文本挖掘的流程主要包括以下步骤：

数据采集：这是文本挖掘的第一步，需要确定数据的来源，并利用网络爬虫技术进行数据获取。获取到的待处理文本数据存储至数据库，等待下一步处理。

数据预处理：由于获取到的文本数据可能包含许多无意义的信息，如广告、导航栏、HTML/JS代码、注释等，因此需要进行数据清洗，将这些无用的信息删除。此外，还需要进行分词、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。

特征提取：利用人工智能技术和自然语言处理算法，从预处理后的文档中提取特征信息。这些特征信息可以是单词、短语、句子等，它们将用于后续的文本分类和聚类。

特征选择：在提取的特征中，可能并非所有特征都对分类或聚类任务有用。因此，需要进行特征选择，筛选对任务最有用的特征。

文本分类：使用监督学习算法对文本进行分类。分类可以是二分类，也可以是多分类，根据具体任务而定。

文本聚类：与文本分类不同，文本聚类是一种无监督学习算法，它将相似的文本聚集在一起，形成不同的类别。

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。评估指标可以是准确率、召回率、F1值等。

结果可视化：将挖掘到的有用信息以图形、表格等方式进行呈现，使得结果更易于理解和解释。

以上流程并非固定不变的，具体流程可能会因任务需求、数据来源等因素而有所不同。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。