随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。
数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域,文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意,文本挖掘便日益重要起来,可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。
文本挖掘是由数据挖掘衍生而来的。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。因此，数据挖掘也体现在对一些事实或观察数据的集合中寻找模式并提出决策支持的过程。
文本挖掘不但要处理大量的结构化和非结构化的文档数据，而且还要处理其中复杂的语义关系，因此，现有的数据挖掘技术无法直接应用于其上。对于非结构化问题，一条途径是发展全新的数据挖掘算法直接对非结构化数据进行挖掘，对于数据非常复杂，导致这种算法的复杂性很高;另一条途径就是将非结构化问题结构化，利用现有的数据挖掘技术进行挖掘，目前的文本挖掘一般采用该途径进行。对于语义关系，则需要集成计算语言学和自然语言处理等成果进行分析。
在中文自然语言处理中，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。汉语是以字为基本书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此进行中文自然语言处理通常是先将汉语文本中的字符串切分成合理的词语序列，然后再在此基础上进行其它分析处理。中文分词是中文信息处理的一个基础环节，已被广泛应用于中文文本处理、信息提取、文本挖掘等应用中。
NLPIR分词系统是经过多年研究工作积累，主要功能包括中文分词;英文分词;词性标注;命名实体识别;新词识别;关键词提取;支持用户专业词典与微博分析。NLPIR系统支持多种编码(GBK编码、UTF8编码、BIG5编码)、多种操作系统、多种开发语言与平台。
NLPIR/ICTCLAS2018分词系统主要功能介绍
1)中英文混合分词功能
自动对中文英文信息进行分词与词性标注功能，涵盖了中文分词、英文分词、词性标注、未登录词识别与用户词典等功能。
2)关键词提取功能
采用交叉信息熵的算法自动计算关键词，包括新词与已知词，
3)新词识别与自适应分词功能
从较长的文本内容中，基于信息交叉熵自动发现新特征语言，并自适应测试语料的语言概率分布模型，实现自适应分词。
4)用户专业词典功能
可以单条导入用户词典，也可以批量导入用户词典。如可以定“举报信 敏感点”，其中举报信是用户词，敏感点是用户自定义的词性标记。
ICTCLAS分词法利用词典匹配进行初切分得到一个切分词图，然后利用词频信息求词图N条最短路径的N-最短路径法。还有些研究者利用词典找出所有的交叉歧义，然后利用Bigram语言模型或其变形来消除歧义。
