你可以使用Lucene.NET和Shingle Filter，只要你不介意对短语可能包含的单词数量设置上限。

public class MyAnalyzer : Analyzer
{
    public override TokenStream TokenStream(string fieldName, TextReader reader)
    {       
        return new ShingleFilter(new LowerCaseFilter(new StandardTokenizer(Lucene.Net.Util.Version.LUCENE_29, reader)), 6);
    }
}

可以使用此实用程序方法运行分析器。

public static IEnumerable<string> GetTerms(Analyzer analyzer, string keywords)
{
    var tokenStream = analyzer.TokenStream("content", new StringReader(keywords));
    var termAttribute = tokenStream.AddAttribute<ITermAttribute>();

    var terms = new HashSet<string>();
    
    while (tokenStream.IncrementToken())
    {
        var term = termAttribute.Term;
        if (!terms.Contains(term))
        {
            terms.Add(term);
        }
    }

    return terms;
}

一旦你已经检索到所有的术语做一个交叉与您的话列表。

var matchingShingles = GetTerms(new MyAnalyzer(), "Here's my stuff I want to match");

var matchingPhrases = phrasesToMatch.Intersect(matchingShingles, StringComparer.OrdinalIgnoreCase);

我想你会发现这个方法比正则表达式匹配快得多，并且尊重单词边界。

您可以使用Lucene.net
这将创建一个文本索引，这样你就可以快速地查询它，这是一个“全文索引”。
这篇文章解释了它的全部内容：
Lucene.net
这个库最初是用java（Lucene）编写的，但是有一个到.NET的端口（lucene.net）。
在选择词干分析器的时候，你必须特别小心。词干分析器取一个单词的“根”，这样几个相似的单词就可以匹配（例如book和books会匹配）。如果你需要精确匹配，那么你应该使用（或实现）一个词干分析器，它会返回原始单词而不做任何改变。
创建索引和搜索结果必须使用相同的词干分析器。
您还必须查看一下语法，因为它太强大了，允许部分匹配、精确匹配等等。
你也可以看看this blog。