近年来，随着互联网的迅速普及和发展，特别是当智能手持设备和移动互联网普及以来，人们获取信息的渠道得到了空前的扩展。随着以微博为代表的一系列自媒体网络应用的风靡，互联网已经演化为一个复杂的实时信息发布和传播平台。信息量的空前爆炸对老旧的信息获取方式提出了新的挑战。目前，社会信息已经超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围。这种现象集中表现为受传者对信息反应的速度远远低于信息传播的速度，大众媒介中的信息量大大高于受众所能消费、承受或需要的信息量，而且大量无关的没用的冗余的数据信息严重干扰了受众对相关有用信息的准确性的选择。以Google为代表的传统的搜索引擎为人们检索信息来带了很大的便利。然而，索搜引擎的功能仅仅是对网页进行检索，并不能直接返回用户需要的信息和知识，并不能很好的解决信息过载带来的种种挑战。因此，能够根据用户的请求直接返回其需要的知识的搜索技术成为下一代搜索引擎的研究热点。本课题提出了一种基于信息抽取和倾向性分析技术的知识获取和搜索系统，希望通过这一探索为整理和获取互联网上的知识，并为用户提供更具特色的服务提供一些新的思路。