据国防科技信息网报道，每天，美国防部都会收到来自世界各地的公开和秘密情报机构或个人提供的无数条情报，情报分析专家要负责从中找出有用的线索来。但海量的信息就是不让人睡觉也处理不完。与此同时，分析人员还面临另外一个更为深层的问题：来自不同国度、文化背景，由不同语种写就的情报常借隐语、暗语或俚语等来“隐身”，导致字面意义与文本含义经常出现偏离，文本十分晦涩难懂。据国防预研计划局(DARPA)分析，在这种经常赶时间、语义模糊的环境下，分析人员经常会误读或忽略情报中隐藏的重要信息，从而误导决策或贻误决策时机。
为此，美国防部拟采用“深度自然语言”(deep natural language)研制出一种自动化的软件系统，以便透过表面文章挖出真正有用的情报。其中，DARPA立项的“深入探索与过滤文本”(Deep Exploration and Filtering Text)项目，“就是打算借助剥离过滤器，消除情报当中遮蔽真实语义的晦涩之处，最终排除虚假情报”。在将来，该技术将帮助情报分析人员透过字里行间看问题，在分析文字、搜索信息方面采用更为策略的方式，而非像现在这样，在有限的时间内线性地处理大量的信息。
2012年5月，DARPA已经为该项目举办了一次“建议者日”研讨会。接下来，该局还准备在更大的范围内公开征求项目研发建议，并吸引工业界参与项目研制。(新华网)