文本挖掘

文本挖掘（Text mining）有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些衍生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中） ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。'高品质'的文本挖掘通常是指某种组合的相关性，新颖性和趣味性。典型的文本挖掘方法包括，，概念/实体挖掘，生产精确分类，，和实体关系模型（即，学习之间的关系） 。文本分析包括了信息检索与词典分析来研究词语的频数分布、模式识别、标签\注释、信息抽取，数据挖掘技术包括链接和关联分析、可视化和预测分析。本质上，首要的任务是，通过自然语言处理（NLP）和分析方法，将文本转化为数据进行分析。