智能文档审阅技术中，关键信息提取是一个至关重要的环节。

简单来说，这就像是我们在阅读一份复杂的报告时，大脑会自动过滤出那些对我们有用的、关键的信息。

那么，在智能文档审阅中，机器是如何做到这一点的呢？ 首先，机器会利用自然语言处理技术（NLP）对文档进行预处理，包括分词、词性标注、句法分析等步骤。

这样，机器就能理解文档的基本结构和语法规则。

接着，机器会运用一系列算法来提取关键信息。

这些算法包括但不限于以下几种： 基于规则的方法：这是最简单直接的一种方法。

通过设定一些固定的规则或模式，机器可以在文档中查找符合这些规则或模式的信息。

比如，如果我们要提取日期，可以设定一个规则，查找所有格式为“YYYY-MM-DD”的字符串。

基于统计的方法：这种方法依赖于大量的训练数据和统计模型。

通过训练数据，机器可以学习到哪些词汇或短语在文档中更可能是关键信息。

比如，在一份合同中，经常出现的“违约金”、“付款方式”等词汇，很可能就是我们需要提取的关键信息。

基于深度学习的方法：近年来，深度学习在NLP领域取得了巨大的成功。

通过深度学习模型，机器可以自动学习到文档中的复杂模式和结构，并据此提取关键信息。

比如，使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来识别文档中的关键句子或段落。

最后，提取出的关键信息会经过后处理步骤，如去重、排序等，以便更好地呈现给用户或用于后续的分析和决策。

总之，智能文档审阅技术中的关键信息提取是一个复杂而有趣的过程。

通过结合自然语言处理技术和各种先进的算法，机器能够自动地从海量的文档中提取出我们关心的关键信息，为我们的工作和生活带来便利。