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国外早于全国，哪些关键字技术基础上的统计分析方法自然语言的研究已经比较成熟，但仍然有很多空间，提高了效率。自1996年以来，当美国对孙中山的根据实际需要高级研究计划局，提出了发展人工的情况下不敢自动判断新闻的主题饲料的需求，后来的研究项目：话题检测与跟踪。 1998年， DARPA支持的，标准的美国国家技术研究所（ NIST）的发生有关会议和监控，每年的国际检测，以及相应的系统评估。 TDT举行第五次会议（即TDT 2002）在2002年秋季。这一系列的潮汐支持DARPA （信息检测，转换，提取和汇总，资料审查会议跨语言检测，提取和总结）两个系列项目会议（另一个是文本检索会议TREC ） ，更多的关注之一。参与评估机构包括著名高校，企业和科研院所，如IBM Watson研究中心， BBN公司，卡耐基 - 梅隆大学，马萨诸塞大学，宾夕法尼亚大学，在马里兰，龙系统，等大学。国家在这方面进行研究，可能是一天后，于1999年，国立台湾大学，参加了TDT检测任务的评估，香港中国大学参与TDT 2000评测子任务。北京大学和信息最近的研究所，研究人员已经开始跟踪和这方面的研究。 NIST已经确定了研究五项研究TDT的基本任务。27优尔
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2 国内研究现状
在国内方面，近年来在软件信息处理领域也有很多的铸造，代表后两个比较好的内部系统，介绍了内部研究的状态：北京北大方正电子有限公司引进老板CE政府认为，公共援助制度的决定和预警谷尼国际软件（北京）有限公司推出的Goonie网络舆情监测系统分析。论文网
1 ，北京北大方正电子有限公司推出的老大CE政府认为该系统的决策支持群众报警集成技术的搜索引擎的自然语言处理的互联网和技术的，由知识管理的方法，在互联网上的信息量自动捕获，分类和聚类，检测对象和主题，实现网民的监视和跟踪信息，如测试结果在不同形式的呈现，报表或图表等，为用户和用户的思想倾向的系统全面的认识，使舆论引导正确的获得需求，提供了合理的基础分析。
2谷尼国际软件（北京）有限公司推出了Goonie网络舆情监控分析系统是基于搜索引擎的自主研发的技术和文本挖掘技术，信息收集和自动化处理可以通过网络，过滤敏感的话，自动分类，分类，主题检测，专题，统计分析，网络中的每个部分的末端都需要自己的民意有关监控和管理，舆论，分析，演示，报告，信件移动到决策者充分了解民意的动态，对舆论的正确导向最终形成公众，提供分析依据。
除了上面描述的系统中，研究中的国内处理和信息技术自然语言理解等领域有大量的结果。中国自然语言处理的很多研究成果可以计算在中国社科院的技术研究所“ CNLP中国自然语言处理开放平台” ，并按下智能技术与自然语言处理实验室有发现这些资源的网络舆情分析系统的设计与很大的帮助的发展。
舆论现有的互联网上的监控系统的实际使用效果并不理想，主要是由于缺乏现有系统，以收集有关文本注释的情感倾向性分析，不建立一个良好的解决方案。如果在情感注释文本的趋势分析没有监控系统，它不能被舆论有效的自动分析互联网上，并且不能建立监测有效和迅速的公开和预警机制，因而不能有效地防止在互联网上散布各种负面信息。在本文中，缺乏技术的语义文本分析倾向于引入公共互联网的监控系统，在深入分析的情感注释文本模式。