你好，请你使用python ltc库，将一段txt文本中的公司名、人名、电话、职位、公司地址、公司网址这些信息提取出来

好的，这里给出一个简单的示例代码，使用了ltc库和jieba库：

import jieba
from ltp import LTP

# 加载LTP模型
ltp = LTP()

# 加载停用词表
stop_words = set()
with open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stop_words.add(line.strip())

def extract_info(text):
    # 分句
    sentences = [s.strip() for s in text.split('。') if s.strip()]

    # 分词、词性标注、命名实体识别
    words, postags, nertags = [], [], []
    for s in sentences:
        seg, pos, ner = ltp.seg([s]), ltp.pos([s]), ltp.ner([s])
        words.extend(seg[0])
        postags.extend(pos[0])
        nertags.extend(ner[0])

    # 提取信息
    company_names, person_names, phones, positions, addresses, urls = set(), set(), set(), set(), set(), set()
    for i in range(len(words)):
        if postags[i] == 'nt' and words[i] not in stop_words:
            if nertags[i] == 'ORG':
                company_names.add(words[i])
            elif nertags[i] == 'PER':
                person_names.add(words[i])
        elif postags[i] == 'm':
            if len(words[i]) == 11 and words[i].isdigit():
                phones.add(words[i])
        elif postags[i] == 'n':
            if words[i] == '职位':
                positions.add(words[i+1])
            elif words[i] == '地址':
                addresses.add(words[i+1])
            elif words[i] == '网址':
                urls.add(words[i+1])

    return company_names, person_names, phones, positions, addresses, urls

# 测试
text = '张三是某公司的副总裁，电话是13312345678，职位是销售经理，公司地址是北京市朝阳区，公司网址是www.example.com。'
company_names, person_names, phones, positions, addresses, urls = extract_info(text)
print('公司名：', company_names)
print('人名：', person_names)
print('电话：', phones)
print('职位：', positions)
print('地址：', addresses)
print('网址：', urls)

需要注意的是，这个示例代码仅能提取一些简单的信息，如果需要提取更复杂的信息，可能需要更复杂的方法和模型。同时，需要自己准备好停用词表和LTP模型的相关文件。