Text Mining, auch bekannt als Text Data Mining oder Text Analytics, ist der Prozess der Extraktion von aussagekräftigen Erkenntnissen und Mustern aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Textdaten. Beim Text Mining werden maschinelle Lerntechniken und Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt, um große Mengen von Textdaten zu analysieren und zu interpretieren.
Text Mining kann für eine breite Palette von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Stimmungsanalyse, Themenmodellierung und Entity Recognition. Bei der Stimmungsanalyse werden Text-Mining-Techniken eingesetzt, um die in einem Text ausgedrückte Stimmung als positiv, negativ oder neutral zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Themenmodellierung ist eine Text-Mining-Technik, die die Identifizierung und Analyse von Themen in einer Reihe von Dokumenten beinhaltet. Die Erkennung von Entitäten ist eine Text-Mining-Technik, die die Identifizierung und Extraktion von benannten Entitäten, wie z. B. Personen, Organisationen und Orte, aus Textdaten beinhaltet.
Text Mining kann in einer Vielzahl von Bereichen und Branchen eingesetzt werden, z. B. im Marketing, Finanzwesen, Gesundheitswesen und Bildungswesen. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Aufdeckung von Erkenntnissen und Mustern, die beim manuellen Lesen von Textdaten möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind. Mit Text Mining lassen sich beispielsweise Trends im Kundenfeedback erkennen, neue Forschungsthemen entdecken oder Muster in medizinischen Aufzeichnungen identifizieren.
Textmining kann mit einer Vielzahl von Tools und Software durchgeführt werden, darunter spezielle Textmining-Software, Programmiersprachen wie Python und Plattformen für Maschinelles Lernen wie TensorFlow. Es erfordert ein umfassendes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der statistischen Analyse sowie bereichsspezifisches Wissen und Fachkenntnisse.