CNTLS：一个用于中文时间线摘要的抽象式或抽取式基准数据集
CNTLS: A Benchmark Dataset for Abstractive or Extractive Chinese Timeline Summarization
AI总结：
本文提出CNTLS，首个中文时间线摘要数据集，含77个主题、2524篇文档，平均压缩60%天数，并评估多种抽取与生成式系统，提供基准支持研究。
摘要：
时间线摘要（TLS）涉及利用来自大量新闻文章的带日期摘要来创建长期事件的摘要。然而，有限的数据可用性显著减缓了时间线摘要的发展。在本文中，我们介绍了CNTLS数据集，这是一个用于中文时间线摘要的多功能资源。CNTLS包含77个真实生活主题，每个主题有2524篇文档，平均压缩了所有主题近60%的天数持续时间。我们使用众所周知的指标仔细分析了语料库，重点关注摘要的风格和摘要任务的复杂性。具体来说，我们评估了各种抽取式和生成式摘要系统在CNTLS语料库上的性能，以提供基准并支持进一步的研究。据我们所知，CNTLS是第一个中文时间线摘要数据集。数据集和源代码已发布（代码和数据可在：https://github.com/OpenSUM/CNTLS 获取）。
英文摘要：
Timeline summarization (TLS) involves creating summaries of long-running events using dated summaries from numerous news articles. However, limited data availability has significantly slowed down the development of timeline summarization. In this paper, we introduce the CNTLS dataset, a versatile resource for Chinese timeline summarization. CNTLS encompasses 77 real-life topics, each with 2524 documents and summarizes nearly 60\% days duration compression on average all topics. We meticulously analyze the corpus using well-known metrics, focusing on the style of the summaries and the complexity of the summarization task. Specifically, we evaluate the performance of various extractive and generative summarization systems on the CNTLS corpus to provide benchmarks and support further research. To the best of our knowledge, CNTLS is the first Chinese timeline summarization dataset. The dataset and source code are released\footnote{Code and data available at: \emph{\url{https://github.com/OpenSUM/CNTLS}}.}.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
