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(1)高效性：人工智能能够快速、准确地处理大量文本数据，提高挖掘效率。
(2)自动化：人工智能算法能够自动提取文本中的有用信息，减少人工干预。
(3)灵活性：人工智能能够处理各种类型的文本数据，包括结构化和非结构化数据。
局限性：(1)数据质量：人工智能算法对数据质量的要求较高，如果数据存在噪声或缺失，会影响挖掘结果。(2)语义理解：人工智能在文本挖掘中还存在语义理解的问题，难以完全准确地理解文本的真正含义。(3)法律与伦理问题：人工智能在文本挖掘中的应用可能涉及到隐私、版权等法律和伦理问题，需要引起关注。
(1)数据质量：人工智能算法对数据质量的要求较高，如果数据存在噪声或缺失，会影响挖掘结果。
(2)语义理解：人工智能在文本挖掘中还存在语义理解的问题，难以完全准确地理解文本的真正含义。
(3)法律与伦理问题：人工智能在文本挖掘中的应用可能涉及到隐私、版权等法律和伦理问题，需要引起关注。;未来研究方向与挑战;汇报人：
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