Metin Madenciliği, metin verilerini analiz ederek içerisindeki yapı, anlam ve ilişkileri keşfetmeyi amaçlayan bir veri madenciliği çalışmasıdır. Bu çalışma metin verilerinden yapısal veri elde etmeyi hedefler ve genellikle makine öğrenme tekniklerini kullanarak metinlerdeki anlamları ve ilişkileri ortaya çıkarmayı sağlar.

Veri analizi konusunda ise istatistik ve veri madenciliği, yıllardır kullanılan yöntemler olarak karşımıza çıkmaktadır. Günümüzde ise veri analizi çalışmalarında hem istatistik hem de veri madenciliği yöntemleri bir arada kullanılarak farklı araştırma alanlarında kullanılmaktadır.

Metin madenciliği ile neler yapılabilir sorusuna karşılık, bu çalışmanın tipik olarak kümeleme, sınıflandırma, ilişkilendirme kuralları ve tahmine dayalı modelleme gibi makine öğrenme tekniklerini kullandığını söyleyebiliriz. Bu teknikler sayesinde metinlerdeki anlamlar ve ilişkiler ortaya çıkarılarak verilerin daha iyi anlaşılması sağlanabilir ve veri madenciliği zaman ve kaynakların daha etkin bir şekilde kullanılmasına yardımcı olabilir.

İşletmeler metin madenciliğinden faydalanarak işletme arşivlerinde veya internet üzerindeki belgelerde benzer içerikleri otomatik olarak sınıflandırabilir ve analiz edebilirler. Bu sayede benzer belgeleri bulma ve analiz etme süreçleri daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Veri madenciliği teknikleri arasında klasik yöntemler olarak Regresyon, K-En Yakın Komşuluk ve Kümeleme gibi yöntemler bulunurken, yeni nesil yöntemler arasında ise Karar Ağaçları, Birliktelik Kuralları ve Sinir Ağları gibi teknikler ön plana çıkmaktadır.

Son olarak, metin madenciliği içerisinde yer alan Tokenization ise metnin belirli özelliklere göre parçalara ayrılması ve bu parçaların token array içerisine atılması sürecini ifade eder. Bu adım metin verilerinin işlenmesi ve analiz edilmesi sürecinde önemli bir rol oynar.