情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

主観的な時間表現を含む
時間区間アノテーションデータセットの構築
久保 旭1,a)

亀甲 博貴2,b)

原島 純3,c)

木村 明日香3,d)

関野 樹4,e)

森 信介2,f)

概要：テキスト中に含まれる時間表現には「夏」や「月末」など，話者の主観に基づく表現が用いられることがあるが，こうした表現は絶対的な値を定めることが困難である．本論文では，時間表現の客観性を表現可能なアノテーション基準の設計及びアノテーションを行い，時間表現アノテーションコーパスを構築する．本アノテーション基準では，主観的な時間表現を時間幅のある絶対的な時間区間として表現し，これによって時間表現を統一的に取り扱うことを可能とする．加えて，構築したコーパスを用いた時間表現のタグ推定，絶対値推定を行い，その結果を報告する．

Construction of Time Interval Annotation Dataset
including Subjective Time Expressions

1. はじめにでは表現が困難な時間表現をアノテーション可能とする基準の提案もなされている．

テキスト中の時間表現は，抽出された時間情報は情報検これらのアノテーション基準は，時間情報を網羅的にア索，情報抽出などに用いられ，それらの抽出のために多く

ノテーションすることに注目しており，1 通りに定まらなの研究が行われてきた．時間表現の抽出は，2 種類のタス

い絶対値の表現は曖昧さを残したままの値として表現してクに分けることができる．一方はある文字列が時間表現いた．

であるかどうかを推定する認識タスクであり，もう一方

しかし，これらの値が具体的な数値として表現されていは抽出した時間表現を日時の値として表現する正規化タ

なければ日時を用いた情報検索や値の図示は困難である．

スクである．これらは総称して TERN（Temporal Entity

そこで，本研究では主観的な時間表現を時間軸上にプロッRecognition and Normalization）と呼ばれる．

トすることを可能にするためのアノテーション基準を提案

時間情報認識，時間情報抽出のいずれにおいても，ルー
ルベース，機械学習，深層学習など，様々な推定手法が提する．これによって，1 通りに定まる時間表現と統一的な枠組みによって処理を行うことが可能となる．

案されているが，それらの推定器の構築は予め時間表現と本アノテーション基準の特徴は 2 点ある．1 点目は全て値をアノテーションしたデータセットを用いて行われるこの時間表現を始点と終点をもつ時間区間として取り扱うことが多い．

とであり，2 点目は時間表現を客観的かどうか，絶対的か

アノテーションデータの構築に当たって，現在広く用いられている基準には TimeML [1] があり，さらに，TimeML
1
2
3
4
a)
b)
c)
d)
e)
f)

放送大学教養学部
京都大学学術情報メディアセンター
株式会社 Linfer
国際日本文化研究センター
2210087910@campus.ouj.ac.jp
kameko@i.kyoto-u.ac.jp
j.harashima@gmail.com
kimura.asuka@linfer.jp
sekino@nichibun.ac.jp
forest@i.kyoto-u.ac.jp

c 2024 Information Processing Society of Japan⃝

どうかで区別し，それぞれに対してタグを付与していることである．
本研究では，この基準を用いて新聞記事のアノテーショ
ンを行い，またこのアノテーションデータを用いて推定モデルを構築し，その精度について評価を行った．

2. 関連研究
時間表現の抽出においては，TimeML [1] において提案された TIMEX3 タグによるアノテーションが広く利用されてい1

情報処理学会研究報告
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る．TimeML では，時間表現を DATE（日付表現），TIME

2024-01-02T00:00:00.00· · ·) として解釈する．

（時刻表現），DURATION（期間表現），SET（頻度集合表現）の 4 タイプに分類している．BCCWJ-Timebank [2]

3.2 時間表現タグの設計及びアノテーション

は日本語に特化した TimeML 準拠のデータセットである．

本研究では，時間表現を客観的・主観的，絶対・相対の

BCCWJ-Timebank では，TimeML のアノテーション基準

2 軸で分類する．

を現代書き言葉均衡コーパスに適用し，日本語特有の時間

客観的表現・主観的表現 ある種の時間表現は，その絶対表現をアノテーションするために，値の表現に関する拡張

値が著者によらず 1 通りに定まる．本研究では，このを提案している．また，日本語による医療言語処理のコー

ような表現を客観的な時間表現と呼ぶ．ISO8601-1 や

パス構築 [3] に TimeML が用いられている．

JIS X 0301 が注目しているのはこのような表現であ一方，TimeML のアノテーション基準の課題に着目し，る．一方，著者などによって指し示す絶対値が異なる

