随着网络信息技术的飞速发展，能获得的文本信息集合出现了爆炸性的增长。当人们在为如此海量、丰富的文本资源欣喜若狂的同时， 又不得不为很难发现其中蕴含的知识而扼腕叹惜。在现实世界中，知识不仅以传统数据库中的结构化数据的形式出现，还以诸如书籍、研 究论文、新闻文章、Web页面及电子邮件等各种各样的形式出现。 由于此类非结构化的数据源中也存在着大量的知识，因此也应该在这些数据源上进行数据挖掘，提取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。文本挖掘技术正是在这种背景下产生和发展起来的。文本挖掘指的是从大量的文本集合中发现潜在的模式和知识的过程。文本挖掘可以完成不同文档的比较，进行文档重要性和相关性排列，或者找出多文档的模式及趋势。因此，文本挖掘就成为了数据挖掘中的一个日益流行 且重要的研究课题。
文本挖掘从采集到知识的发现和使用是一个复杂的过程。首先需要确定文本挖掘的应用范围，包括收集应用所涉及领域内的背景知识，理解应用要求并且确定应用所要达到的目标等任务。之后确定目标文本集合，选取待处理和分析的文本。利用启发式规则和自然语言 处理技术从文本中抽取代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。经过文本预处理之后，根据应用的需要和文本的特点选择适当的挖掘功能。由于每一种文本挖掘功能都包含有不同的算法，各种算法又都有其自身的特点和适用范围，所以需要根据挖掘功能以及文本特点和用户需求，选取合适的算法，确定算法中包 含的参数。运行文本挖掘算法，寻找文本集合中的有用知识。算法运行完成后，以某种方法对发现的知识进行评估，还可根据需要返回前面的步骤进行优化，直到满足要求为止。 解释说明发现的知识，以易于理解的方式提供给用户。把发现的知识运用于解决实际问题或供决策使用。
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中文信息处理技术从70年代的蓬勃发展至今，仅仅经历了短短20多年的时间，便完成了由初级阶段向比较成熟阶段的过渡，这是微电子技术和IT技术高速发展以及迫切的应用需求所促成的。
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