摘要
随着互联网技术的快速发展以及移动阅读的普及，网络文学蓬勃兴起，产生了海量的小说文本数据。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为文学研究、市场营销、用户画像等领域的重要课题。
文本挖掘技术为我们提供了解决这一问题的有效手段。
本文首先介绍了文本挖掘、自然语言处理等相关概念，然后概述了国内外在小说文本挖掘领域的研究现状，包括情感分析、主题模型、人物关系抽取等方向的研究进展。
接着，本文重点阐述了基于Python的小说文本挖掘系统的构建方法，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和结果可视化等关键步骤。
最后，对全文进行了总结，并展望了未来小说文本挖掘领域的研究方向。
关键词：小说文本挖掘；Python；自然语言处理；情感分析；主题模型
#1.1文本挖掘
文本挖掘，也称为文本数据挖掘，是指从大量非结构化或半结构化的文本数据中提取出有意义的模式、主题和知识的过程。
与结构化数据不同，文本数据通常以自然语言的形式存在，需要经过一系列处理才能被计算机理解和分析。
#1.2自然语言处理
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
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