新たなアノテーションの枠組みの提案も行われている．

時間表現がある．
「夏」や「月末」がその例であり，こ

文献 [4] では，例えば「Saturdays since March 6」のようれらの表現が指し示す範囲について必ずしも共通認識に TimeML ではアノテーションできない事例があることがもたれているわけではない．本研究では，これらをを指摘したうえで，SCATE（Semantically Compositional

主観的な時間表現と呼ぶ．

Annotation of Time Expressions）という新たなアノテー

絶対表現・相対表現

3.1 の時間区間は，曖昧性解消を行っション基準を提案している．この基準では，時間表現の構

たうえで時間軸上にプロットすることができる．一方，成要素を Period と Interval に分類し，それらを演算子で「前日」や「1 年後」などの表現は，それ自体を時間軸操作することによって時間軸上に表現するという提案がな

上にプロットすることはできず，時間区間をシフトさされている．

せる役割をもっている．本研究では，前者を絶対表現といい，後者を相対表現という．

TimeML や SCATE はコーパス上の時間表現を網羅的に
アノテーションすることを志向したものであり，曖昧性のなお，「毎週火曜日」などの頻度集合表現は無限に繰り返

ある絶対値はそのまま記述することを許容している．例えされる不連続な区間であると考えることができるが，本研ば「2024 年夏」の絶対値は，TimeML では 2024-SU と表現

究では有限な幅をもつ時間区間に注目していることから，され，SCATE では年と季節が分割されてそれぞれ 2024，

アノテーションの対象外としている．

Summer と表現されるが，これをどのように時間軸上にプロットするかは定義されていない．一方，本研究は絶対値

上述した観点に基づいて本研究で定義した時間表現タグを表 1 に示す．

を時間軸上にプロットすることに注目しており，これらのアノテーションにおいては，各時間表現に対して表 1 の曖昧性を解消することによって，情報検索や可視化などへ中から適切なタグを選び，スパンに対してタグ付けを行う．

の応用可能性を拡大することを目的としている．曖昧性をスパンの範囲は超短単位*1 を最小単位とし，絶対表現・相解消するためには何らかの方法によってこれらの表現を時

対表現の中での連続表現はスパンをまとめる．タグの重複

間軸上にプロットてきる値に置き換える必要があるが，そは不可としているので，T タグと TS タグの連続など，異なの結果が著者や受け手にとって常に受容可能とは限らない．

るタグの連続表現をまとめる場合は，まとめたスパンに対また，応用によって置換先の絶対値を変更する必要がある

してタグの再割当を行う必要がある．

場合も考えられる．そこで，時間表現の再分類を行い，主観に基づく曖昧性がある表現について，タグによる分離を

3.3 時間表現間の関係のアノテーション
BCCWJ-Timebank では，時間表現の値を次の 2 種類に試みる．

3. 時間表現のアノテーション
3.1 値の表現

分類している．
定時間情報表現表層の情報だけで正規化できる表現

不定時間情報表現 文脈の情報を用いなければ正規化でき時間表現の値は，厳密にはある 1 点としてではなく，区ない表現間として表現される．本研究においては，文献 [5] と同様

本研究では，不定時間情報表現に対して，その表現を定に時間軸上の時間表現の値を [始点, 終点) として定義する．

時間情報に正規化するための情報をアノテーションする．

ここで，始点は閉区間，終点は開区間である．

具体的には，基準日時へのアンカー，基準日時から抽出す

始点，終点の値は，ISO8601-1:2019 に準じた形式でアノる時間粒度の情報，基準日時に対して行う操作の 3 情報でテーションする．省略されている時間粒度の値は 0 又は 1ある．

であると見なす．また，終点が省略されている場合は，始基準日時へのアンカー

点の最も詳細な時間粒度に 1 を加えたものを終点とする．
例えば「2024-01-01」の場合，[2024-01-01T00:00:00.00· · ·,c 2024 Information Processing Society of Japan⃝*1

