情报决策，是当前舆情分析的终极目标，如何利用好当前大量的实时新闻文本数据，并进行结构化挖掘，形成具有分析意义的数据，具有重要的应用场景。
实际上，将文本进行事件化，形成以事件为主体的事件分析引擎，可以将事件、实体进行关联，并支撑演化分析、事件层次聚类、事件统计可视化分析等应用。
本文主要围绕情报分析中的事件分析引擎，以具有典型代表性的EvebtRegistry系统进行解读性介绍。
情报分析与事件相结合，是情报分析未来的一个重要方向，去态势感知，智能决策等。当前，国内也先后出现了一些平台，如Newsminer、数地搜搜等。
但实现这样一个系统实际是很复杂的，我们可以看到，这个系统涉及到跨语言、事件体系组织、事件抽取、实体识别与对齐等核心技术，也可想到的是，背后有大量的运营人员在做底层的标记工作。
因为，将整个事件分析置于一个足够大的、有序的、有层级体系的分析框架中，是个很精细且极具挑战性的工作。
https://github.com/EventRegistry/event-registry-python
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