文本挖掘是一種從大量文本數據中提取有價值信息、知識的過程。
文本挖掘涉及數據挖掘、機器學習、模式識別、人工智慧、統計學、計算語言學等多個學科領域。文本挖掘的過程主要包括文本特徵的提取、信息檢索、自然語言處理、文本分類、文本聚類、關聯分析等技術。文本挖掘的套用非常廣泛，包括但不限於：
文本分類和聚類。這是文本挖掘中最重要和基本的套用，其中文本分類是一種有監督的挖掘算法，而文本聚類是一種無監督的挖掘算法。
信息檢索。從大量文檔中快速找到相關信息。
關聯分析。在文本數據中尋找詞項或短語之間的關聯關係。
信息抽取。從文本中提取特定信息，如實體、事件等。
文本挖掘的過程涉及到對文本數據的預處理、特徵提取、以及使用高級算法進行模式識別和分析。這些技術使得計算機能夠理解和分析人類使用的自然語言，從而從海量、異構、分散式的文檔中發現隱含的知識和模式。