Η ραγδαία ανάπτυξη του Παγκόσμιου Ιστού προσέφερε σε όλους τους χρήστες ανά τον κόσμο τη δυνατότητα άμεσης, γρήγορης και αποτελεσματικής προσπέλασης κάθε είδους πληροφορίας. Καθημερινά πραγματοποιούνται εκατομμύρια καταχωρήσεις πληροφοριών στο Διαδίκτυο με αποτέλεσμα ο όγκος της διακινούμενης πληροφορίας να αυξάνει με εκθετικούς ρυθμούς. Με το πάτημα ενός κουμπιού, μια πληθώρα πληροφοριών, ακόμη και για το πιο εξειδικευμένο θέμα, βρίσκεται μπροστά στην οθόνη του χρήστη, έτοιμη προς ανάγνωση και επεξεργασία. Αυτή ακριβώς η «υπερδιάθεση» πληροφοριών καθιστά πολύ δύσκολη έως αδύνατη οποιουδήποτε είδους επεξεργασία των δεδομένων από το χρήστη, έστω και σε επίπεδο απλής ανάγνωσης. Η ύπαρξη ενός εργαλείου ανάκτησης κειμένου και εξαγωγής όρων και κανόνων από μια υπερμεγέθη συλλογή κειμένων θα έδινε τη δυνατότητα στο χρήστη να ανακτήσει χρήσιμες πληροφορίες γρήγορα, χωρίς να είναι απαραίτητη η ανάγνωση και η φυσική επεξεργασία όλων αυτών των κειμένων. Ειδικότερα στο ευαίσθητο πεδίο των Βιο-Επιστημών όπου η αδυναμία επεξεργασίας της διαθέσιμης πληροφορίας και της εξαγωγής χρήσιμων συνδέσεων και συμπερασμάτων επηρεάζει αρνητικά την επιστημονική έρευνα, είναι επιτακτική η ανάγκη παρουσίας εργαλείων που θα διευκολύνουν τη διαδικασία εξόρυξης γνώσης από κείμενα με βιολογικό περιεχόμενο. Στην παρούσα διπλωματική εργασία γίνεται μια παρουσίαση τεχνικών με τις οποίες είναι δυνατή η εξαγωγή γνώσης και κανόνων από κείμενα ηλεκτρονικής μορφής στο Διαδίκτυο τα οποία αφορούν στο επιστημονικό πεδίο της Βιολογίας. Η προσπάθειά μας επικεντρώνεται κυρίως στη δυνατότητα εξόρυξης γνώσης από κείμενα που αναφέρονται σε ένα συγκεκριμένο θέμα Βιολογίας (π.χ. μεταγραφικοί παράγοντες) και που η πραγματοποίηση του στόχου αυτού θα ήταν διαφορετικά από δύσκολη έως αδύνατη καθώς το πλήθος των κειμένων είναι απαγορευτικό για την αναλυτική μελέτη τους από ειδικό ή ομάδα ειδικών, πόσο μάλλον από έναν απλό χρήστη. Αρχικά, περιγράφουμε τον τρόπο ανάκτησης των κειμένων που αναφέρονται στο συγκεκριμένο θέμα του ενδιαφέροντός μας από την ηλεκτρονική βιβλιοθήκη National Library of Medicine και τη δημιουργία της προς επεξεργασία συλλογής κειμένων. Η συλλογή αυτή υπόκειται σε λεξικολογική ανάλυση και επεξεργασία κατά τη διάρκεια της οποίας διατηρούνται από κάθε κείμενο οι πιο σημαντικοί όροι, ενώ οι υπόλοιποι απορρίπτονται. Με τον τρόπο αυτό δημιουργείται ένα σύνολο από τους πιο αντιπροσωπευτικούς όρους ανά κείμενο με τη συχνότητα εμφάνισής τους σε αυτά. Στη συνέχεια, εφαρμόζουμε τεχνικές ομαδοποίησης δεδομένων με στόχο τη δημιουργία ομάδων όρων, αλλά και ομάδων κειμένων. Στα πλαίσια της προσπάθειας αυτής, πειραματιστήκαμε με διάφορες γνωστές τεχνικές ομαδοποίησης (αλγόριθμοι k-means και ιεραρχικός μονής σύνδεσης), ενώ υλοποιήσαμε εκ νέου τον αλγόριθμο ISODATA σε περιβάλλον ανάπτυξης Matlab. Η έρευνά μας ολοκληρώνεται με την εφαρμογή της τεχνικής του Latent Semantic Indexing πριν τη ομαδοποίηση των δεδομένων και τη σύγκριση των αποτελεσμάτων. Μέσα από τις ομάδες που δημιουργούνται με αυτή τη διαδικασία, διαπιστώνουμε την παρουσία συνδέσεων μεταξύ όρων και κειμένων και, ακόμη περισσότερο, τη δυνατότητα εξαγωγής συμπερασμάτων, αλλά και εξόρυξης πραγματικά νέας γνώσης επάνω σε συγκεκριμένα πεδία της επιστήμης της Βιολογίας. / The rapid growth of World Wide Web offered every user around the globe the ability to have immediate, quick and effective access to every kind of information. Daily, millions of records of information about every subject are added on Internet, giving the volume of available information an exponential boost. Simply by pressing only one single button, a plethora of information – even about the most sophisticated topic - is laid out in front of user’s screen ready to be read and processed. This plethora is exactly the reason that makes it difficult or even impossible for a simple user to process all the available data, or even just read it. It is clear that the presence of a tool that will make feasible the retrieval of documents and the extraction of terms and rule-associations from a huge document collection would give users the ability to retrieve valuable information quickly, without even reading or pre-processing all these documents. Especially in Bio-sciences, the inability of processing the available information and extracting useful connections and assumptions is an obstacle in scientific research. Therefore, there is a crying need for tools that will facilitate the process of text mining from documents with biological concept. In the present master thesis we present techniques for extracting knowledge and rules from documents in a digital format retrieved from Internet, with special reference to the scientific field of Biology. Our attempt is mainly focused on knowledge extraction from documents with specific biological concept (e.g. transcription factors), which is a really difficult – in some cases even impossible – task to accomplish due to the huge amount of available documents that an expert or a group of experts should read and process – imagine what a simple user could do. First, we describe the retrieval of documents referring to the specific biological concept we are interested about, from the National Library of Medicine and the construction of our document set. This set will be lexicological processed and only the most important term from each document will be kept while the rest will be ignored. This way, a set of the most representative terms per document will be created, along with the frequency in which the terms appear in each document. Secondly, we apply clustering techniques over this terms-by-document set in order to produce clusters of terms as well as clusters of documents. During this step, many well known clustering techniques are being tested, such as the k-means algorithm and the hierarchical-single linkage algorithm. We also describe our implementation, the ISODATA algorithm. The implementation of all clustering algorithms tested here was done on Matlab 6p5. Our research ends with the application of Latent Semantic Indexing (LSI) technique over our terms-by-documents set before the clustering step; we compare the resulting clusters with those taken without performing LSI before clustering. It is in those clusters that we find many connections between terms and documents and - even more – we discover the ability of extracting not only conclusions about the concept of the documents in each cluster but also truly new knowledge referring to specific scientific fields of Biology.