在Clojure中，可以使用一些現有的自然語言處理庫和工具來提取信息和知識，例如：
使用Clojure自然語言處理庫，如ClojureNLP（https://github.com/dakrone/clojure-opennlp）或clojure-opennlp（https://github.com/dakrone/clojure-opennlp），來進行文本的分詞、詞性標注、句法分析等操作。
使用開源的自然語言處理工具和庫，如Stanford CoreNLP（https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/）或NLTK（https://www.nltk.org/），結合Clojure的interop功能來進行文本處理和信息提取。
利用Clojure的數據處理和函數式編程的特性，可以編寫自定義的文本處理函數和算法，來實現信息提取、實體識別、關系抽取等任務。
結合知識圖譜和語義網絡的概念，可以使用Clojure的圖數據庫庫，如Datomic（https://www.datomic.com/），來構建知識圖譜并進行關聯信息的提取和推理。
總的來說，Clojure提供了豐富的函數式編程和數據處理工具，結合現有的自然語言處理庫和工具，可以很方便地實現文本信息提取和知識抽取的需求。
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