文本挖掘是指从大规模文本数据中提取有用信息和知识的过程。这个过程涉及到使用自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术来分析和理解文本数据。以下是与文本挖掘相关的一些关键概念和技术：

自然语言处理（NLP）：NLP 是一种处理人类语言的领域，包括文本分词、词性标注、句法分析、语义分析等技术，是文本挖掘的基础。

词袋模型（Bag of Words）：将文本表示为一个词频向量，忽略文本的语法和语序，只考虑词汇的出现次数。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：一种用于衡量词语在文档集合中重要程度的统计方法，结合词频和逆文档频率。

文本分类：将文本按照预定义的类别进行分类，通常使用机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机等进行训练。

文本聚类：将文本数据进行分组，使得同一组内的文本相似度较高，不同组之间的文本相似度较低。

情感分析（Sentiment Analysis）：识别文本中表达的情感倾向，通常分为正面、负面和中性情感。

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：识别文本中的实体，如人名、地名、组织机构等。

主题建模（Topic Modeling）：从文本数据中自动发现潜在的话题结构，常用算法包括 Latent Dirichlet Allocation（LDA）等。

关键词提取：从文本中抽取出具有代表性的关键词或短语，通常用于文本摘要生成和信息检索。

文本挖掘应用：包括舆情分析、文本摘要、搜索引擎优化、智能客服、信息抽取等领域。