CHRONOS

CHRONOS简介

CHRONOS是由上海交通大学计算机科学与工程系和阿里巴巴集团通义实验室等机构联合研发的一种新型新闻时间线摘要生成框架。该框架基于大型语言模型（LLMs），采用迭代自问自答的方式，构建开放域和封闭域的时间线。通过生成与新闻主题相关的5W1H问题，系统能够检索相关信息并不断提出子问题以扩展数据库。结合问题重写机制提升搜索精度，并通过分而治之的策略生成并整合时间线，最终形成结构清晰、逻辑连贯的事件摘要。实验表明，CHRONOS在处理信息过载和数据噪声方面表现出色，适用于大规模新闻数据的时间线生成任务。

CHRONOS的核心功能

• 新闻时间线生成：从大量新闻文档中提取关键事件，按时间顺序生成结构清晰的时间线摘要。
• 开放域与封闭域支持：可在开放域中直接从互联网获取新闻数据生成时间线，也可在封闭域中使用预定义新闻集进行构建。
• 迭代自问自答机制：通过持续生成与主题相关的问题，逐步扩展和丰富时间线内容，确保信息的完整性和准确性。
• 问题重写与优化：将复杂问题分解为更具体的查询，提高检索效率与结果相关性。
• 数据集支持：引入Open-TLS数据集，提供丰富的新闻时间线样本，用于模型训练与性能评估。

CHRONOS的技术原理

• 基于检索的生成方式：通过外部知识源增强语言模型的生成能力，有效应对信息过载和数据噪声。
• 迭代自问自答机制：模拟人类信息检索过程，生成5W1H问题，深入挖掘事件信息并构建因果关系图。
• 问题重写技术：利用LLMs对复杂问题进行分解和重写，提升检索的精确度。
• 分而治之策略：将时间线生成任务拆分为多个子任务，分别生成后合并整合，形成最终摘要。
• 大型语言模型（LLMs）：作为核心组件，用于文本理解、摘要生成、信息检索与整合。

CHRONOS项目资源

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

CHRONOS的应用场景

• 新闻整理：帮助记者和编辑快速梳理新闻事件发展脉络，生成清晰时间线。
• 金融分析：追踪市场重大事件，辅助投资者与分析师把握趋势。
• 政府决策：用于政策事件梳理，支持政策评估与调整。
• 教育研究：为历史学习提供清晰时间线，提升知识理解与记忆。
• 品牌宣传：企业可生成品牌发展历程时间线，用于市场营销活动。