文本挖掘是从大量的文本数据中提取有价值的信息和知识的一种方法。它是一种数据挖掘技术。文本挖掘中最基本的应用是实现文本分类和聚类。前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。

文本挖掘的过程包括以下步骤：

1、数据预处理：包括数据清洗、分词、词性标注、命名实体识别等操作，将文档转换成机器可读的形式，并提取关键信息。

2、特征提取：利用人工智能技术和自然语言处理算法，从预处理文档中提取特征信息。

3、特征选择：筛选对分类或聚类任务最有用的特征。

4、文本分类：使用监督学习算法对文本进行分类。

5、文本聚类：使用无监督学习算法对文本进行聚类。

6、模型评估：对分类或聚类的结果进行评估，以评估模型的性能。

文本挖掘技术可以应用于自然语言处理、信息检索、机器翻译、情感分析等领域。同时还涉及多个学科，包括计算机科学、统计学、语言学等。