在互联网络迅猛发展的今天，各行各业都积累了大量宝 贵的数据资料。科研信息领域亦是如此，卷数越来越多、内容越来越复杂的科技期刊文献，日益增厚的会议论文集等，给无数刚刚接触科研工作的初学者带来不小的麻烦，让他们无从下手、无所适从。同时，科研领域所面对的数据多为非结构化的文本数据，与传统的结构化的数据处理方式不尽相同。

　　文本挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，又称为文本数据挖掘或文本知识发现，是指为了发现知识，从大规模文本数据中抽取隐含、潜在的有用模式的过程。文本挖掘是人工智能、机器学习、自然语言处理、数据挖掘以及相关文本自动处理等理论和技术相结合的产物，已经得到了越来越多的研究人员的关注。 由于文本挖掘所面对的对象主要为非结构化或半结构化数据，因此，文本挖掘处理方式主要有两种：(1)将非结构化或半结构化数据建模为结构化数据，在此基础上使用数据挖掘方法进行挖掘。(2)直接对非结构化数据进行分析，找出有用信息。目前的研究主要集中在第一种方式上。因此，如何对非结构化的文本进行预处理，并建立有效的文本挖掘模型就成了决定挖掘效果和质量的关键。

　　特别要指出的是，不同的文本如超文本、纯文本等有不同的处理方法，不同领域的文本由于挖掘目标的不同也将会呈现不同的特点。以科研领域最常见的科技期刊文献文本数据为背景，选择篇幅不大，但又非常能代表文章内容核心的论文题目和摘要作为研究的文本主体，需要文本建模、降维以及挖掘知识等的关键技术，实现科研信息的自动化建议。

　　灵玖软件NLPIR大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。

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　　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。

　　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大语义智能中文信息处理技术将会更加成熟并创新。