谁采用深度学习的什么方法对哪些数据进行了怎么的文本挖掘

这个问题比较广泛，可以从不同角度回答。以下是一些可能的回答：

- 机器翻译：有很多研究者采用深度学习的方法来进行机器翻译。其中比较常见的是使用编码器-解码器（encoder-decoder）结构，例如 Google 的“神经机器翻译”（Neural Machine Translation，NMT）模型。这些模型一般会使用大量的平行语料库来进行训练。
- 情感分析：深度学习也被广泛应用于情感分析领域。其中一种常见的方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）对文本进行特征提取，然后使用全连接层进行分类。另外一种常见的方法是使用循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）来考虑文本的序列信息，例如 LSTM 和 GRU 等模型。这些模型一般会使用带有标注情感的数据集进行训练。
- 文本生成：在文本生成领域，深度学习也被广泛应用。例如，类似于 GPT 的模型可以通过预测下一个单词或下一个字符的方式来生成文本。这些模型一般会使用大量的文本数据来进行训练，例如维基百科或新闻语料库等。
- 文本分类：深度学习也可以用于文本分类任务，例如垃圾邮件过滤、新闻分类等。这些模型一般会使用带有标注类别的数据集进行训练，例如 20 Newsgroups 数据集或 IMDB 电影评论数据集等。常见的模型结构包括 CNN、RNN 等。

当然，这里列举的只是一部分深度学习在文本挖掘中的应用，实际上深度学习已经被广泛应用于文本挖掘领域，例如信息抽取、问答系统等。