據(jù)國(guó)防科技信息網(wǎng)報(bào)道，每天，美國(guó)防部都會(huì)收到來自世界各地的公開和秘密情報(bào)機(jī)構(gòu)或個(gè)人提供的無數(shù)條情報(bào)，情報(bào)分析專家要負(fù)責(zé)從中找出有用的線索來。但海量的信息就是不讓人睡覺也處理不完。與此同時(shí)，分析人員還面臨另外一個(gè)更為深層的問題：來自不同國(guó)度、文化背景，由不同語(yǔ)種寫就的情報(bào)常借隱語(yǔ)、暗語(yǔ)或俚語(yǔ)等來“隱身”，導(dǎo)致字面意義與文本含義經(jīng)常出現(xiàn)偏離，文本十分晦澀難懂。據(jù)國(guó)防預(yù)研計(jì)劃局(DARPA)分析，在這種經(jīng)常趕時(shí)間、語(yǔ)義模糊的環(huán)境下，分析人員經(jīng)常會(huì)誤讀或忽略情報(bào)中隱藏的重要信息，從而誤導(dǎo)決策或貽誤決策時(shí)機(jī)。
為此，美國(guó)防部擬采用“深度自然語(yǔ)言”(deep natural language)研制出一種自動(dòng)化的軟件系統(tǒng)，以便透過表面文章挖出真正有用的情報(bào)。其中，DARPA立項(xiàng)的“深入探索與過濾文本”(Deep Exploration and Filtering Text)項(xiàng)目，“就是打算借助剝離過濾器，消除情報(bào)當(dāng)中遮蔽真實(shí)語(yǔ)義的晦澀之處，最終排除虛假情報(bào)”。在將來，該技術(shù)將幫助情報(bào)分析人員透過字里行間看問題，在分析文字、搜索信息方面采用更為策略的方式，而非像現(xiàn)在這樣，在有限的時(shí)間內(nèi)線性地處理大量的信息。
2012年5月，DARPA已經(jīng)為該項(xiàng)目舉辦了一次“建議者日”研討會(huì)。接下來，該局還準(zhǔn)備在更大的范圍內(nèi)公開征求項(xiàng)目研發(fā)建議，并吸引工業(yè)界參與項(xiàng)目研制。(新華網(wǎng))