文本挖掘，也称为文本数据挖掘或自然语言处理（NLP）挖掘，是一种从非结构化文本数据中提取有用信息和知识的技术。它涉及到从大量的文本数据中识别、提取和总结出有价值的模式、主题、观点、情感和其他信息。
以下是文本挖掘的一些关键点：
1. 数据来源：文本挖掘可以从各种来源获取数据，如社交媒体、新闻、论坛、博客、电子邮件、报告等。
2. 目标：文本挖掘的目标是帮助用户从海量的文本数据中快速找到有价值的信息，以便进行决策、分析或研究。
3. 方法：文本挖掘通常包括以下步骤：
预处理：包括去除停用词、词干提取、词性标注等。
特征提取：将文本转换为计算机可以处理的格式，如词袋模型、TF-IDF等。
模式识别：使用机器学习算法（如分类、聚类、关联规则等）从数据中识别模式。
结果解释：对挖掘结果进行解释，以便用户可以理解。
4. 应用：文本挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场分析、舆情监控、客户服务、金融分析、生物信息学等。
5. 优势：
高效性：可以快速处理大量文本数据。
全面性：可以挖掘出各种有价值的信息。
灵活性：可以应用于不同的领域和任务。
文本挖掘是一种强大的工具，可以帮助我们从非结构化文本数据中提取有价值的信息，从而为我们的工作和研究提供支持。
