實現文本知識挖掘的系統可以分為以下幾個步驟：
1. 數據采集：從網站、論壇、新聞等渠道收集需要分析的文本數據，并對其進行預處理，如去除停用詞、分詞等。
2. 關鍵詞提取：使用TF-IDF、TextRank等算法提取文本中的關鍵詞，這些關鍵詞具有代表性和區分性。
3. 實體識別：采用詞性標注、命名實體識別等技術，識別文本中所出現的實體，如人名、機構名等。
4. 關系抽取：利用自然語言處理的技術，從文本中提取各種關系，如主謂賓、時間順序等關系，用于構建知識圖譜。
5. 知識表達：根據關鍵詞提取和實體識別結果，將文本信息轉化為知識圖譜語義表示的形式，如實體-關系-實體等。
6. 知識推理：對已經構建的知識圖譜進行推理，如邏輯推理、推理規則等，從而進一步挖掘和發現知識。
7. 可視化展示：將挖掘出的知識以可視化的形式展示出來，讓用戶更加直觀地了解文本數據中的知識信息。
在Python中，可以使用各種自然語言處理和機器學習庫來實現上述步驟，如NLTK、spaCy、scikit-learn等。同時，也可以使用各種可視化庫，如matplotlib、bokeh等來展示分析結果。
