在当前这个互联网大数据时代,各种网络新闻资讯的获取也越来越容易,新闻资讯的更新速度也越来越迅速。基于新闻的时效性,很多新闻资讯都以时间序列为主要的叙事方式,因此在展示新闻内容和新闻线索的时候,时间线就成为了用户与新闻交互中很重要的一环。每当有重大新闻事件发生时,相关的跟踪报导的时间跨度很长,在同一时间下又有多家媒体会对此新闻进行报导,最后导致新闻信息重叠,造成信息获取过多和时间的浪费。因此对于用户来说,如何能快速获取到自己关注新闻的全部进展就成为了一个比较难解决的问题。所以为了解决这一问题,开发一款以时间线为线索的资讯系统就很有必要。基于NLP与分布式爬虫的故事化资讯系统可以整理出一个连续报导事件的发展脉络,并将整个新闻的动态按照时间线或者故事化的方式呈现给用户。故事化资讯系统主要分为分布式爬虫、自然语言处理算法、系统管理端和展示端四个模块。采用Scrapy-Redis分布式爬虫技术来实现新闻资讯的实时获取,通过pyltp工具和Text Rank算法来实现对新闻文本的时间提取和摘要生成,然后由基于Spring Boot框架实现的管理端将数据传递给展示端,最后将整理好的新闻资讯呈现在展示端。本文将对系统各个模块的设计工作与功能实现进行详细的介绍。该系统的使用能满足用户对新闻资讯的实时获取,在大大缩短用户搜集新闻信息时间的同时也能满足用户对新闻资讯发展动向全面了解的需求。本人主要负责该项目的前端部分工作以及NLP模块时间提取和摘要生成的设计与实现。