文本信息抽取是AI技术领域中一个重要的子领域。

文本信息抽取是指从给定的文本中提取出所需的信息，并将其转化为计算机可处理的形式。这些信息可以包括文本中的事实、数据、实体、命名实体、关键词、摘要、意图等。

文本信息抽取技术将非结构化的文本进行结构化

文本信息抽取可以分为以下几类：

1. 命名实体识别：它是指从文本中找出人名、地名、机构名等命名实体，将它们分类并标上标签。

2. 信息抽取：它是指从文本中提取出所需的信息，如时间、地点、人物、事件等，并将其转化为结构化形式，以便后续处理。

3. 关键词抽取：它是指从文本中提取出关键词，这些关键词可以反映文本的主题和内容。

4. 摘要生成：它是指从给定的文本中生成摘要，以便快速了解文本的主要信息。

5. 情感分析：它是指从给定的文本中分析出作者的情感，如积极、消极或中立等。

6. 信息过滤：它是指从大量的文本中过滤出与特定主题或任务相关的信息，以减少处理的数据量。

7. 信息推理：它是指从给定的文本中推断出新的信息，如基于已知的事实推断出结论。

文本信息在自然语言处理领域中有着广泛的应用。

比如用在招标文档数据结构化整理，招标企业需要处理大量的招标文档，通过文本信息抽取技术，可以帮助企业将这些文档中的关键信息内容识别并抽取出来，实现招标文档的聚类和整理，从而提高数据处理效率和准确度。

文本信息抽取还可以应用于垃圾邮件过滤、社交媒体数据分析等场景，这些场景中都需要对大量的文本数据进行处理和分析，以实现特定的目的和任务。