文本檢索是信息檢索領域的一個重要分支，它涉及根據文本內容，如關鍵字、語意等，對文本集合進行檢索、分類、過濾等操作。文本檢索可以通過自然語言處理技術，直接通過計算機以自然語言中的語詞匹配查找文獻，這種系統也被稱為自然語言檢索。文本檢索的對象可以是整個出版的文本，包括文章、報告甚至整本圖書，也可以是文獻的部分內容，如文摘、摘錄或題名。以文獻正文為對象進行的匹配查找稱為全文檢索。
文本檢索系統被廣泛套用於問答、對話系統、實體連結、Web搜尋等多個領域，是克服信息過載的關鍵技術之一。這些系統通過學習文本表示並對相關性匹配進行建模，如使用稠密向量（embedding）來表示文本，以回響用戶的查詢需求。文本檢索的歷史可以追溯到20世紀50年代，其中基於"詞袋"假設的向量空間模型是一個重要的成果，它將文檔和查詢都表示為基於術語的稀疏向量。此外，還有各種術語加權方法，如經典的tf-idf方法，用於構造這些稀疏向量表示。
在技術社區中，文本信息檢索通常被視為信息檢索技術本身，它是發展較快且較成熟的領域，其他模態的信息檢索技術往往也需要依賴文本信息檢索的支持。