DTELS：迈向动态粒度的时间线摘要

在线新闻的快速激增给追踪新闻主题的持续发展带来了重大挑战。传统时间线摘要构建了事件的按时间顺序排列的摘要，但往往缺乏满足不同粒度需求的灵活性。为了克服这一局限性，我们引入了一种新范式——动态粒度时间线摘要（Dynamic-granularity TimELine Summarization, DTELS），旨在根据用户指令或要求构建自适应时间线。本文为 DTELS 建立了一个综合基准，包括：(1) 基于新闻标准的评估框架，从信息量、粒度一致性、事实性和连贯性四个维度评估时间线质量；(2) 基于共识过程构建的大规模、多源数据集，包含多粒度时间线标注以确保权威性；(3) 基于大语言模型（LLMs）和现有最先进 TLS 方法提出的两种解决方案的广泛实验与分析。实验结果证明了基于 LLM 的解决方案的有效性。然而，即使是最先进的 LLM 也难以持续生成既具信息量又粒度一致的时间线，凸显了 DTELS 任务的挑战性。