b'\n_START_ARTICLE_\nTekstikaeve\n_START_PARAGRAPH_\nTekstikaeve ehk tekstikaevandamine (inglise keeles text mining) on automaatne protsess, millega eraldatakse tekstiandmetest mittetriviaalset informatsiooni ja kasulikke teadmisi. Selle k\xc3\xa4igus kogutakse struktureerimata loomuliku keele tekste, mille anal\xc3\xbc\xc3\xbcsimiseks viiakse need masinloetavale kujule, mis v\xc3\xb5imaldab rakendada andmekaeve tehnikaid. Seega p\xc3\xb5imub tekstikaeve erinevate valdkondadega, nagu n\xc3\xa4iteks: loomuliku keele t\xc3\xb6\xc3\xb6tlus, andmekaeve ja infootsing.\n_START_SECTION_\nHaridus\n_START_PARAGRAPH_\nTekstikaevet saab hariduses kasutada hilisemate trendide tuvastamiseks ja tagasisidestamiseks. N\xc3\xa4iteks on v\xc3\xb5imalik l\xc3\xa4bi kvalitatiivsete meetodite uurida sotsiaalmeedia p\xc3\xb5hjal \xc3\xb5pilaste meelestatust kooli vastu ning teha selle p\xc3\xb5hjal j\xc3\xa4reldusi . Samuti on v\xc3\xb5imalik tekstikaeve v\xc3\xb5tteid kasutada relevantsete uurimist\xc3\xb6\xc3\xb6de ja materjalide leidmiseks suurtest ning mitmek\xc3\xbclgsetest andmehulkadest.\n_START_SECTION_\nTurundamine\n_START_PARAGRAPH_\nTekstikaeve vahendeid ja meetodeid (meelestatuse anal\xc3\xbc\xc3\xbcs koosk\xc3\xb5las nimega \xc3\xbcksuste tuvastamisega) kasutatakse t\xc3\xa4nap\xc3\xa4eval n\xc3\xa4iteks kliendisuhete korraldamiseks.\n_START_SECTION_\nJulgeolek\n_START_PARAGRAPH_\nTekstikaeve tarkvarapaketid v\xc3\xb5imaldavad monitoorida ja anal\xc3\xbc\xc3\xbcsida veebis leiduvaid tekste riikliku julgeoleku otstarbeks.\n_START_SECTION_\nBiomeditsiin\n_START_PARAGRAPH_\nTekstikaeve tehnikad, n\xc3\xa4iteks nimega \xc3\xbcksuste tuvastamine, v\xc3\xb5imaldavad klassifitseerida ja tuvastada kirjandusest haigustega seotud biomarkereid. Veebikaeve, mis on osa tekstikaevest, aitab tuvastada haiguspuhanguid. Biomeditsiini valdkonnas kasutatakse tekstikaevet veel seoste leidmiseks n\xc3\xa4iteks olemasolevate ravimite ja uute haiguste vahel. Kasutusel on spetsiifilised tarkvarad, nagu BioClass ja BioLMiner.'