文本挖掘是一種綜合了數據挖掘、機器學習、自然語言處理、信息檢索和知識管理技術的過程，旨在從大量文本數據中提取和解析有用信息，以解決信息過載問題。其過程主要包括以下幾個階段：
文本預處理：這是文本挖掘的第一步，包括文本清洗、分詞、詞性標註、命名實體識別等，目的是使文本數據更加清晰和易於處理。
特徵提取：從預處理的文本中提取特徵，如詞幹提取、特徵表示和特徵選擇，以降低數據的維度並提高處理效率。
文本表示：將文本數據轉換為適合進一步分析的形式，如向量空間模型（Vector Space Model, VSM）或詞嵌入（Word Embeddings）。
結構分析和文本摘要：通過分析文本的結構和內容，生成文本的摘要或提取關鍵信息，有助於理解和分析大量文本數據。
文本分類和聚類：利用分類算法（如支持向量機、決策樹）對文本進行分類或聚類，以便於信息的組織和檢索。
關聯分析和關係抽取：通過分析文本中的關鍵字、TF-IDF值等，發現文本之間的關聯關係，或抽取實體之間的關係。
情感分析：利用算法分析文本中的情感傾向，對於評估產品反饋、市場情緒等非常有用。
結果可視化：將文本挖掘的結果以可視化的形式展示，如熱圖、網路圖等，幫助用戶更好地理解和分析數據。
知識發現：通過上述過程，文本挖掘能夠幫助用戶發現隱藏在大量文本數據中的模式、趨勢或關聯規則，為決策提供支持。
總的來說，文本挖掘是一個複雜的過程，涉及多個階段和多種技術。它不僅包括傳統的數據挖掘技術，還融合了自然語言處理和機器學習的最新成果，使得從海量文本數據中提取有用信息成為可能。