无监督信息抽取是指在没有预先标注数据的情况下，从文本中自动提取出结构化信息的过程。这种方法通常基于一些假设或规则，例如假设文本中的某些模式或结构代表特定的信息，然后通过算法自动识别和提取这些模式或结构。

无监督信息抽取的方法有很多种，包括基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。其中，基于深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用，因为它们能够自动学习文本中的特征和模式，而不需要人工制定规则或模板。

在无监督信息抽取中，常见的任务包括实体识别、关系抽取、事件抽取等。例如，在实体识别中，算法需要自动识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等；在关系抽取中，算法需要识别文本中实体之间的关系，如“X是Y的创始人”中的“创始人”关系；在事件抽取中，算法需要识别文本中描述的事件及其相关的实体和属性。

无监督信息抽取的优点在于它不需要预先标注数据，因此可以节省大量的人力成本和时间成本。然而，由于没有标注数据的指导，无监督信息抽取的结果可能存在误差和不准确性，需要通过一些后处理或人工校验的方式进行修正和优化。