自动化处理大量文本信息可以通过多种技术实现，以下是一些常用的方法：

自然语言处理（NLP）：NLP是一种人工智能技术，用于理解和处理人类语言。通过NLP技术，可以对大量文本进行自动分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等操作，从而提取出有用的信息并进行相应的处理。

文本挖掘：文本挖掘是一种从大量文本数据中发现和提取有用信息和知识的过程。它可以利用机器学习、数据挖掘等技术，对文本进行分类、聚类、关联规则挖掘等操作，从而发现文本中的模式、趋势和关联关系。

规则引擎：规则引擎是一种基于规则的系统，用于自动化处理文本信息。它可以根据预设的规则和条件，对输入的文本进行自动匹配和执行相应的操作。规则引擎可以快速地处理大量文本信息，并根据业务需求进行定制化的规则设计。

RPA（机器人流程自动化）：RPA是一种软件工具，可以自动化处理重复性的、基于规则的任务。通过RPA技术，可以编写自动化脚本来处理大量文本信息，如自动提取文本中的关键信息、自动填写表单、自动发送邮件等。RPA可以根据预设的规则和流程，自动化地处理大量文本信息，提高工作效率和准确性。

自动化处理大量文本信息需要根据具体的业务需求和场景选择合适的技术和方法。同时，还需要对数据进行清洗和预处理，以提高自动化处理的准确性和效率。在实际应用中，可以结合多种技术和方法进行综合处理，以获得更好的效果。