在現今網路資訊爆炸的時代，每天都有很多新的資訊湧入，PTT是台灣一個網路論壇，也是大學生常常發文討論的地方。Gossiping Board八卦板是PTT最熱門的看板，每天有將近2000篇的新文章，怎麼快速從這麼多的文章中看出大家在討論的主題？在此章節中將介紹SAS Text Miner「文字歸類」節點，這個模組可以將文章分成不同主題，且不同於「文字群集」節點每篇文章只能分到一群，同一篇文章是可能討論很多種不同主題的。 此範例資料是採用2014中華民國九合一選舉前一個禮拜 ( 2014/11/24~2014/11/28 ) 發文的文章，總計共7275篇文章。若想要快速將7275濃縮成25個主題，看哪些文章在討論哪些主題，透過「文字歸類」節點，可看出有1033篇文章在討論「吃、買、去、八卦、賣」這個主題；782篇在討論「連勝、文、哲、柯、票」這個主題...。

當文章有不同類別層級，透過SAS Text Mining的「文字設定檔」節點可以看見每個類別的代表詞語，以及類別與類別間的一些關聯。

當TM跑出來的結果需要與SAS的其他軟體如EG、VA結合時，需要跑出來的結果表格，此時就需要知道表格在電腦中存放的位置。在下範例中，想知道文字群集節點的結果表格時，點選節點左側選項「匯出的資料」後會看到「表格」欄位，如下圖中的TRAIN表格，該表格就存在