文本挖掘，有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指从非结构化的文本信息中抽取潜在的、用户感兴趣的重要模式或知识的过程，可以把它看作数据挖掘或数据库中知识发现的延伸。文本挖掘的应用非常广泛，以下是一些主要的用途：

信息检索：这是文本挖掘的主要应用之一，旨在从海量文档中迅速找到与用户需求直接相关的文档。该过程利用计算机系统的快速计算能力，确保信息准确、及时地呈现在需求者面前。

信息抽取：将文本内含的信息进行结构化处理，形成固定格式的信息。它将原始文本转为表格式的组织，用于自动从海量文档中寻找与用户需求相关的文档。

自动摘要：通过分析文本提取其核心信息，并生成简短的摘要。此技术在新闻报道、科技论文等领域有广泛应用，帮助读者迅速理解文章主题。

情感分析：通过分析文本来预测其情感倾向。这种技术在社交媒体、新闻评论等领域具有应用价值，帮助企业了解公众对其品牌或产品的看法。

关键词提取：这是文本挖掘的关键功能，旨在从文本中提取最能代表主题的词汇。这一技术在信息检索和知识管理领域应用广泛，帮助用户迅速找到所需信息。

产品定价：基于文本分析可以了解用户需求意愿强度，从而更有效地预测市场总体需求。数据分析者能确定每种产品对用户的保留价格，从而更精准地制定销售价格。

客户反馈分析：利用互联网中的数字信息，特别是Web和社交媒体中的评论，来预测和了解客户需求。该分析有助于机构优化其产品和服务，提高客户忠诚度。

品牌声誉分析：利用互联网数据和社交媒体平台，对品牌和消费者进行深度分析，旨在预测和改善品牌形象。

文本挖掘还可以应用于垃圾邮件过滤、User价值分析、多语种分析、语音分析转文本、扩展式情感分析等领域。总的来说，文本挖掘的应用前景十分广阔，随着技术的不断发展，其应用领域还将进一步扩大。