本研究では，不定時間情報表現は

文献 [6] の短単位に対して活用語尾を切り出し，新たに「語尾」という品詞を与えたもの．

2

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表 1

時間表現タグ

Table 1 Temporal expression tags.
種別
絶対表現

客観的
主観的

相対表現

客観的
主観的

タグ

概略

時間表現の例

T

直接表現

2024 年 1 月 1 日

TA

概数表現がある2024 年 1 月頃

TS

範囲が話者による2024 年 1 月 1 日朝

TSA

話者によりかつ概数表現がある

21 世紀前半頃

RT

基準時点からの相対表現

3 日前, 今年，5 年後

RTA

概数表現がある

3 日ぐらい前，5 年くらい後

RTS

範囲が話者による

明朝

RTSA

話者によりかつ概数表現がある

昨春頃

文書中の定時間情報表現の情報を用いて絶対値に変換

表 2

時間粒度のタグ

Table 2 Temporal granularity tags.

可能である，と仮定する．そこで，スパン間の関係を*2

アノテーションすることによって基準日時を示す ．

時間粒度

タグ

時間表現の例

基準日時は文書作成日時を指すこともあるが，必ずし世紀

CenturyOf

21 世紀

もこれに限らない．例えば，会話文を含む記事の場合，

元号

EraOf

令和6 年 1 月 1 日

元号年

EraYearOf

令和 6 年1 月 1 日

年YearOf

2024 年1 月 1 日

上 2 桁年

TwoDigitYearOf

2024 年 1 月 1 日

季節

SeasonOf

2024 年冬

四半期

QuarterOf

2024 年第 1 四半期

いて欠落した情報を定時間情報表現から補完する際，

月MonthOf2024 年 1 月

基準日時から抽出する時間粒度をアノテーションす週

WeekOf

2024 年 1 月第 1 週

日

DayOf

2024 年 1 月 1 日

午前・午後

AMPMOf

2024 年 1 月 1 日時

HourOf

記事の作成日時と発話の日時が異なることがある．そのような場合は，適切な基準日時を選択し，アノテー
ションする必要がある．
基準日時から抽出される時間粒度 不定時間情報表現におる．そのために，文献 [4] において提案されている暦の時間粒度を一部変更して抽出対象となる時間粒度

午前10 時 11 分 12 秒のタグを定義した．タグの一覧を表 2 に示す．なお，CenturyOf は 1 年が起点であり，TwoDigitYearOf は2024 年 1 月 1 日
午前 10 時11 分 12 秒

分

0 年が起点*3 である．

MinuteOf

2024 年 1 月 1 日
午前 10 時 11 分12 秒

基準日時に対して行う操作 本研究では，文献 [4], [7] にお秒

いて提案されている temporal operators の概念を取りSecondOf

2024 年 1 月 1 日
午前 10 時 11 分 12 秒

入れ，前項の粒度で取り出した基準日時に対する演
算操作を行うことで不定時間情報表現を定時間情報によって，定時間情報表現が得られる．

表現に変換することを想定する．演算子としては，加算（After），減算（Before），加減算を行わない演算（This）の 3 種類を用いる．
加減算を行う際は，引数として加減算する量を与える

例1*3

基準日時：2024-08-05，不定時間情報表現：9 月 3 日，必要がある．引数の値はデフォルトを 1 とする．相対

定時間情報表現：2024-09-03

表現の場合は，絶対値の推定処理において，エンティ

基準日時を年の粒度までを用いることで欠落した年をティから加減算の量の抽出を行い，その量によって置

補完することができるので，時間粒度タグ YearOf 及

き換えられる．

び演算 This をアノテーションする．

絶対表現の場合は，任意の時間粒度で取り出された基*2

時間粒度，演算子に関するアノテーションの例は次のとおりである．

例2

基準日時：2024-08-05，不定時間情報表現：3 日，定準日時を操作した結果と不定時間情報表現とをマージ

時間情報表現：2024-09-03

することによって，定時間情報表現を復元することが基準日時を月の粒度まで取り出し，1 か月を加算したできる．相対表現の場合は，基準日時を操作した結果値である「2024-09」を用いて欠落した年，月を補完すに対し，相対表現が示す時間量を更に加減算することることができるので，時間粒度タグ MonthOf 及び演算

