DTELS: Towards Dynamic Granularity of Timeline Summarization

📄 arXiv: 2411.09297v1 📥 PDF

作者: Chenlong Zhang, Tong Zhou, Pengfei Cao, Zhuoran Jin, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-14

备注: Under review

💡 一句话要点

提出DTELS：一种动态粒度时间线摘要新范式，并构建了相应的基准数据集和评估框架。

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

关键词: 时间线摘要 动态粒度 大型语言模型 新闻摘要 事件追踪

📋 核心要点

  1. 现有时间线摘要方法缺乏灵活性，难以满足用户对不同粒度时间线的需求。
  2. DTELS旨在根据用户指令构建自适应时间线，实现动态粒度的时间线摘要。
  3. 构建了包含评估框架、大规模数据集和实验分析的DTELS基准，验证了LLM在该任务上的有效性。

📝 摘要（中文）

在线新闻的快速增长给追踪新闻主题的持续发展带来了重大挑战。传统的时间线摘要构建了事件的时间顺序总结，但通常缺乏灵活性，难以满足多样化的粒度需求。为了克服这一限制，我们引入了一种新的范式，即动态粒度时间线摘要（DTELS），旨在根据用户指令或需求构建自适应时间线。本文为DTELS建立了一个全面的基准，包括：（1）一个基于新闻标准的评估框架，用于评估时间线在四个维度上的质量：信息性、粒度一致性、事实性和连贯性；（2）一个大规模、多来源的数据集，具有基于共识过程的多个粒度时间线注释，以促进权威性；（3）基于大型语言模型（LLM）和现有最先进的TLS方法的两种提出的解决方案的广泛实验和分析。实验结果表明了基于LLM的解决方案的有效性。然而，即使是最先进的LLM也难以始终如一地生成既信息丰富又粒度一致的时间线，突显了DTELS任务的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统时间线摘要方法无法根据用户需求提供不同粒度级别摘要的问题。现有方法通常生成固定粒度的时间线，难以适应用户对信息详细程度的不同需求，例如，用户可能需要一个高度概括的摘要或一个包含详细事件的时间线。

核心思路：论文的核心思路是引入动态粒度的概念，允许根据用户指令或需求生成具有不同粒度级别的时间线摘要。通过这种方式，可以更好地满足用户的个性化需求，提供更灵活和有用的信息。

技术框架：DTELS框架主要包含以下几个部分：（1）数据收集与标注：构建大规模多源数据集，并进行多粒度时间线标注；（2）模型构建：基于大型语言模型（LLM）和现有时间线摘要方法构建解决方案；（3）评估框架：设计评估指标，从信息性、粒度一致性、事实性和连贯性四个维度评估时间线质量。整体流程是从用户需求出发，通过模型生成相应粒度的时间线，并使用评估框架进行质量评估。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了动态粒度时间线摘要（DTELS）这一新范式，并构建了相应的基准数据集和评估框架。与传统时间线摘要方法相比，DTELS能够根据用户需求生成不同粒度级别的摘要，提供了更高的灵活性和个性化服务。

关键设计：在数据标注方面，采用了基于共识的过程，以确保标注的权威性和准确性。在模型构建方面，探索了基于LLM和现有TLS方法的解决方案，并针对DTELS任务的特点进行了优化。在评估框架方面，设计了四个维度（信息性、粒度一致性、事实性和连贯性）的评估指标，以全面评估时间线质量。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的解决方案在DTELS任务上表现出良好的性能。然而，即使是最先进的LLM也难以始终如一地生成既信息丰富又粒度一致的时间线，这表明DTELS任务仍然具有挑战性。该论文提出的基准数据集和评估框架为后续研究提供了重要的资源和工具。

🎯 应用场景

DTELS技术可应用于新闻聚合、事件追踪、舆情分析等领域。例如，用户可以根据自身需求，获取不同粒度的新闻事件时间线，快速了解事件的来龙去脉。该技术还可以用于生成个性化的事件报告，为决策者提供有价值的信息支持。未来，DTELS有望成为智能信息服务的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

The rapid proliferation of online news has posed significant challenges in tracking the continuous development of news topics. Traditional timeline summarization constructs a chronological summary of the events but often lacks the flexibility to meet the diverse granularity needs. To overcome this limitation, we introduce a new paradigm, Dynamic-granularity TimELine Summarization, (DTELS), which aims to construct adaptive timelines based on user instructions or requirements. This paper establishes a comprehensive benchmark for DTLES that includes: (1) an evaluation framework grounded in journalistic standards to assess the timeline quality across four dimensions: Informativeness, Granular Consistency, Factuality, and Coherence; (2) a large-scale, multi-source dataset with multiple granularity timeline annotations based on a consensus process to facilitate authority; (3) extensive experiments and analysis with two proposed solutions based on Large Language Models (LLMs) and existing state-of-the-art TLS methods. The experimental results demonstrate the effectiveness of LLM-based solutions. However, even the most advanced LLMs struggle to consistently generate timelines that are both informative and granularly consistent, highlighting the challenges of the DTELS task.