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为了提高信息挖掘方法的效率和动态性，支持在线定义知识提取模式，提出一种快速文本匹配框架．该框架包括上下文索引、上下文挖掘语言、上下文匹配算法等模块．框架从索引中直接获得提取内容的上下文信息，无需依赖文本过滤，从而提高信息提取性能．理论分析和实验表明：本框架提取方法同文本提取方法、倒排提取方法等相比，其运行时间在不同大小和结构的数据集上更为稳定高效，提取模式的长度对本框架的影响较小，因此，适合海量数据的在线提取．