如何从一段自然语言中识别地址信息？

最近有一个很折腾人的需求。由于推送过来的原始数据里缺少客户需要的字段，所以就产生了一个需求，需要根据一段工单内容，识别涉及的区域、街道、所属社区。我开发又优化了几版，都达不到客户想要的效果。工单的内容因为是人编写的、无规则的，所以就不知道会在哪里产生地址信息：
例 1：自己是新吴区鸿山街道鸿*苑六二期 xxx 号 xxxx(隐私处理)的住户，想在屋面里面修葺两个小房间，目前就修了一个门框，xx 就直接来拆掉了，但是其他人家都造好了，都已经住进去了，都没有拆。服务对象表示自己家这里有留消防通道，其他人家都没有留。服务对象表示鸿*苑六二期 xxxxxx 号楼十八层的业主（无法具体提供信息，但表示这些楼栋 xxxxx 、xxxx 室都存在该情况），已经造好通水电入住，自己认为处理部门应该一视同仁对待。
例 2：服务对象来电反映目前通*新村 1 号附近有两条流浪狗将自己车辆的保险杠咬坏，拨打 110 反映表示需要 xx 协助 xx 流浪狗。
例子是这样的，地址信息可能随时出现在内容中，有可能会直接有区、街道、社区信息，也可能仅仅只有一个地点（如例 2 ），需要识别出具体地点，再反编地理信息获取所属区、街道、社区。所以就整的很困难。我目前是这样处理的：
先直接查所有的区、街道、社区信息，到工单内容中循环比对匹配是否包含，抓出来明显提到的区、街道、社区（例 1 类似的内容）。如果像例 2 那样内容只提到了一个地点，我的处理是，获取了一批城市的所有 POI 点位（总数几十 w 条，太多了），然后把小区、商场综合体、个体店铺、城市基础设施等一些基础的城市地理 POI 点位去和内容比对 POI 名称是否在内容中包含，但是效果就是识别比对的成功率很低，不知道有没有啥好的解决办法，还是基本上就是无法实现的需求。想向大神门求助！