Who's important? -- SUnSET: Synergistic Understanding of Stakeholder, Events and Time for Timeline Generation

📄 arXiv: 2507.21903v2 📥 PDF

作者: Tiviatis Sim, Kaiwen Yang, Shen Xin, Kenji Kawaguchi

分类: cs.SI, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-07-29 (更新: 2025-07-31)

💡 一句话要点

SUnSET：融合利益相关者、事件和时间信息，用于新闻时间线生成，达到SOTA。

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

关键词: 时间线摘要 利益相关者分析 事件抽取 大型语言模型 新闻摘要

📋 核心要点

  1. 现有新闻摘要方法侧重于文章文本内容，忽略了事件中利益相关者的重要性，导致摘要质量受限。
  2. SUnSET框架通过构建SET三元组，并引入基于利益相关者的排序机制，来提升时间线摘要的质量。
  3. 实验结果表明，SUnSET显著优于现有基线方法，成为时间线摘要任务的新SOTA。

📝 摘要（中文）

随着新闻报道日益全球化和在线分散化，跨多个来源跟踪相关事件面临重大挑战。现有的新闻摘要方法通常利用大型语言模型和图方法对基于文章的摘要进行处理。然而，这种方法效果不佳，因为它只考虑了日期相近的文章的文本内容来理解事件的要点。为了弥补对相关方缺乏分析的不足，本文提出了一种新颖的框架，用于评估利益相关者的重要性以及相关事件通过相关实体之间的联系。因此，我们提出了SUnSET：利益相关者、事件和时间协同理解，用于时间线摘要（TLS）任务。我们利用强大的大型语言模型（LLM）构建SET三元组，并引入了基于利益相关者的排序来构建一个$Relevancy$指标，该指标可以扩展到一般情况。我们的实验结果优于所有先前的基线，并成为新的最先进水平，突出了利益相关者信息在新闻文章中的影响。

🔬 方法详解

问题定义：现有新闻时间线摘要方法主要依赖于分析文章的文本内容，忽略了事件中各利益相关者的重要性及其相互关系。这导致摘要无法准确反映事件的关键参与者和事件之间的关联，从而影响摘要的质量和可读性。现有方法难以有效识别和利用利益相关者信息，无法充分理解事件的全局背景。

核心思路：SUnSET的核心思路是协同理解利益相关者（Stakeholder）、事件（Event）和时间（Time）三者之间的关系，从而更全面地把握新闻事件的本质。通过识别关键利益相关者，分析他们在事件中的角色和影响，并结合时间信息，可以构建更准确、更具信息量的时间线摘要。该方法强调利益相关者在事件理解中的核心作用。

技术框架：SUnSET框架主要包含以下几个阶段：1) 利用大型语言模型（LLM）从新闻文章中提取SET三元组（Stakeholder, Event, Time）。2) 基于提取的SET三元组，构建利益相关者关系图，分析利益相关者之间的关联。3) 引入基于利益相关者的排序机制，计算每个利益相关者的重要性得分。4) 基于利益相关者重要性得分和事件时间信息，生成时间线摘要。整体流程是从原始新闻文章到结构化SET三元组，再到基于利益相关者重要性的时间线摘要。

关键创新：SUnSET的关键创新在于引入了利益相关者视角，将利益相关者信息融入到时间线摘要生成过程中。通过构建SET三元组和基于利益相关者的排序机制，SUnSET能够更准确地识别事件的关键参与者和事件之间的关联，从而生成更具信息量和可读性的摘要。与现有方法相比，SUnSET能够更好地理解事件的全局背景，并突出事件的关键要素。

关键设计：SUnSET的关键设计包括：1) SET三元组的构建方式，需要选择合适的LLM和设计有效的提示工程（Prompt Engineering）来确保三元组提取的准确性和完整性。2) 利益相关者排序机制的设计，需要定义合适的Relevancy指标来衡量利益相关者的重要性。论文中使用了基于利益相关者的排序来构建$Relevancy$指标。3) 时间线摘要生成算法的设计，需要考虑如何将利益相关者重要性得分和事件时间信息有效地结合起来，以生成连贯且信息丰富的摘要。具体参数设置和损失函数等细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SUnSET在时间线摘要任务上取得了显著的性能提升，超越了所有先前的基线方法，成为新的SOTA。实验结果表明，引入利益相关者信息能够显著提升摘要的质量和可读性。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，摘要中未提供具体数值。

🎯 应用场景

SUnSET可应用于新闻聚合、舆情分析、事件追踪等领域。通过自动生成高质量的时间线摘要，帮助用户快速了解事件的来龙去脉，把握事件的关键要素。该研究有助于提升信息获取效率，辅助决策制定，并促进对复杂事件的深入理解。未来可扩展到其他领域，如金融新闻、科技动态等。

📄 摘要（原文）

As news reporting becomes increasingly global and decentralized online, tracking related events across multiple sources presents significant challenges. Existing news summarization methods typically utilizes Large Language Models and Graphical methods on article-based summaries. However, this is not effective since it only considers the textual content of similarly dated articles to understand the gist of the event. To counteract the lack of analysis on the parties involved, it is essential to come up with a novel framework to gauge the importance of stakeholders and the connection of related events through the relevant entities involved. Therefore, we present SUnSET: Synergistic Understanding of Stakeholder, Events and Time for the task of Timeline Summarization (TLS). We leverage powerful Large Language Models (LLMs) to build SET triplets and introduced the use of stakeholder-based ranking to construct a $Relevancy$ metric, which can be extended into general situations. Our experimental results outperform all prior baselines and emerged as the new State-of-the-Art, highlighting the impact of stakeholder information within news article.