在应用NLP（自然语言处理）技术从句子中提取有用信息时，我们可以采取多种方法和策略。具体技术的选择取决于所需提取信息的类型和具体的应用场景。下面我将详细介绍几种常见的方法：
1. 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
命名实体识别是从文本中识别出有具体含义的实体，比如人名、地名、组织机构名等。例如，对于句子“苹果公司计划在中国开设新的零售店”，NER可以帮助我们提取出“苹果公司”（组织名）和“中国”（地名）。
2. 关键词提取
通过分析文本的结构和词频，提取出能够代表文本主题的关键词。例如，使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法可以帮助我们识别出在特定文本中相比其他文档更有区分度的词语。
3. 依存句法分析
通过构建句子的依存关系树来理解各个词语之间的依赖关系，从而提取出句子的主要成分，如主语、谓语和宾语。例如，在句子“公司发布了新产品”中，我们可以识别“公司”为主语，“发布”为谓语，“新产品”为宾语。
4. 情感分析
情感分析主要用于识别文本中的情感倾向性，如正面、负面或中性。例如，对于产品评论“这款手机的性能非常好”，通过情感分析可以提取出正面的情感倾向。
5. 文本分类
将文本分入预定义的类别，通过训练机器学习模型识别不同主题或类别的文本。例如，新闻文章可以被分类为政治、经济、体育等类别。
实际应用案例
在一家金融科技公司工作时，我们利用NLP技术从用户的在线评价中提取信息，使用NER识别出提到的具体金融产品，同时运用情感分析判断用户对这些产品的情感态度。这些信息帮助公司更好地理解客户需求，并改进产品设计和客户服务。
总结来说，NLP提供了一系列工具和方法，帮助我们从文本中提取出结构化的、有用的信息，以支持各种应用，如自动摘要、信息检索、智能客服等。每种方法都有其独特的应用场景和优势，合理选择和综合运用这些技术，可以极大地提升信息处理的效率和效果。