CHRONOS：阿里通义联合上海交通大学推出的时间线摘要生成框架

CHRONOS简介

CHRONOS是由阿里巴巴通义实验室联合上海交通大学共同开发的一款创新的时间线摘要生成框架。它通过迭代自问自答的方式，利用大型语言模型（LLM）提出与新闻主题相关的5W1H问题，以全面收集相关事件的信息。然后，CHRONOS重写问题以提高搜索效果，并从每轮检索到的新闻中生成时间线，最终将其合并以产生连贯的事件叙述。该框架不仅在开放域时间线摘要任务中表现出色，能够应对网络信息过载带来的挑战，还在封闭域任务中与现有顶尖系统相媲美，显示出在效率和可扩展性方面的显著优势。此外，开发团队还构建了Open-TLS数据集，为评估开放域时间线摘要提供了更为丰富和及时的新闻事件资源，推动了该领域的研究进展.

CHRONOS主要功能

• 时间线摘要生成：能够从大量新闻事件中提取关键信息，生成按时间顺序排列的事件摘要，帮助用户快速了解事件的发展脉络.
• 开放域与封闭域适应：既能在开放域中直接从网络搜索并检索新闻生成时间线，也能在封闭域中利用预定义的新闻文章集合进行时间线构建，适应不同场景下的需求.
• 自问自答迭代检索：通过模拟人类搜索信息的方式，不断提出与目标新闻相关的问题，迭代检索更多相关事件的新闻报道，以丰富和细化时间线内容.
• 问题重写优化搜索：将复杂或搜索效果不佳的问题进行重写，分解为更具体、针对性强的子问题，提高搜索的准确性和效率，从而获取更相关和全面的新闻信息.
• 数据集构建与评估：开发了Open-TLS数据集，包含由专业记者撰写的关于近期新闻事件的时间线，用于评估和优化CHRONOS在开放域时间线摘要任务中的性能.

CHRONOS技术原理

• 检索增强生成（RAG）框架：基于RAG框架，将检索和生成相结合，利用外部知识（如网络搜索结果）辅助LLM生成更准确和全面的时间线摘要，解决信息过载和知识更新不及时的问题.
• 迭代自问自答机制：模拟人类的搜索过程，通过LLM生成与目标新闻相关的5W1H问题，然后根据问题检索相关新闻，再根据检索结果提出新的问题，循环往复，逐步扩展和细化时间线.
• 问题重写技术：采用LLM对生成的问题进行重写，将复杂问题分解为更具体、易于搜索的子问题，提高问题的可检索性和搜索结果的相关性，从而为时间线生成提供更丰富的信息支持.
• Chrono-Informativeness评估：引入Chrono-Informativeness（CI）指标，用于评估问题检索相关文档的能力，以与专业记者生成的参考时间线在时间上对齐，从而优化问题生成和检索策略，提升时间线的质量和准确性.
• 分而治之的时间线生成策略：将时间线生成问题分解为多个独立的生成任务，每个任务针对一轮检索结果生成一个时间线片段，然后通过合并这些片段来构建最终的时间线，提高生成效率和质量.

CHRONOS应用场景

1. 新闻网站与媒体平台：新闻网站和媒体平台可以利用CHRONOS自动生成新闻事件的时间线摘要，为读者提供清晰、连贯的事件发展脉络，帮助他们快速了解复杂新闻事件的全貌，提升用户体验和信息获取效率.
2. 社交媒体内容创作：社交媒体运营者和内容创作者可以借助CHRONOS生成热点事件的时间线，作为创作素材或背景资料，撰写更具深度和吸引力的推文、文章或视频，增强内容的时效性和权威性.
3. 金融行业分析：金融分析师可以应用CHRONOS对经济事件、公司动态等进行时间线分析，梳理事件的发展过程和关键节点，辅助投资决策、风险评估和市场趋势预测，提高分析的准确性和全面性.
4. 教育培训领域：在历史教学、新闻传播专业课程等教育培训场景中，CHRONOS可以作为教学辅助工具，生成历史事件、新闻案例的时间线，帮助学生更好地理解事件的发展顺序和内在联系，加深对知识的理解和记忆.
5. 企业内部知识管理：企业可以利用CHRONOS对内部项目进展、产品迭代历程等进行时间线梳理，构建知识库，便于员工查询和学习，促进知识共享和经验传承，提升团队协作效率和创新能力.
6. 政府公共信息传播：政府部门在发布政策解读、重大事件通报等公共信息时，可以借助CHRONOS生成时间线，清晰展示政策出台背景、实施过程和关键时间节点，提高公众对政策的理解度和接受度，增强政府信息传播的效果.

CHRONOS项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/Alibaba-NLP/CHRONOS
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.00888