阿里通义推出时间线检索生成框架，由简短标题重塑新闻事件脉络

文章预览

在信息爆炸的数字化时代，新闻数据的快速增长使得从海量文本中提取和整理历史事件的时间线变得更加困难。这项被称为 时间线摘要（Timeline Summarization, TLS）  的任务，不仅是NLP领域的经典挑战，更是新闻分析、历史研究等领域的关键技术。为了应对这一挑战，阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的研究团队提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要生成框架—— CHRONOS 。这个以希腊时间之神命名的系统，通过迭代 提问-检索-生成机制 ，让大模型从海量信息中抽丝剥茧，还原事件脉络。该工作已被NAACL 2025 Findings收录，为开放域时间线生成开辟了新路径。 论文标题： Unfolding the Headline: Iterative Self-Questioning for News Retrieval and Timeline Summarization  论文链接： https://arxiv.org/abs/2501.00888 代码链接： https://github.com/Alibaba-NLP/CHRONOS 演示： https://modelscope.cn/studios/vic ………………………………