面向复杂事件的社会化知情时间线生成

现有的复杂事件时间线生成系统仅考虑来自传统媒体的信息，忽略了用户生成内容所提供的丰富社会背景，而这些内容能够揭示具有代表性的公众兴趣或深刻的见解。我们转而旨在生成包含新闻文章摘要和精选用户评论的社会化知情时间线。我们提出了一个优化框架，旨在平衡文章与评论摘要之间的主题连贯性，以及它们的信息量和事件覆盖度。在涵盖四个复杂事件的真实数据集上的自动评估表明，我们的系统比SOTA系统产生了更具信息量的时间线。在人工评估中，相关的评论摘要进一步被评为比编辑精选和用户高赞评论更具洞察力。