基準日時へのアンカーは TimeML においても anchorTimeID としてアノテーションされている．BCCWJ-Timebank では少数の TIMEX3 タグの comment 属性にアノテーションされている．
ISO8601-1:2019 における「century」，JIS X 0301:2019 における「百年台」の定義と一致する．

c 2024 Information Processing Society of Japan⃝子 After をアノテーションする．

4. タグ，絶対値の推定
推定は，時間表現タグと関係抽出の 2 種類に対して行わ

3

情報処理学会研究報告
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れ，その結果を用いて絶対値の推定が行われる．
本研究では，時間表現タグを固有表現抽出タスク，時間

区切る．
週初，週半ば，週末

週初 = [月曜日, 水曜日)，週半ば =関係の抽出を関係抽出タスクと見なして学習と推定を行う．

[水曜日，土曜日)，週末 = [土曜日，月曜日) とする．

関係抽出においては，時間粒度タグと演算子の両方が抽

年始，年末 年始は [XXXX-01-01, XXXX-01-16) とし，年出対象となるが，This MonthOf のように演算子と時間粒

末は [XXXX-12-16, XXXX-01-01) とする．ただし，年度タグを 1 タグに結合したうえで学習と推定を行う．

末の終点は始点の翌年とする．

絶対値の推定は，時間表現推定器が出力する時間表現の時

気象用語を用いて区間を定める．例えば「未明」はタグ，表層文字列，基準日時から抽出される時間粒度，演[T00, T03) とする．

算子を引数とし，ルールベースの抽出によって時間区間の気象用語において定義されていない表現は独自に定推定に必要となる始点，終点の各時間粒度の決定を行う．

める．例えば，「昼」は [T11, T13) とし，「深夜」は[T21,T03) とする．

絶対値の抽出処理の手順を次に示す．

( 1 ) 表層文字列の Unicode 正規化，漢数字から算用数字への変換を行う．

( 2 ) 時間表現に区間（例5.2 タグ推定，関係抽出の精度評価
8〜9 月）が含まれるかどうか，構築したデータセットを用いて，タグの推定と関係抽

表層文字列を用いて判定する．区間が含まれる場合は，出を行う．モデルの学習とタグの推定には SpERT [9]各時間表現に分割し，分割した各表現に対して以降のを 用 い た ．SpERT は ス パ ン に 対 し て タ グ 推 定 と 関 係処理を行う．

抽 出 を 行 う 推 定 器 で あ る ．事 前 学 習 済 み モ デ ル に は( 3 ) 日付，時間をルールベースで切り出す．

nlp-waseda/bigbird-base-japanese*4 を用い，記事の全( 4 ) 時間表現の情報が不完全である場合は，基準日時，演

文を 1 記事単位で入力する．なお，このモデルは Juman++

算子を用いて，不足している時間粒度の情報を補完によって単語分割された単語列によって訓練されている

する．

が，ファインチューニングに用いたデータセットは超短単( 5 ) 辞書を用いて，主観的な時間表現を絶対値の区間に変換する．

( 6 ) グレゴリオ暦ではない絶対値をグレゴリオ暦に変換
する．

( 7 ) 始点，終点を出力する．

5. 実験
5.1 データセット
文献 [5] においてアノテーション対象となった記事に対位によってアノテーション基準が策定されており，分割単
位を変更せずに入力している．ファインチューニングにおけるパラメータは次のとおり指定した．

• train batch size = 8• epochs = 100• lr = 2e-5
• lr warmup = 0.2• weight decay = 0.01
• max grad norm = 1.0

して，本研究で定義したタグ及び関係のアノテーションを• prop drop = 0.3

行った．対象となっている記事は文献 [5] と同一であり，• neg entity count = 100

毎日新聞記事データ集プラス 2010〜2019 年版を LDA で• neg relation count = 100

分類した結果のうち，地震，洪水のトピック各 100 件，及時間表現タグ推定と関係抽出の評価指標には，Presicion，び，1990 年の全国版記事から日付昇順で選択された 20 件

Recall，F1 を用いる．ただし，関係抽出においては，スパが含まれる．アノテーション作業は，テキストエディタにンと時間表現タグの両方を正しく推定し，かつ関係タグを

