R:文本挖掘，创建每个文档的单词列表

R: 文本挖掘（Text mining）是指从大规模文本数据中提取有用信息和知识的过程。它结合了机器学习、自然语言处理、信息检索等多个领域的技术，用于分析、理解和挖掘文本数据中的模式、关系和趋势。

文本挖掘可以帮助企业和研究机构从海量的文本数据中发现有价值的信息，用于市场调研、舆情分析、情感分析、知识发现等应用。它可以自动化处理大量文本数据，节省人力资源和时间成本。

常见的文本挖掘任务包括：

1. 文本分类：将文本数据自动分类到不同的预定义类别中，例如垃圾邮件过滤、新闻分类等。
2. 文本聚类：将文本数据根据其相似性进行分组，用于发现数据集中的潜在模式和群组。
3. 命名实体识别：识别文本中的人名、地名、组织机构名等特定实体。
4. 关系抽取：从文本中提取实体之间的关系，例如人物关系、产品关联等。
5. 情感分析：分析文本中的情感倾向，判断其是正面、负面还是中性的。

对于文本挖掘，腾讯云提供了一系列相关产品和解决方案：

1. 腾讯云自然语言处理（NLP）：提供了文本分类、情感分析、命名实体识别等功能，帮助用户快速实现文本挖掘任务。详细信息可访问：腾讯云自然语言处理（NLP）
2. 腾讯云数据万象（CI）：提供了OCR（光学字符识别）和文本审核功能，可用于文本数据的提取和审核。详细信息可访问：腾讯云数据万象（CI）
3. 腾讯云人工智能开放平台（AI）：提供了文本处理相关的人工智能服务，包括语音识别、机器翻译等。详细信息可访问：腾讯云人工智能开放平台（AI）

综上所述，文本挖掘是一项重要的技术，可以帮助用户从海量文本数据中提取有用信息。腾讯云提供了丰富的文本挖掘相关产品和解决方案，可满足用户的不同需求。