短信信息提取识别算法通常涉及到自然语言处理（NLP）和机器学习技术。这些算法可以从短信中提取关键信息，如联系人、时间、地点、事件等。以下是一些常用的短信信息提取识别算法。
1、基于规则的方法：这种方法依赖于预设的规则来提取短信中的关键信息，可以定义规则来识别包含特定词汇或模式的短信，这种方法需要人工定义和调整规则，适用于特定场景，但对于复杂的或多变的短信内容可能不够灵活。
2、监督学习算法：这种方法使用标注的数据集进行训练，以识别短信中的关键信息，常用的算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，这种方法需要大量的标注数据，但一旦训练完成，可以自动提取信息，对于复杂的短信内容也有较好的适应性。
3、深度学习算法：深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络等）能够从大量的无标注数据中学习特征，通过预训练模型，可以在短信信息提取任务中取得良好的效果，这种方法需要大量的计算资源和数据，但一旦训练完成，其性能往往优于其他方法。
4、实体识别技术：这是一种特定的NLP技术，用于识别文本中的实体（如人名、地点、组织名等），在短信信息提取中，可以通过实体识别技术快速识别短信中的关键信息。
5、关键词提取技术：通过关键词提取技术，可以从短信中提取出最重要的词汇或短语，这有助于快速识别短信的主题和内容。
在选择具体的算法时，需要考虑你的需求、数据量、数据质量、计算资源等因素，由于短信内容的多样性和复杂性，可能需要结合多种算法来提高信息提取的准确性和效率。
