隨著文本信息的急劇增長，如何從這些海量的非結構化或半結構化的文本信息(如文檔、客戶電子郵件、問題咨詢、網頁等)中發現有效、新穎、潛在的有作用的、可理解的知識模式，成為人們急待解救的問題。這也正是文本挖掘所要解決的問題。文本挖掘不僅能從大量的文本信息中迅速發現對自己有用的信息，而且還能在一定程度上挖掘出文本信息與文本信息之間的關系，產生出人們未曾意識到的有用結果。因此，文本挖掘已成為一個日益重要的研究領域，并且已經在許多領域和行業中得到廣泛應用。文本挖掘在教育中的應用也開始逐漸成為人們關注的一個焦點。

文本挖掘是從非結構化或半結構化文本中獲取規則、規律、模式、約束等有用知識的過程，它是人工智能、機器學習、自然語言處理、數據挖掘及相關自動文本處理如信息抽取、信息檢索、文本分類等理論和技術相結合的產物。盡管文本挖掘和數據挖掘都是試圖從大量的信息中抽取知識，但數據挖掘是從原始數據中抽取，它傾向于從非常精確的結構化的數據庫中抽取知識，而文本挖掘則是傾向于從非結構化或半結構化文本材料中抽取知識。因此，如果將數據的概念泛化，文本挖掘也就可以看成一種數據挖掘。

文本挖掘雖然是從數據挖掘發展而來，但并不意味著簡單的將數據挖掘技術運用到大量文本的集合上就可以實現文本挖掘，這還需要對這些大量的文本做預處理工作。

靈玖軟件nlpir大數據語義智能分析平臺針對中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,先后歷時十八年,服務了全球四十萬家機構用戶,是大時代語義智能分析的一大利器。

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目前，大語義智能分析技術已經廣泛的應用到金融業、零售業、遠程通訊業、制造業、醫  療服務業和體育事業等行業中，且它在教育中的應用也日漸重要。主要有以下幾個方面：1、有效進行信息檢索;2、提高瀏覽檢索信息結果的效率;3、實現個性化主頁服務;4、實現教學文檔有效管理;5、有效控制校園電子郵件的過濾;6、實現校園bbs文檔的鑒別和過濾;

文本挖掘最大的動機是來自于潛藏于電子形式中的大量的文本數據.利用數據挖掘技術處理公司大量的文本數據,將給企業帶來巨大的商業價值.另外人們對于文本挖掘的感興趣的原因還在于:人們有時候并不知道他們到底要找什么,而挖掘能夠從數據庫中抽取出許多有用的信息.盡管對于文本挖掘的需求是非常強烈的,國內外學者也都在進行積極的研究 。而nlpir大語義智能中文信息處理技術的出現已成為中文信息技術研究、發展、應用和產業的提供了重要的幫助，在互聯網日益成長的今天，nlpir大數據語義智能中文信息處理技術將會更加成熟并創新。