よって時間表現タグと絶対値をアノテーションしたうえ

正しく推定できた場合にのみ正解とする．

で，INCEpTION [8] を用いて関係タグの追加及びアノテー

記事単位で 5-fold cross validation を行った結果の平均

ションの修正を行った．INCEpTION におけるアノテー

値，及び全体の micro 平均，macro 平均を表 3，表 4 にション例を図 1 に示す．

示す．

主観的な時間表現は絶対値の時間区間に置換してアノ

時間表現タグの推定については，全体的に Recall が高い

テーションした．置換例を次に示す．

傾向となった．タグごとの結果では，T タグの F 値が最も季節 二十四節気の春分，夏至，秋分，冬至を用いて，次の高かった．新聞記事の場合，発行日の直近の出来事についとおり区分を定める．ただし，粒度は日までとする．

て述べる内容が多く，月，日，時の時間表現が頻出するこ

春 = [春分, 夏至)，夏 = [夏至, 秋分)，秋 = [秋分，冬とが影響したと考えられる．TS タグについては，絶対表現至)，冬 = [冬至, 春分)の中では T タグの次に事例数が多いが，Precision の低下が初旬，中旬，下旬 対象となる時間粒度を 3 等分して区分を定める．月については日数に関わらず 10 日単位でc 2024 Information Processing Society of Japan⃝*4

https://huggingface.co/nlp-waseda/bigbird-basejapanese4情報処理学会研究報告
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図 1

アノテーション例．文書作成日時（DCT）は 2012-05-05 である．図中の DCT，Link は
後処理用の属性であり，基準日時が DCT か文書中のエンティティかを示す．

Fig. 1 Example of annotation. Document Creation Time (DCT) is 2012-05-05. DCT
and Link indicates whether the reference is to the DCT or to the entity in the
document for post-processing.
表 3

テストセットにおける時間表現タグの推定結果．事例数は全テ( 1 ) 数の置換：数は桁数を維持したまま記号 X に置換すストセットの合計値である．

る．

Table 3 Test set result of temporal tag prediction. The numbers of examples are the sum over all the test sets.
タグ

例2024 年→ XXXX 年，12 月→ XX 月

( 2 ) 元号の置換：元号は記号<ERA>に置換する．

Precision

Recall

F1

事例数

T

84.2

96.9

90.1

689

TA

76.0

98.5

85.8

41

TS

68.4

90.2

77.8

144

TSA

70.0

70.0

70.0

8

評価は，5.1 において構築したデータセットを推定器に

RT

60.2

94.2

73.4

223

入力し，出力される時間区間が正しいかどうかによって行

RTA

0.0

0.0

―

4

う．ただし，実験においては絶対表現のみを評価対象とし，

RTS

100.0

58.3

73.7

12

「1 日前」などの相対表現は除外した．また，相対表現と間

RTSA

―

―

―

0

micro 平均接的に関係をもつ絶対表現も除外した*7 ．

75.0

94.6

83.7

macro 平均

70.8

81.9

75.9

例

令和 6 年→<ERA>X 年

グレゴリオ暦・和暦間の変換は HuTime Web API (Cal-endar Calculation) [10] を用いて実装した．

絶対値推定器には人手アノテーションした時間表現タ
グ、時間関係タグを入力し、絶対値のみを評価した。評
価指標は、TempEval-3 [11] における Attribute Precision,

特徴的である．これについては「3 日夜」などのように TS

Attribute Recall, Attribute F1 の定義を用いる．この定義

タグのスパンに含まれる客観的な時間表現が影響したもの

では，スパンと時間表現タグが正しく判定され，かつ，始と考えられる．

点と終点の時間粒度が正しく推定された場合のみ正解と時間関係抽出については，時間粒度タグと演算子の結合をなる．

1 タグとすることから，時間表現タグと比べてスパース性が結果を表 5 に示す．テストセットに対しては，ほぼ全て高くなっており，全体的なスコアの低さに影響しているもの表現が正しく推定される結果となった．これは，新聞記のと考えられる．時間表現タグ同様，時間関係抽出におい事では時間表現のバリエーションが限られており，構築しても全体的に Recall が高い傾向となった．This MonthOf

