本质上，首要的任务是，通过自然语言处理（NLP）和分析方法，将文本转化为数据进行分析。
历史.劳工密集型的人工纯文字挖掘方法最早出现在20世纪80年代中期，但在过去的十年中，技术的进步已经使这一领域迅速取得进展。文本挖掘已经是信息检索、数据挖掘、机器学习、统计以及计算语言学等学科中的重要领域。由于目前的大多数信息（80％）是以文本的形式来保存，文本挖掘被认为具有较高的商业潜在价值。多语种数据挖掘已经越来越多的引起人们的兴趣：能够根据自己的意愿从跨语种的文字来源中挖掘出有用的信息