文本挖掘领域涵盖多个方面，主要包括：

搜索和信息检索（IR）：这涉及到文档的存储和检索，包括搜索引擎和关键字搜索等技术。

文本聚类：使用聚类方法，对词汇、片段、段落或文件进行分组和归类。

文本分类：对片段、段落或文件进行分组和归类，这通常在使用数据挖掘分类方法的基础上，经过训练的标记示例模型来实现。

Web挖掘：在互联网上进行数据和文本挖掘，特别关注网络的规模和相互联系。

信息抽取（IE）：从非结构化文本中识别与提取有关的事实和关系；从非结构化或半结构化文本中抽取结构化数据的过程。

自然语言处理（NLP）：将语言作为一种有意义、有规则的符号系统，在底层解析和理解语言的任务（例如，词性标注）；目前的技术主要从语法、语义的角度发现语言最本质的结构和所表达的意义。

概念提取：把单词和短语按语义分成意义相似的组。

文本挖掘是从文本数据中获取有价值的信息和知识的过程，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。文本挖掘的主要用途是从原本未经处理的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常困难的工作，因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据，所以它是一个多学科混杂领域，涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。