Textmining bezeichnet die automatisierte Extraktion von relevanten Informationen aus großen Textmengen mithilfe computergestützter Verfahren. Es handelt sich um einen Teilbereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Analyse und Strukturierung von Textdaten konzentriert. Im Gegensatz zur traditionellen Datenanalyse, die meist strukturierte Daten wie Tabellen oder Datenbanken verwendet, arbeitet Textmining mit unstrukturierten oder teilstrukturierten Texten, wie E-Mails, Dokumenten, sozialen Medien oder Webseiten.
Der Prozess des Textminings umfasst in der Regel mehrere Schritte: Zunächst erfolgt die Datensammlung, bei der Texte aus verschiedenen Quellen gesammelt werden. Anschließend wird die Datenpräparation durchgeführt, bei der die Texte bereinigt und aufbereitet werden, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Dazu gehören Schritte wie das Entfernen von Sonderzeichen, das Erkennen von Entitäten oder die Umwandlung von Text in numerische Formen. Im Anschluss erfolgt die eigentliche Analyse, bei der Algorithmen des maschinellen Lernens oder der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt werden, um Muster, Beziehungen oder relevante Informationen zu erkennen. Zuletzt folgt die Interpretation der Ergebnisse, um die gewonnenen Erkenntnisse in ein umsetzbares Format zu übertragen.
Einsatzgebiete des Textminings sind vielfältig. Unternehmen nutzen es beispielsweise zur Meinungsanalyse (Sentiment Analysis), um die Stimmung von Kunden in sozialen Medien oder Bewertungen zu erfassen. Weitere Anwendungen umfassen die Informationsgewinnung aus großen Dokumentensammlungen, die Identifizierung von Trends oder die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung durch die Analyse von Textdaten. Textmining ist somit ein wertvolles Werkzeug, um aus Texten versteckte Informationen zu entdecken und diese für geschäftliche oder wissenschaftliche Zwecke nutzbar zu machen.