使用python可以实现提取文字中涉及到的地点信息,有以下三种方法:1. 通过词典

### 回答1：
使用已有的地名词典，对文本进行分词，然后匹配分词结果和地名词典，提取出出现的地名信息。这种方法简单易行，但需要一个较为完整的地名词典，缺点是无法处理未知的地名或新出现的地名。

2. 基于机器学习的方法。通过对大量的地名数据进行训练，建立一个分类器来识别文本中的地名信息。这种方法准确率较高，但需要大量的训练数据和较高的算力来建立模型。

3. 基于深度学习的方法。使用神经网络模型，将文字映射到一个高维向量空间中，通过对文本向量的聚类和分类来提取出地名信息。这种方法相对于基于机器学习的方法，需要更多的数据和更高的算力来训练模型，但可以处理未知的地名和新出现的地名。

无论使用哪种方法，提取地名信息都有一定的局限性和误差率，需要根据实际应用场景进行调整和改进。

### 回答2：
使用现成的地名词典，将待处理的文本通过分词工具分词后，与地名词典中的词语进行匹配，找出文中出现的地名信息。

2. 通过地理信息系统（GIS）API接口。通过调用地图服务商提供的API接口，将待处理的文本上传至接口，即可得到文本所在地名信息。

3. 通过机器学习算法。将已经标注好地名和非地名的文本作为训练数据，进行模型训练，再将待处理的文本输入模型进行推断，得出文中出现的地名信息。

这三种方法各有优缺点。使用词典能够快速准确地提取出地名信息，但受限于词典的完备性和更新速度。使用GIS API接口可以获得全球范围内的地名信息，但是需要支付一定的费用。通过机器学习算法可以自动识别地名，具有很好的扩展能力，但需要大量标注好的训练数据和模型的优化。因此，在实际应用中，应根据具体情况选择最适合的方法进行处理。