たルールセットで表現を十分に被覆することができたためタグが事例数，F1 値ともに高いが，新聞記事においては日と考えられる．

が記事中で言及されやすい傾向にあり，かつ，それらの多推定に失敗した事例は，ルールセットを構築した際に対

くは発行日が基準日となることから，発行日の月までの粒象外となった少数の事例が該当したもの，表層文字列だけ度を取り出すことで定時間情報表現を復元する，というパ

では時間の型が確定できなかったものであった．推定に失ターンが多いことが影響したと考えられる．

敗した 3 事例を次に示す．

( 1 ) ルールに含まれない表現
5.3 絶対値推定の精度評価

元旦 に 向け 、 ■■*8 理事 長 ら が 交流 の あ る 宮

絶対値推定機のルールセットの構築に当たっては，毎日新城 県 石巻 市 の 仮設 住宅 など に 届け る こと に し聞記事データ集プラス 1990〜2019 年版における時間表現アている。

ノテーション済みの 12,900 文*5 と BCCWJ-Timebank*6 に

推定結果: [2012-01-01, 2013-01-01)

おいて，次の正規化を適用してテキスト中に出現する時間
表現の集計を行い，それぞれ 5 件以上事例が存在するもの

正解: [2012-01-01, 2012-01-02)( 2 ) 表層文字列だけでは時間の型が判別できない表現を抽出し，その結果を基に人手で構築を行った．
*7
*5
*6

5.1 で構築したデータセットとの重複はない．
type が SET であるものは除外し，DURATION については相対表現と解釈できるものだけを用いた．

c 2024 Information Processing Society of Japan⃝*8

例えば「相対表現―絶対表現―絶対表現」の関係があるとき，下線部のエンティティは相対表現と間接的に関係をもつので除外対象となる．
原文の個人名を伏せ字としている．

5

情報処理学会研究報告
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表 4

テストセットにおける時間関係抽出の推定結果．事例数は全テストセットの合計値である．

Table 4 Test set result of temporal relation prediction. Number of examples is the sumof all test sets.
演算子

This

粒度

Precision

RecallBefore
事例数

F1

After

Precision

RecallF1

事例数

Precision

RecallF1

事例数

CenturyOf

0.0

0.0

―

2

―

―

―

0

―

―

―

0

EraOf

―

―

―

0

―

―

―

0

―

―

―

0

EraYearOf

―

―

―

0

―

―

―

0

0.0

0.0

―

0

YearOf

32.3

65.8

43.3

173

19.3

65.0

29.8

56

0.0

0.0

―

8

TwoDigit

0.0

0.0

―

37

0.0

0.0

―

6

―

―

―

0

YearOf

表 5

SeasonOf

0.0

0.0

―

1

0.0

0.0

―

5

―

―

―

0

QuarterOf

―

―

―

0

―

―

―

0

0.0

0.0

―

0

MonthOf

79.8

93.5

86.1

450

0.0

0.0

―

9

0.0

0.0

―

2

WeekOf

0.0

0.0

―

2

0.0

0.0

―

1

0.0

0.0

―

0

DayOf

26.6

51.8

35.2

266

0.0

0.0

―

8

0.0

0.0

―

5

AMPMOf

3.3

5.0

4.0

32

―

―

―

0

―

―

―

0

HourOf

0.0

0.0

―

4

0.0

0.0

―

0

0.0

0.0

―

1

MinuteOf

―

―

―

0

0.0

0.0

―

1

0.0

0.0

―

1

SecondOf

―

―

―

0

0.0

0.0

―

0

―

―

―

0

micro 平均

40.5

66.4

50.3

macro 平均

11.9

20.5

15.0

テストセットにおける絶対値の推定結果．事例数は全テスト
セットの合計値である．

5.4 抄録を対象とした時間表現の抽出
他ドメインへの適応の評価として，研究報告の抄録を対Table 5 Test set result of temporal value prediction. The numbers of examples are the sum over all the test sets.
Precision

Recall

F1

事例数

99.6

99.6

99.6

754

象とした時間表現の抽出を行った．
対象は国立歴史民俗博物館研究報告第 229 集〜第 248 集に含まれる日本語の抄録とし，時間表現タグと絶対値をア
ノテーションして評価に用いた．
タグ推定，関係抽出に用いる推定器は，5.1 で構築した
データセットの全体を用い，同一のパラメータで学習した．

• フォーラム 「 『 復興 知 』 を 未来 に つな ぐ 〜 東
日本 大 震災 ５ 年 を 迎え て 〜 」 が １０ 、 １１の 両日 、 西宮 市上 ケ 原 一番町 の 関西 学院 大

