使用自然语言处理（NLP）技术提取英文文本中的关键信息是一个复杂但非常重要的过程。以下是一些步骤和技巧，可以帮助你实现这一目标：

1. **文本预处理**：

* **分词**：将文本分解成单词或词组。这可以通过使用分词器（tokenizer）实现。

* **去除停用词**：停用词是那些在文本中频繁出现但对意义贡献不大的词，如“and”、“the”、“is”等。这些词可以通过停用词列表进行去除。

* **词性标注**：确定每个词的词性（如名词、动词、形容词等）。这有助于后续的语义分析。

2. **提取关键词**：

* **基于TF-IDF**：TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种常用的关键词提取方法。它根据词在文本中的频率和在整个语料库中的出现情况来评分，从而确定哪些词是重要的。

* **基于TextRank算法**：TextRank是一种基于图的排名算法，可以用于提取文本中的关键词或句子。它通过构建文本的图形表示并应用图算法来工作。

* **使用词汇图或n-gram模型**：这些模型可以捕获单词之间的关联性，从而识别出有意义的短语或句子。

3. **实体识别与关系提取**：

* **命名实体识别（NER）**：识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。这可以通过使用预训练的NER模型或自定义的NER系统实现。

* **关系抽取**：从文本中提取实体之间的关系。这通常需要更复杂的NLP技术，如依赖解析和关系抽取算法。

4. **使用高级NLP技术**：

* **基于深度学习的模型**：使用深度学习模型（如Transformer、BERT等）进行更复杂的任务，如语义角色标注、情感分析等。这些模型可以提供更丰富的信息，帮助你更准确地提取关键信息。

5. **后处理与验证**：

* 对提取的关键信息进行后处理，如去除重复项、合并相关项等。

* 对提取的结果进行人工验证，以确保准确性和可靠性。

6. **工具与资源**：使用现成的NLP工具和资源，如NLTK、spaCy、Gensim等Python库，以及预训练的NLP模型（如BERT、GPT等）。这些工具和资源可以帮助你更轻松地实现关键信息的提取。

7. **持续学习与优化**：随着新的数据和知识的积累，不断优化你的NLP系统，以提高关键信息提取的准确性和效率。

请注意，自然语言处理是一个复杂且不断发展的领域，上述步骤和技巧可能需要根据具体的应用场景和需求进行调整和优化。