随着信息化不断加深科学技术不断进步各行各业都与信息化技术相结合极大的推动了传统行业的发展物流行业相关部门、公司以及企业在日常活动和信息化建设的过程中产生大量有价值的数据信息。但是对于网络上分布的海量物流文本来说主要存在以下两个特点：一是文本数量多分散程度高类别区分度差；二是较大规模的文本没有统一的记述结构信息抽取难度高。因此本文研究的内容是如何准确地从物流文本中将有价值的信息抽取出来目的在于挖掘物

为了实现这一目的，需要结合自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术。具体来说，可以采用以下步骤：

1. 文本预处理：对原始文本进行清洗、分词、词性标注等操作，去除无用信息，减少噪声干扰。

2. 实体识别：通过命名实体识别技术，识别物流文本中的人名、地名、组织机构名等实体信息，为后续信息抽取做准备。

3. 关键词提取：利用关键词提取技术，从文本中抽取与物流相关的关键词，如货物名称、运输方式、起止地点等，作为信息抽取的基础。

4. 信息抽取：根据物流文本的不同类别和特点，采用不同的信息抽取方法，如基于规则的抽取、基于统计的抽取、基于深度学习的抽取等，将有价值的信息从文本中抽取出来。

5. 数据分析：将抽取出的信息进行整合、分析、挖掘，发现物流行业的趋势、规律和问题，并提出相应的解决方案。

总之，物流文本信息抽取是实现物流行业信息化的重要一环，能够帮助企业更好地利用海量数据，提高运营效率和服务质量，进一步推动物流行业的发展和创新。