NLP技术可以通过以下几种方式实现准确和客观地分析文本信息：

1. 基于规则的方法：建立一套规则，利用这些规则对文本进行分析。例如，通过语法分析，可以确定一个句子的主语、谓语、宾语等成分；通过词性标注，可以确定一个词的词性。
2. 基于统计机器学习的方法：利用统计机器学习算法，对大量的文本数据进行训练和学习，从而得到一个模型，利用该模型对新的文本进行分析。例如，通过训练语料库，可以得到一个命名实体识别模型，可以自动识别文本中的专有名词。
3. 基于深度学习的方法：利用深度学习算法，建立深度神经网络，对文本进行分析。例如，通过训练深度学习模型，可以自动识别文本中所包含的情感是积极还是消极。
4. 多种方法的结合：将不同的NLP技术结合起来使用，例如将基于规则的方法和基于统计机器学习的方法结合起来，可以提高文本分析的准确性和客观性。

总之，NLP技术可以通过多种方式实现准确和客观地分析文本信息。在具体应用中，需要根据不同的应用场景和需求，选择适合的NLP技术或者将不同的NLP技术结合起来使用，以达到更好的效果。