文本挖掘：从海量数据中提取知识和洞察

文本挖掘是一种数据挖掘技术，旨在从大量文本数据中提取有用信息和知识。它可以分为两个方面：文本分类和文本聚类。

文本分类是将文本按照一定的标准分类，比如按主题、按情感、按作者等等。这种分类可以用于信息检索、情感分析、舆情监测等领域。

文本聚类是将文本按照相似性进行分组，这种相似性可以是语义上的相似性、文本结构上的相似性等等。聚类可以帮助我们发现文本数据中的模式和趋势，例如发现新闻报道中的热门话题。

文本挖掘技术可以应用于许多领域，如金融、医疗、社交媒体、新闻媒体等等。它可以帮助企业和组织更好地理解他们的客户和用户，发现市场趋势和竞争对手，甚至预测未来的趋势。