Analyzing Temporal Complex Events with Large Language Models? A Benchmark towards Temporal, Long Context Understanding

📄 arXiv: 2406.02472v1 📥 PDF

作者: Zhihan Zhang, Yixin Cao, Chenchen Ye, Yunshan Ma, Lizi Liao, Tat-Seng Chua

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-04

备注: Accepted to ACL 2024

💡 一句话要点

提出TCELongBench基准，利用大语言模型分析时序复杂事件，解决长文本理解难题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 时序事件分析 长文本理解 检索增强生成 基准测试 事件链 阅读理解

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效分析由大量新闻文章组成、时间跨度长的时序复杂事件（TCE）。
  2. 论文提出利用大语言模型（LLM）提取TCE中的事件链，并分析其关键点和时间戳。
  3. 构建TCELongBench基准，包含阅读理解、时间排序和未来事件预测三个任务，评估LLM性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新方法，利用大型语言模型（LLM）系统地提取和分析时序复杂事件（TCE）中的事件链，这些事件链以其关键点和时间戳为特征。由于在线新闻数量的快速增长，快速和精确地分析复杂事件的需求日益增长。本文建立了一个名为TCELongBench的基准，以评估LLM在处理时间动态和理解大量文本方面的能力。该基准包括三个不同的任务——阅读理解、时间排序和未来事件预测。在实验中，我们利用检索增强生成（RAG）方法和具有长上下文窗口的LLM来处理TCE的冗长新闻文章。我们的研究结果表明，具有合适检索器的模型表现出与那些利用长上下文窗口的模型相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用大语言模型有效分析时序复杂事件（TCE）的问题。TCE由大量新闻文章组成，时间跨度长，传统方法难以捕捉事件之间的时序关系和关键信息。现有方法在处理长文本和理解时间动态方面存在不足。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，结合检索增强生成（RAG）方法或长上下文窗口，从大量新闻文章中提取事件链，并分析事件的关键点和时间戳。通过这种方式，可以更好地理解事件的发展过程和预测未来事件。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集和预处理：收集与特定TCE相关的新闻文章，并进行清洗和格式化。2) 事件提取：利用LLM从新闻文章中提取事件的关键信息，包括事件描述、参与者、地点和时间戳。3) 事件链构建：根据事件的时间戳，将提取的事件按照时间顺序排列，构建事件链。4) 任务评估：在TCELongBench基准上评估LLM在阅读理解、时间排序和未来事件预测方面的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了TCELongBench基准，用于评估LLM在处理时序复杂事件和长文本理解方面的能力。此外，论文还探索了利用RAG方法和长上下文窗口来提高LLM在处理长文本方面的性能。

关键设计：在实验中，论文使用了多种LLM，包括具有长上下文窗口的模型和结合RAG方法的模型。RAG方法的关键在于选择合适的检索器，以从大量新闻文章中检索出与当前事件相关的文章。论文比较了不同检索器的性能，并选择了表现最佳的检索器。此外，论文还设计了针对TCELongBench基准的评估指标，以全面评估LLM在不同任务上的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，具有合适检索器的RAG方法与利用长上下文窗口的LLM在TCELongBench基准上表现出相当的性能。这表明，通过有效的检索，可以减轻LLM对长上下文窗口的依赖，从而降低计算成本。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于舆情监控、金融风险预测、公共卫生事件分析等领域。通过自动分析新闻报道，可以帮助人们快速了解事件的来龙去脉，预测未来的发展趋势，从而做出更明智的决策。该研究还有助于提高机器人在复杂环境下的理解和推理能力。

📄 摘要（原文）

The digital landscape is rapidly evolving with an ever-increasing volume of online news, emphasizing the need for swift and precise analysis of complex events. We refer to the complex events composed of many news articles over an extended period as Temporal Complex Event (TCE). This paper proposes a novel approach using Large Language Models (LLMs) to systematically extract and analyze the event chain within TCE, characterized by their key points and timestamps. We establish a benchmark, named TCELongBench, to evaluate the proficiency of LLMs in handling temporal dynamics and understanding extensive text. This benchmark encompasses three distinct tasks - reading comprehension, temporal sequencing, and future event forecasting. In the experiment, we leverage retrieval-augmented generation (RAG) method and LLMs with long context window to deal with lengthy news articles of TCE. Our findings indicate that models with suitable retrievers exhibit comparable performance with those utilizing long context window.