在Clojure中，可以使用一些现有的自然语言处理库和工具来提取信息和知识，例如：
使用Clojure自然语言处理库，如ClojureNLP（https://github.com/dakrone/clojure-opennlp）或clojure-opennlp（https://github.com/dakrone/clojure-opennlp），来进行文本的分词、词性标注、句法分析等操作。
使用开源的自然语言处理工具和库，如Stanford CoreNLP（https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/）或NLTK（https://www.nltk.org/），结合Clojure的interop功能来进行文本处理和信息提取。
利用Clojure的数据处理和函数式编程的特性，可以编写自定义的文本处理函数和算法，来实现信息提取、实体识别、关系抽取等任务。
结合知识图谱和语义网络的概念，可以使用Clojure的图数据库库，如Datomic（https://www.datomic.com/），来构建知识图谱并进行关联信息的提取和推理。
总的来说，Clojure提供了丰富的函数式编程和数据处理工具，结合现有的自然语言处理库和工具，可以很方便地实现文本信息提取和知识抽取的需求。
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