度，常用的方法包括余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。
检索匹配：将用户输入的文本语义向量与目标文本集合进行匹配，找到最相似的文本作为搜索结果。
在实际应用中，可以使用NLP工具包（如NLTK、spaCy、gensim等）来完成上述步骤，基于自己的需求选择适合的算法和模型来构建文本语义搜索系统。