Tekstikaevandamine on protsess, mille käigus kasutatakse arvutitehnoloogiat tekstidokumentide sõelumiseks uurimise ja analüüsi eesmärgil. Seda peetakse sageli väga sarnaseks andmekaevana tuntud protsessiga, kuid see tugineb spetsiaalsele programmeerimisele, et otsida kategoriseerimata tekstist ja leida tähendust või mustreid, selle asemel et analüüsida eelnevalt kategoriseeritud andmebaasi teavet. Tekstikaevandamisel on palju rakendusi sellistes valdkondades nagu teadus, turundus ja andmekorraldus.
Sõnade keelde korraldamise keerukus on arvutite jaoks liiga äärmuslik, kuid teadlased on seda tüüpi programmeerimise täiustamiseks kõvasti tööd teinud. Välja on töötatud palju meetodeid, mis võimaldavad teadlastel fraase tuvastada ja teksti kohta fakte avastada. See ei ole üldiselt sama, mis tähenduse täielik dešifreerimine, kuid see võimaldab kasutada otseteid, mis saavutavad palju samu eesmärke. Tekstikaevandamine kasutab mõnda neist tehnikatest ära ja kui see tehnoloogia paraneb, eeldatakse, et ka tekstikaevandamine paraneb üldiselt.
Eksperdid kasutavad tekstiteabe analüüsi eelkõige kirjalike dokumentide uurimisel. Suurte koguste kirjalike andmete analüüsimine võib olla keeruline, kuna selleks kulub tohutult palju aega. Arvutid saavad selle teksti palju kiiremini läbi lugeda, kuid nad ei saa sellest aru. Tekstikaevandamise tehnikad võimaldavad arvutitel leida tekstist kasulikke suundumusi, esitades andmeid viisil, mis võib paljastada uusi fakte või võimaldada ekspertidel avastusi teha.
Selle tehnoloogia kasutamise näide oleks turu-uuringud. Eksperdid võiksid analüüsida tootenime otsingutulemusi ja lasta programmil otsida fraase, mis väljendavad kasutaja sentimenti. Nii saavad nad väga üksikasjalikult teada, kuidas inimesed nende tootesse tegelikult suhtuvad. Samuti võivad nad lihtsalt otsida oma toodet ja näha, millised fraasid kõige sagedamini esile kerkisid. See võib aidata neil luua uusi ideid, kuidas oma klientidele meeldida.
Teiseks teksti kaevandamise otstarbeks on sarnaste teemade teadustööde analüüsimine, otsides uusi suundumusi või kokkuleppeid. See on võimaldanud mõnel teadlasel teha ennustavaid oletusi, mis on osutunud kasulikuks sellistes valdkondades nagu valguanalüüs. Mõned eksperdid arvavad, et seda tüüpi rakendused võivad lõpuks pakkuda ootamatuid avastusi.
Protsess, mida nimetatakse andmekaeveks, on tegelikult üsna sarnane teksti kaevandamisega, kuid seda on üldiselt vähem keeruline teha, kuna see tugineb tekstile, mis on juba kategooriatesse vormindatud. Näiteks võiks tarkvara läbida kogu tööotsijate jaoks andmebaasis oleva teabe, otsides trende. Tekstikaevandamine on arvutitel keerulisem, kuna puhast teksti on raskem analüüsida kui kategooriatega andmeid.
SmartAsset.