文本挖掘和自然语言处理都是与文本相关的技术，但它们有一些不同的方向和应用。

区别

定义

文本挖掘（Text Mining），也叫做文本数据挖掘，是一种信息处理技术，旨在从文本中发现非显式的信息。包括文本分类、聚类、信息抽取、情感分析等等。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），是计算机科学、人工智能、语言学等相关领域交叉研究的一门学科，目标是使计算机能够理解自然语言文本或语音。

目的

文本挖掘的目的在于对于海量的文本进行高效的提取和结构化的处理，主要用于处理非结构化数据的信息抽取。它会对文本数据进行清洗、过滤、转换和挖掘，从中找出数据中的模式、趋势和关联。

自然语言处理的目的则是帮助计算机理解自然语言并和人类进行交互。它可以处理词汇、语法、语义、情感等内容，通过语音识别和文本分析，实现文本智能处理和问答等功能。

方法

文本挖掘采用的方法主要有机器学习、统计学、自然语言处理等技术，通常需要进行数据预处理、特征工程、模型评估等步骤。

自然语言处理则结合了语言学、计算机科学、数学等多个领域，应用方法包括但不限于基于规则的方法、基于统计的方法、神经网络等。

应用

文本挖掘可以应用于社交媒体、新闻、商业、金融等领域，例如对网络舆情、商品评论、新闻分类等进行分析和预测。

自然语言处理的应用范围非常广泛，包括机器翻译、语音识别、智能客服、情感分析、文本摘要等等。

实例

假设我们要对一篇新闻文章进行分析，了解其中的关键信息和情感色彩。

文本挖掘

• 数据预处理：使用正则表达式清除文本中的标点符号、停用词等无用信息。
• 特征工程：根据文章内容提取出关键词、短语、词性等特征。
• 模型评估：使用机器学习算法对特征进行分类、聚类等处理，得到结构化结果。

自然语言处理

• 语音识别：使用语音识别技术将语音转化为文本，以便进行处理。
• 词汇分析：使用自然语言处理技术对文章中的关键词、命名实体、词性等进行识别和分类。
• 情感分析：利用自然语言处理的技术，对文章中的情感色彩进行分析和评估。

通过以上实例，可以看出文本挖掘和自然语言处理是不同的技术方向，但在某些应用场景中也会有交叉。