文本挖掘

文本挖掘（Text Mining）是一種從大量非結構化或半結構化文字資料中自動萃取出有用資訊與知識的技術。它結合 自然語言處理、 機器學習 與 統計分析 方法，透過詞彙、語法與語義的解析，揭示隱藏的模式與趨勢。常見的工作流程包括文字清洗、分詞、去停用詞、特徵擷取（如 TF‑IDF 或詞嵌入），以及模型訓練與評估。

在實際應用上，文本挖掘常用於 情感分析（判斷評論是正負面情緒）、主題建模（如 LDA）來自動歸納文件集合的主題，還有 資訊檢索 的語意匹配與語言理解。這些技術支撐了輿論監測、市場情報與客戶回饋分析等場景。

整體而言，文本挖掘提供了從原始字串到結構化知識的轉換框架，對企業決策與學術研究皆具有重要價值。