有个具体业务场景：
先从各个网站抓取文章，然后分析文章中的标题和内容，提取特定的信息
例如：
正确样例：
1、一篇文章讲解通车，文章里面有句话 “杭州湾大桥北接线二期建成通车”，希望通过训练得到
文章 => 杭州湾大桥北接线，建成通车
2、文章里面有句 “湖州市妇幼保健院湖东院区来啦！3月18日正式启用” ，希望通过训练得到
文章 => 湖州市妇幼保健院湖东院区，启用
错误样例：
1、本次活动是在嘉兴技师学院院领导的统筹下，由嘉兴技师学院智能制造办公室主任孟广斐、智能制造办公室副主任周斌斌等部分专业课老师完成接待工作
文章 => 嘉兴技师学院，完成
2、与市第一医院合作建立的“益愿基金”，善款累计到位568.07万元
文章 => 第一医院，建立
目前我是通过 pyhanlp + 关键字 + hanlp bert识别实体 + 算法 来提取信息，但效果不怎么理想
希望从文章分析提取到真实的 城市、道路、建筑等 变化信息
请教下大家有没有好的解决方案？