SAS Text Miner可探索隱藏在大量文字中的資訊。支援多種語言及檔案格式，並且提供豐富的語言與分析模型工具。將不同的非結構化文字片段、文件檔案庫及網頁下載內容，透過演算法自動識別出模式的各種主題，找出詞彙與片語間的顯著關聯。此軟體提供監督、無監督及半監督的方法來探索大量文件中過去未知的模式。

在「文字剖析」單元曾提到可加入「停用清單」讓那些詞在後續的分析中不要使用，若已經用excel編好字詞清單或是已存成csv檔，以下步驟說明怎麼將它轉成SAS DATASET用以匯入TM。

如附錄1提到的檔案存放路徑，文字剖析的文字結果會存在： [ 專檔資料夾 ] / Workspaces / EMWS1(對應的流程圖) / textparsing_terms.sas7bdat 可藉由此表做一些篩選的動作篩選出blacklist的字詞，以下為幾個可能用到的函數： -         KCOUNT(string)：算string雙位元組字元的個數，可以看做算「中文」的字數 -         LENGTH(string) ：算string的長度 (含中英文符號等) -         COUNT(string, substring)：string裡包含substring的個數， ex: COUNT('基金贖回，「貝萊德中國基金」', '基金')=2