本挖掘为数字广告注入了新的活力。为了获得更好的效果，各公司正在使用文本挖掘作为上下文重定向的核心引擎。此外，与传统的基于 cookie 的方法相比，上下文广告的准确性更高，而且完全安全，因为它可以保护用户的隐私。
商业智能：
公司正在使用文本挖掘技术来支持和支撑决策。文本挖掘有助于更快、更好地进行分析。Cogito Intelligence Platform（链接至 CIP）等应用程序可监控数千个数据源并分析大量数据以仅提取相关内容。
垃圾邮件过滤：
垃圾邮件是大多数互联网服务提供 冰岛手机号码列表 商的痛点，造成更高的服务管理和硬件\软件更新成本。垃圾邮件是病毒的入口点，影响生产力。实施文本挖掘技术是为了提高基于统计的过滤方法的有效性。
社交媒体数据分析：
社交媒体是非结构化数据的潜在来源，被视为市场和客户情报的宝贵信息来源。许多公司正在使用文本挖掘来分析或预测客户需求并评估其品牌的认知度。文本分析可以解决分析大量非结构化数据、提取意见、情感和情绪以及它们与品牌和产品的关系的问题。
技术
利用分类、实体提取、情感分析等文本挖掘技术来提取隐藏在文本内容中的有用信息和知识。
：
企业商业智能/数据挖掘、竞争情报
电子取证、记录管理
国家安全/情报
科学发现，特别是生命科学
搜索/信息访问
社交媒体监控
文本挖掘工作流程
文本挖掘的基本步骤
文本和数据挖掘结合在一起比单独采用其中任何一种方式能提供更好的洞察力。然而，在结合文本和数据挖掘之前，你需要对两者都有正确的理解。
该过程通常包括以下步骤：
首先，确定要挖掘的文本。为此，您需要准备要挖掘的文本。如果文本数据包含在多个文件中，请将文件保存到一个位置。如果您正在挖掘数据库，请确定包含文本的字段。
接下来，挖掘文本并提取结构化数据，并将文本挖掘算法应用于源文本。
现在您需要为挖掘的数据构建概念和类别模型。确定关键概念并为每个概念创建单独的类别。很多时候，您可能会发现非结构化数据中的概念数量太多。在这种情况下，建议确定最流行或讨论最多的概念。
最后，您需要分析结构化数据。利用标准数据挖掘技术（例如聚类、分类和预测建模）来发现概念之间的关系。接下来，将提取的概念与其他结构化数据合并，以根据概念预测未来行为。