智能社交事件观察者：基于大语言模型的多源动态事件集成与实时摘要生成

研究人员针对社交网络信息冗余碎片化导致事件追踪困难的问题，开发了智能社交事件观察者(SEO)框架。该研究通过自适应时间窗口整合数据流，采用主题驱动注意力机制检测新兴事件，并利用LLM动态生成事件摘要。实验表明SEO在52k样本测试集上显著提升事件分类准确率并保持事实一致性，为实时事件追踪提供了创新解决方案。

　　

在信息爆炸的时代，社交网络已成为热点事件传播的主战场。然而海量动态数据流中充斥着大量重复碎片化信息，就像2024年美国大选相关新闻，不同平台报道内容高度重叠却细节参差，让用户陷入"信息过载却认知不全"的困境。传统方法受限于预设事件类别和固定时间窗口，既难捕捉事件的动态演变特性，也无法实时生成连贯叙事。更棘手的是，现有评估指标无法衡量增量生成摘要的质量，这成为制约社交事件智能分析的关键瓶颈。

针对这些挑战，研究人员创新性地提出了智能社交事件观察者(SEO)框架。该研究通过三阶段处理流程实现了突破：首先采用基于基尼系数的自适应窗口动态调整数据收集范围；其次运用主题驱动注意力机制捕捉新老事件间的上下文关联；最后构建LLM驱动的摘要池持续更新核心叙事。为科学评估效果，研究团队精心构建了包含52k样本的单选测试集。实验证明，SEO在两类真实数据集上的事件分类准确率和摘要事实一致性均达到领先水平。这项发表于《Expert Systems with Applications》的研究，首次将大语言模型与增量学习相结合，为实时事件追踪提供了可解释的解决方案。

关键技术方法包括：基于基尼系数的自适应时间窗口算法动态调整数据流采集范围；主题驱动注意力机制实现多粒度事件对齐；LLM摘要池持续更新策略保持叙事连贯性；构建52k样本评估数据集验证增量摘要质量。研究数据来源于真实社交平台的新闻流。

【事件集成】通过自适应窗口算法分析新闻流时间分布特征，动态调整采集窗口大小，相比固定窗口方法提升15%的事件覆盖完整性。

【事件检测】主题驱动注意力模型捕捉到新兴事件与历史事件的语义关联，在开放事件发现任务中F1值达到0.87。

【摘要生成】LLM摘要池机制通过持续整合新信息，使生成的叙事保持89%的事实一致性，同时新增细节准确率达92%。

【评估体系】创新的单选测试集有效量化摘要细节完整性，解决了传统ROUGE指标对增量摘要的评估偏差问题。

【案例研究】对"利比亚安全危机升级"等事件的纵向分析显示，SEO能准确追踪83%的关键事件节点，并保持叙事的时序连贯性。

研究结论表明，SEO框架成功突破了动态事件追踪的两大核心挑战：通过自适应集成方法解决了数据流的动态处理难题，借助LLM的语义理解能力实现了人类可读的实时摘要生成。这不仅提升了社交事件分析的时效性，其构建的评估体系更为相关研究提供了新基准。尽管目前尚不支持多模态数据处理，但该研究为构建智能社交信息处理系统奠定了重要基础，在舆情监控、应急管理等领域具有广阔应用前景。未来扩展多模态支持后，可进一步满足社交平台日益复杂的信息处理需求。