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随着文本信息的急剧增长，如何从这些海量的非结构化或半结构化的文本信息(如文档、客户电子邮件、问题咨询、网页等)中发现有效、新颖、潜在的有作用的、可理解的知识模式，成为人们急待解救的问题。这也正是文本挖掘所要解决的问题。文本挖掘不仅能从大量的文本信息中迅速发现对自己有用的信息，而且还能在一定程度上挖掘出文本信息与文本信息之间的关系，产生出人们未曾意识到的有用结果。因此，文本挖掘已成为一个日益重要的研究领域，并且已经在许多领域和行业中得到广泛应用。文本挖掘在教育中的应用也开始逐渐成为人们关注的一个焦点。
文本挖掘是从非结构化或半结构化文本中获取规则、规律、模式、约束等有用知识的过程，它是人工智能、机器学习、自然语言处理、数据挖掘及相关自动文本处理如信息抽取、信息检索、文本分类等理论和技术相结合的产物。尽管文本挖掘和数据挖掘都是试图从大量的信息中抽取知识，但数据挖掘是从原始数据中抽取，它倾向于从非常精确的结构化的数据库中抽取知识，而文本挖掘则是倾向于从非结构化或半结构化文本材料中抽取知识。因此，如果将数据的概念泛化，文本挖掘也就可以看成一种数据挖掘。
文本挖掘虽然是从数据挖掘发展而来，但并不意味着简单的将数据挖掘技术运用到大量文本的集合上就可以实现文本挖掘，这还需要对这些大量的文本做预处理工作。
灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大时代语义智能分析的一大利器。
NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。
NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
目前，大语义智能分析技术已经广泛的应用到金融业、零售业、远程通讯业、制造业、医疗服务业和体育事业等行业中，且它在教育中的应用也日渐重要。主要有以下几个方面：1、有效进行信息检索;2、提高浏览检索信息结果的效率;3、实现个性化主页服务;4、实现教学文档有效管理;5、有效控制校园电子邮件的过滤;6、实现校园BBS文档的鉴别和过滤;
文本挖掘最大的动机是来自于潜藏于电子形式中的大量的文本数据.利用数据挖掘技术处理公司大量的文本数据,将给企业带来巨大的商业价值.另外人们对于文本挖掘的感兴趣的原因还在于:人们有时候并不知道他们到底要找什么,而挖掘能够从数据库中抽取出许多有用的信息.尽管对于文本挖掘的需求是非常强烈的,国内外学者也都在进行积极的研究 。而NLPIR大语义智能中文信息处理技术的出现已成为中文信息技术研究、发展、应用和产业的提供了重要的帮助，在互联网日益成长的今天，NLPIR大数据语义智能中文信息处理技术将会更加成熟并创新。
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