文本信息抽取和结构化在自然语言处理中具有重要应用，例如在知识图谱、语义网、文档信息抽取、智能推荐等场景中。以下分别介绍这两个概念：

1. 文本信息抽取：
   信息抽取的目的是从自然语言文本中抽取出结构化信息，将其转化为机器可理解的数据格式。这通常涉及到命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务。例如，命名实体识别可以识别出文本中的实体，如人名、地名、组织机构名等；关系抽取可以抽取出两个或多个实体之间的关系；事件抽取则可以抽取出一个特定的事件及其相关的实体和关系。这些技术有助于将大量的非结构化文本转化为结构化的数据，便于后续的语义理解和分析。
2. 文本结构化：
   文本结构化是指将非结构化的文本转化为结构化的数据，以便于后续的数据分析和处理。这通常涉及到文本分词、词性标注、句法分析、语义分析等任务。例如，文本分词可以将连续的文本划分为独立的词语；词性标注可以标注出每个词语的词性，如名词、动词、形容词等；句法分析可以分析出句子的语法结构，如主谓宾、定语修饰语等；语义分析则可以理解句子中词语和句子之间的语义关系。这些技术可以将非结构化的文本转化为结构化的数据，为后续的数据处理和分析提供基础。

在实现上，文本信息抽取和结构化通常需要结合自然语言处理技术和机器学习算法。例如，可以使用基于规则的方法、基于机器学习的方法或深度学习方法来进行信息抽取和文本结构化。同时，针对不同的任务和数据集，还需要进行相应的特征选择和模型优化。