また，絶対値推定器には，SpERT が出力したスパンとタグを入力して最終的な絶対値を得た．
評価指標には 5.3 と同様とする．ただし，このアノテーで開かれた。

ションデータには関係ラベルが付与されていないことか

推定結果: [2016-01-01, 2016-02-01)

ら，相対表現との関係性に基づく除外は行わなかった．

正解: [2016-01-10, 2016-01-12)

時間表現タグの推定結果を表 6 に，絶対値の推定結果を• ０ ９ 年 の ６ ・ ３ ０ 豪雨 で は 、 天ケ瀬 温泉 街

表 7 に示す．全体的に新聞記事のテストセットより F 値がで 濁流 の 一部 が 堤防 から あふれ 、 旅館 など 計

低い結果となった．また，新聞記事とは異なり，このデー

５ 棟 が 床下 浸水 し た 。

タセットにおいては TS タグの F 値が最も高い結果となっ推定結果: [2009-01-01, 2010-01-01)

た．これは，TS タグにおいては「〜世紀後半」のように，

正解: [2009-06-30, 2009-07-01)

世紀や年と主観的な時間表現とが結合した類似表現が多くいずれの例においても，推定器は基準日時を時間粒度で切り出した値を最終的な結果として出力した．

(2) については，それぞれ This MonthOf，After YearOfが与えられており，周辺文脈からも日付表現であることが類推可能であるが，スパン内の値の書式や単位を用いて日出現していることが影響したと考えられる．絶対値の推定においては，時間粒度や演算子のタグの推定誤りによって異なる絶対値に推定された事例が見られた．

6. おわりに時の切り出しルールが定義されており，スパン内にはこれ

本研究では，主観的な時間表現に注目し，客観的な時間

らにマッチする文字列がなかったことから正しく推定がで表現と統一的な枠組みで処理を実現するためのアノテー

きなかったものと考えられる．

c 2024 Information Processing Society of Japan⃝6

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 6

抄録における時間表現タグの推定結果

Table 6 Result of temporal tag prediction for abstract.
Precision

Recall

F1

事例数

T

タグ

63.9

69.4

66.5

252

TA

80.0

25.0

38.1

16

TS

84.3

68.3

75.4

63

TSA

0.0

0.0

0.0

2

RT

21.4

66.7

32.4

9

RTA

―

―

―

0

RTS

0.0

0.0

0.0

4
0

―

―

―

micro 平均

63.7

65.9

64.8

macro 平均

41.6

38.2

39.8

RTSA

表 7

[2]

[3]

[4]

抄録における絶対値の推定結果

Table 7 Result of temporal value prediction for abstract.
Precision

Recall

F1

事例数

61.0

62.9

62.0

333

[5]

ション基準の提案とそれに基づくアノテーションデータの構築及び精度評価を行った．

[6]

本研究で策定したアノテーション基準は連続する区間を前提としたものとなっている．したがって，例えば「０５〜０６年秋冬」のように複数の不連続な時間区間の集合は対象外となっている．また，「東日本大震災から 13 年後」のように，イベントに付随する日付表現を基準日時とする
時間表現についても，イベントそのものは時間表現ではないことから対象外となっている．今後，多様なテキストを[7]

対象にアノテーションを行うことで，対象とすべき時間表
現について検討を行う必要がある．
絶対値の推定においては，入力されるスパンとラベルを利用して高い精度で絶対値を推定できているが，絶対値の推定に基準日時の情報が必要な場合，最終的な絶対値の推定に大きく影響を与えることとなる．よって，スパンとタ[8]グの推定精度がより重要となる．
また，絶対値推定のためのルールセットは日本語の表現に特化したものであり，日本語に依存した処理が実装されている．他ドメインへの適応，他言語対応のためにはルー
ルセット及び処理手順の改善が必要となる．また，多様なテキストから時間表現を抽出するためにはルールセット[9]の増加やルールの複雑化が起こる可能性があることから，
ルールセットのメンテンス性の向上も今後の課題となる．

[10]

今後は，時間表現タグを眼瞼に推定できるよう，多様な[11]

テキストを対象としてアノテーションを行うとともに，アノテーションデータからのルールセットの自動獲得，機械学習を用いた手法などに取り組んでいきたい．
参考文献
[1]

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