文本挖掘已经成为数据挖掘中一个日益流行而重要的研究领域。与一般数据挖掘以关系、事务和数据仓库中的结构数据为研究目标所不同的是，文本挖掘所研究的文本数据库, 由来自各种数据源的大量文档组成。这些文档可能包含标题、作者、出版日期、长度等结构化数据, 也可能包含摘要和内容等非结构化的文本成分，而且这些文档的内容是人类所使用的自然语言，计算机很难处理其语义。因此传统的信息检索技术已不适应日益增加的大量文本数据处理的需要，进而人们提出文本挖掘的方法进行不同的文档比较以及文档重要性和相关性排列，又或者找出多文档的模式或趋势等分析。
Nlpir Parser搜索与挖掘智能平台是网络搜索、自然语言理解和文本挖掘的技术开发的基础工具集，开发平台由多个中间件组成，各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux，FreeBSD等不同操作系统，可以供Java，C，C#等各类开发语言使用。
Nlpir Parser搜索与挖掘智能平台是一套专门针对原始文本集进行处理和加工的软件，提供了中间件处理效果的可视化展示，也可以作为小规模数据的处理加工工具。用户可以使用该软件对自己的数据进行处理。
Nlpir Parser搜索与挖掘智能平台的十二大功能：
1. 全文精准检索：支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型，多字段的高效搜索，支持AND/OR/NOT以及NEAR邻近等查询语法，支持维语、藏语、蒙语、阿拉伯、韩语等多种少数民族语言的检索。可以无缝地与现有文本处理系统与数据库系统融合。
2. 新词发现：从文件集合中挖掘出内涵的新词语列表，可以用于用户专业词典的编撰;还可以进一步编辑标注，导入分词词典中，从而提高分词系统的准确度，并适应新的语言变化。
3. 分词标注：对原始语料进行分词、自动识别人名地名机构名等未登录词、新词标注以及词性标注。并可在分析过程中，导入用户定义的词典。
4. 统计分析与术语翻译：针对切分标注结果，系统可以自动地进行一元词频统计、二元词语转移概率统计(统计两个词左右连接的频次即概率)。针对常用的术语，会自动给出相应的英文解释。
5. 文本聚类及热点分析：能够从大规模数据中自动分析出热点事件，并提供事件话题的关键特征描述。同时适用于长文本和短信、微博等短文本的热点分析。
6. 分类过滤：针对事先指定的规则和示例样本，系统自动从海量文档中筛选出符合需求的样本。
7. 正负面分析：针对事先指定的分析对象和示例样本，系统自动从海量文档中筛选出正负面的得分和句子样例。
8. 自动摘要：能够对单篇或多篇文章，自动提炼出内容的精华，方便用户快速浏览文本内容。
9. 关键词提取：能够对单篇文章或文章集合，提取出若干个代表文章中心思想的词汇或短语，可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。
10. 文档去重：能够快速准确地判断文件集合或数据库中是否存在相同或相似内容的记录，同时找出所有的重复记录。
11. HTML正文提取：自动剔除导航性质的网页，剔除网页中的HTML标签和导航、广告等干扰性文字，返回有价值的正文内容。适用于大规模互联网信息的预处理和分析。
12. 编码自动识别与转换：自动识别内容的编码，并把编码统一转换为GBK编码。
在多数情况下，文本挖掘的数据集十分庞大而且在不断增加，因此，这些数据不可能存储在一台机器上进行运算。因此需要研究一种能够并行运行的文本挖掘算法以在计算机集群上并行地执行文本挖掘任务。显然，这结合了云计算以及数据密集型计算的需求，而且这本身也是一个在不断成长的领域。
