 जब हम धेता मैंगी स्यमाचरन की बात के थे passed तो क nimmt app discuss礼ீ है新 वेब मकतेटा इसकी लावा कोंतualび सब के चैंदमी ऽा मैंग sorgen Ume exchanges अ parfुरी से थ्या मैंगा یہाप死ट कर यहाप جाँप काちょनणा विठ खाल व arbe pluggingग memory अवब दख्मीन आब कों्ता sympathy meyaniउ smartphones देख्रा with reinforced जुर खिलाई यान दाबदियो that is called text mining. यह जिस में नहीं है यह पर बताई है के data mining in text का जो नाम है वो है text mining. और उस में हम कर के रहे हैं we try to find something useful and surprising from a collection of textual documents. आचा आप text mining कैसे different है information retrievals है information retrieval है वो state of the art होता है के आप को user को पता होता है के आप की क्या क्यो रहे है और उसके अगेस वो result ले ले लिता है text mining का जो मोड़ेव है वो results निकालना नहीं है बलके उन पेट्टन्स को फैंडोड करना है जो data की understand में यह knowledge को extend करना में helpful होता है data mining versus database queries यह same वो ही फरक है जो information retrieval में और text mining में है database में और database queries में अपको पता होता है अपके query लिकते है अपका अनसर अपके जैन में होता है उस तरहां का जो अप चाहर है और अनसर अट्टीव हो जाता है similar information retrieval में user को एक information की need होती वो अपनी query देते है उसर element result को find out करता है on the other hand text mining में यह data mining में अपको अपनी तेक्स माइनिख की कुन कुन सी types मोजुद है यह आपनी जो types दीव है यह जो जो बेसिज दीव है नहीं बता है है नमबर बन कीवर्ट अट्टम बेस्ट अज़ोसिशन अनलिसिच इस से मुरात के है कुछ कीवर्ट उट्टार लेते है नमबर बन कीवर्ट अट्टम बेस्ट अज़ोसिचन अनलिसस इस से मुरात के है कहां कुछ कीवर्ट उटटार लेते है जैसे परटकुलालि अगर लेना चाहें तो हम खडते है एक भही हमने एजग की बेस्प लेट से एट्से एखश्डम्प उटानी है तो हम कीवर्त यह देदेतें के जी 16 यह रोड, 19 यह रोड और फिर हम देखते हैं के हमारे सारे देटा को यह टेक्स को हम माइन करेंगे बेस्टो नावर कीवर्ट इंपामश्यन अतोमेटिक दोकमें तोपिक लासिटिकेशन अब यहापे कीवर्ट के बजाये पूरा के पुरा तोपिक आप देदेतें जो ये यज्सल्ट्कलमीनेशन of कीवर्ट फो जाता है समिलेड़े देटेक्छन समिलेड़े देटेक्छन मैं हम क्या कर सकतें कहम �我的गरिएं तोकमेट्स को भी ख़ुस्टर करते हैसां कु版 सी अँट strengthening? technologies k implicit only products कु अँइ नई वह हुर मंउलegaapa कु अउउट 5 heartfelt उउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउॉउउउउउउ दः際 Journey do go go तो इस में हम सम्पल कन्क्लूड यह कना चाहेंगे के देटा माइनिंग की पड्यूई टेकनीक सो तूँज को हम बड़ा इसली अपलाई कर सकते हैं फार टेक्स माइनिंग और टेक्स माइनिंग के अंदर हम कै हमारे पास भेश भहा अपलिकेशन मुझुद हैं जिन को हम use करते हुई कुछ एक अपनी अपलिकेशन जनरेट कर सकते हैं for human understanding, pattern mining, data retrieval अर देटा को interpet करनेके लेए