我正在抓取组织（主要是零售商）的网站，我想使用 NLP 从网站的非结构化文本中提取信息。我要做的第一件事是在文本中识别与新冠病毒相关的事件，例如“商店将从 3 月 3 日起关闭”或“不幸的是，我们必须永久关闭”。词典相当有限，可能涉及几十个（或最多数百个）短语/表达。

我对正则表达式非常熟悉，并且我认为可以使用基于规则的方法来提取一些事件及其属性（例如，日期），尤其是使用小型词典。然而，规则的局限性是显而易见的（很容易错过变化很小的表达式），我也想使用一些 ML 方法。我熟悉情绪分析和主题建模等机器学习方法，但它们似乎是为分类问题而设计的，而不是从文本中提取特定属性和数据点的这种方法。我也知道NER可以很好地获取日期和地名，例如，但不适用于事件（例如，在日期 y 关闭商店 x）。

有没有更聪明的方法来做这种 NLP，超越几个 RegEx 的手动定义？也许是从注释示例中学习的词汇模式？