当前，数字化将学术研究推向了数据驱动与文本分析的前沿。如何高效挖掘文本信息背后的价值，已成为各个学科领域研究者亟需掌握的重要技能。文本挖掘作为自然语言处理与数据挖掘交叉融合的产物，近年来取得了快速发展，但该领域的系统性论述著作并不多见。在此背景下，《文本挖掘概论：研究设计、数据收集与分析》（2023年9月重庆大学出版社出版）从基础理论到实际应用，为读者提供了一套完整的文本挖掘知识体系作为参考。

　　注重文本挖掘理论与应用实践结合

　　文本挖掘是从文本数据中获得价值信息的方法，涵盖多个学科。它使用自然语言处理（NLP）、人工智能（AI）和机器学习模型以及数据挖掘技术从非结构化文本数据中获取相关的定性信息。文本分析则更进一步，专注于跨大型数据集的模式识别，从而产生更多定量结果。了解文本挖掘工作流程对于发挥该方法的全部潜力至关重要。《文本挖掘概论：研究设计、数据收集与分析》分为多个逻辑清晰、层次分明的章节，通过系统而深入的论述，清晰勾勒出文本挖掘的理论框架与方法路径。在理论建构方面，作者对文本挖掘的基本概念与前沿发展进行了全面总结与梳理，为读者奠定了扎实的理论基础。在此基础上，详细介绍了文本挖掘技术，涵盖文本数据的预处理、特征提取、主题建模、情感分析、分类与聚类等核心技术环节。在案例分析部分，作者通过丰富的实践案例展示了文本挖掘的强大应用潜力，帮助读者在理解理论的基础上掌握实操方法。书中深入探讨了文本挖掘技术在多个领域的实际应用，如新闻传播、社会科学、商业智能、医疗健康等。这种理论与实践相结合的写作特色，将复杂的文本挖掘技术转化为可操作的工具与方法，使本书既适合学术研究者，也适合数据分析从业者，具备较强的可读性与实用性。

　　揭示跨学科融合与方法创新

　　学科间的严格分界曾被视为现代科学发展到较高水平的重要标志，而当下学术研究的很多突破却源于跨学科研究。当学科间严格的分界逐渐被打破，在传统学科版图之外的交叉学科不断出现，跨学科研究逐渐成为应对复杂现实问题的重要手段。以问题导向、政策和产业驱动、跨学科交叉合作为特征的新的科学研究模式日益受到关注。《文本挖掘概论：研究设计、数据收集与分析》的另一独特贡献在于其跨学科的视角与多维度的分析方法，成功将人文社会学科与自然科学相结合，探索文本挖掘技术在语言学、文学、社会学、心理学、经济学、传播学、政治学以及生物医学等领域的应用，为读者展示了文本挖掘技术在社会热点分析、商业市场调研、医疗数据挖掘等多个领域的创新应用思路，这种跨学科整合不仅拓展了文本挖掘的研究视野，也为多领域学者提供了创新性的研究工具与思路。例如，语言学家利用文本分类方法分析社交媒体中的语言模式；社会学家通过文本情感分析揭示社会事件中的情绪传播规律；经济学家通过主题模型研究媒体对金融市场的影响；公共政策领域则利用文本挖掘评估社交媒体舆论，帮助政府优化决策过程；医学领域的研究者则使用文本挖掘技术提取医学文献中的关键信息，用于辅助诊断与治疗方案的设计等。

　　展示前沿技术融合的广阔潜力

　　在当前人工智能与大数据技术迅猛发展的背景下，文本挖掘能够与深度学习、生成式人工智能等技术深度融合，充分展示出文本挖掘与前沿技术融合的广阔潜力。例如，在实际应用中，深度学习算法已被用于提升情感分析和文本分类的精度。未来，文本挖掘还将进一步与多模态数据分析结合，处理包含文本、图像、语音等多种形式的数据，这将极大地推动智能交通、个性化医疗、市场预测等领域的发展，发挥更加显著的作用。例如，交通领域可通过分析司机反馈与传感器数据优化交通流量；个性化医疗可整合病患的电子健康记录与临床笔记，制定更精准的治疗方案；市场预测则可通过分析消费者评论与销售数据更准确地预判市场需求。这些发展方向为文本挖掘与人工智能技术的深度融合提供了广阔空间。

　　数字化时代，文本数据的爆炸式增长，让文本挖掘成为获取知识、揭示规律、辅助决策的重要工具。《文本挖掘概论：研究设计、数据收集与分析》立足文本数据分析前沿，兼具理论深度与实践广度，无疑为我们提供了一把洞察信息、发掘价值的钥匙，为文本挖掘研究与应用的发展注入了新的活力。

　　（作者单位：安徽大学外语学院；北京外国语大学英语学院）