文本挖掘是统计学、机器学习和自然语言处理等领域的交叉学科，在信息处理和知识发现方面具有重要的应用。在文本挖掘中，文字提取是一项关键技术，其作用和优势不可忽视。
首先，文字提取在文本挖掘中的作用主要体现在信息的获取和理解方面。当我们面对大量的文本数据时，往往需要从中抽取出我们所关注的关键信息。文字提取技术可以通过自动化的方式从文本中抽取出特定领域的重要概念、关键词以及实体等信息。通过文字提取，我们可以快速而准确地获取所需的信息，为后续文本挖掘任务奠定基础。
其次，文字提取在文本挖掘中的优势在于能够处理大规模的文本数据。随着互联网的快速发展，信息爆炸式增长已经成为现实。而文字提取技术可以帮助我们从这些大规模的文本数据中提取出有用的信息，有助于我们发现隐藏在海量数据背后的规律和知识。相对于传统的人工方式，文字提取不仅效率更高，而且准确性更高，大大提高了文本挖掘的效果和效率。
另外，文字提取还可以为文本分类、情感分析等任务提供重要支持。在进行文本分类时，我们需要对文本进行特征提取，以便进行分类模型的构建和训练。而文字提取技术可以帮助我们从文本中提取出有代表性的特征，有助于构建有效的分类模型。同时，在进行情感分析时，通过文字提取，我们可以获取文本中的情感词汇和情感倾向，从而得知文本的情感色彩。
此外，在文本挖掘中，文字提取还可以辅助实体关系抽取、事件关系分析等任务。文字提取技术可以从文本中识别出实体以及实体之间的关系，并用于构建实体关系图谱，从而帮助我们深入理解文本背后隐藏的信息。与此同时，通过文字提取，我们可以对事件之间的关联进行分析和建模，为事件关系的探索提供有力支持。
总之，文字提取在文本挖掘中发挥着重要的作用，并且具有很多优势。通过使用文字提取技术，我们可以高效地从大规模的文本数据中提取出有用的信息，加速文本挖掘的过程。文字提取还可以为文本分类、情感分析、实体关系抽取等任务提供支持，使得这些任务的实现更加准确和可靠。在未来的发展中，文字提取技术有望继续深化和优化，为文本挖掘的研究和应用带来更大的推动力。