我々は、腾讯（テンセント）で実装したニュースコンテンツ組織システムの経験について述べます。このシステムは、大量の速報ニュースからイベントを発見し、オンラインでニュースストーリーの構造を進化させることを目的としています。我々の実世界システムは、トピック検出と追跡（TDT）やイベントタイムラインやグラフ生成に関する以前の研究とは異なる要件を持っています。具体的には、1) 多様なトピックをカバーし、非常に冗長な情報が含まれる大量の長いテキストドキュメントから区別可能なイベントを正確かつ迅速に抽出する必要があり、2) 既に形成されたストーリーを繰り返し再構築することなく、オンラインでイベントストーリーの構造を開発しなければならないため、一貫したユーザー視聴体験を保証する必要があります。これらの課題解決のために、我々は「Story Forest」（ストーリーフォレスト）という一連のオンラインスキームを提案します。これは、ストリーミングドキュメントを自動的にイベントにクラスタリングし、関連するイベントを成長する木に接続して進行中のストーリーを伝える仕組みです。我々は60 GBの実世界中国語ニュースデータに基づいて広範な評価を行いましたが、本システムのアイデアは言語依存性が低く、詳細なユーザーエクスペリエンス試験を通じて他の言語への拡張も容易です。結果は、「Story Forest」が複数の既存アルゴリズムフレームワークと比較して、イベントを正確に識別し、人間読者にとって魅力的な論理的な構造にニューステキストを組織化する優れた能力を持つことを示しています。