产品简介
CHRONOS 是基于检索的新闻时间线摘要工具，通过迭代自我提问生成开放领域新闻的时间线摘要。它解决了现有方法在开放领域中效率低、可扩展性差的痛点，适合需要处理大量新闻摘要的研究人员和媒体从业者。
核心功能
- 迭代自我提问生成时间线摘要
- 支持开放领域新闻检索与摘要
- 发布 Open-TLS 数据集用于开放领域任务
- 集成 Qwen 和 GPT 等多种 AI 模型
- 跨平台支持 Windows、macOS 和 Linux
快速开始
- 安装依赖：运行 pip install -r requirements.txt
- 生成示例问题：运行 python question_exampler.py 或使用提供的 question_examples.json
- 配置 API 密钥：在 src/model.py 和 src/searcher.py 中替换模型、搜索和阅读的 API 密钥
- 运行 CHRONOS：执行 python main.py 并指定模型、轮次和数据集参数
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | CHRONOS | 同类方案 |
|---|---|---|
| 开放领域适用性 | 支持开放领域新闻时间线摘要，效率与可扩展性显著提升 | 现有闭域方法局限于特定领域，效率较低 |
| 数据集规模 | 提供 Open-TLS 数据集，规模大、时间跨度长 | 现有公共数据集较小且覆盖范围有限 |
| 方法创新性 | 采用迭代自我提问的检索方法，生成更准确的摘要 | 传统检索方法通常基于静态查询，摘要质量受限 |
适合谁用
- 需要生成新闻事件时间线的研究人员
- 媒体从业者用于快速梳理新闻摘要
- 自然语言处理领域的开发者进行新闻检索实验
下载与版本
当前最新版本为 main，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/Alibaba-NLP/CHRONOS