结构化信息抽取是指从非结构化或半结构化的文本数据中提取出结构化信息的过程。它的目标是将文本中的关键信息转化为计算机可理解和处理的数据格式，以便进行后续的数据分析和应用。

结构化信息抽取通常涉及以下步骤：

数据预处理：对原始文本数据进行清洗、去噪和标准化处理，以提高信息抽取的准确性。

命名实体识别：识别文本中的关键实体，如人名、地名、组织名等，并为这些实体标注相应的标签。

关系抽取：分析文本中实体之间的关系，并构建实体之间的关系网络。例如，从新闻报道中抽取出人物之间的关系、事件之间的关联等。

事件抽取：识别文本中描述的事件及其相关属性，如事件类型、时间、地点等。

情感分析：分析文本中表达的情感和态度，如对某个事件或实体的情感倾向。

信息整合：将抽取出的结构化信息进行整合和存储，以便后续的数据分析和应用。

结构化信息抽取在多个领域具有广泛应用，如智能问答、知识图谱构建、舆情分析、推荐系统等。通过结构化信息抽取技术，可以从海量的文本数据中提取出有价值的信息，为各种应用提供数据支持。