DOI: 10.25666/dataubfc-2024-10-04
title: TimeTank: A Corpus of Sentences Annotated with TimeInfo for Temporal Data
title: TimeTank : Corpus de phrases annotées avec TimeInfo pour les données temporelles

description: Annotating temporal information in texts is a challenging and time-consuming task. It requires an understanding of natural language, as well as knowledge about the various ways in which temporal data can be expressed and structured in a text. However, the ability to access temporal semantics through computer tools is crucial for many applications that involve interpreting and understanding texts.

A corpus available in this field is TimeBank (Pustejovsky et al., 2003), which was annotated using the TIMEX3 annotation scheme (Pustejovsky et al., 2003), a scheme that does not support complex temporal expressions.

We proposed a new annotation scheme for temporal information in scientific texts: TimeInfo (Yahiaoui & Atanassova, 2022) which allows for more precise and directly usable annotations. The corpus presented here, named TimeTank, consists of 1186 sentences containing a total of 1200 temporal expressions annotated according to the TimeInfo annotation scheme.
description: L'annotation de l'information temporelle dans les textes est une tâche complexe et fastidieuse. Elle nécessite une compréhension du langage naturel, ainsi qu’une connaissance des diverses manières dont les données temporelles peuvent être exprimées et structurées dans un texte. Cependant, la capacité d’accéder à la sémantique temporelle par les outils informatiques est importante pour un grand nombre d’applications qui impliquent l'interprétation et la compréhension des textes.

Un corpus disponible dans ce domaine est TimeBank (Pustejovsky et al., 2003), qui a été annoté suivant le schéma d’annotation TIMEX3 (Pustejovsky et al., 2003), qui ne prend pas en charge les expressions temporelles complexes.

Nous avons proposé un nouveau schéma d’annotation des informations temporelles dans des textes scientifiques : TimeInfo (Yahiaoui & Atanassova, 2022) qui permet de fournir des annotations plus précises et directement exploitables. Le corpus présenté ici, nommé TimeTank, comprend 1186 phrases contenant un total de 1200 expressions temporelles annotées selon le schéma d'annotation TimeInfo.
description: Audience: Research, Informal Education
description: UpdatePeriodicity: no update
description: AdditionnalInformation: Bibliography
Pustejovsky, James, et al. "The timebank corpus." Corpus linguistics. Vol. 2003. 2003.
Pustejovsky, James, et al. "TimeML: Robust specification of event and temporal expressions in text." New directions in question answering 3 (2003): 28-34. 
Wang, Lucy Lu, et al. "Cord-19: The covid-19 open research dataset." ArXiv (2020). 
Yahiaoui, Salah, and Iana Atanassova. "TimeInfo: a Semantic Annotation Framework for Temporal Information in Scientific Papers." Terminology & Ontology: Theories and applications (TOTH 2022). 2022.
description: AdditionnalInformation: Bibliographie
Pustejovsky, James, et al. "The timebank corpus." Corpus linguistics. Vol. 2003. 2003.
Pustejovsky, James, et al. "TimeML: Robust specification of event and temporal expressions in text." New directions in question answering 3 (2003): 28-34. 
Wang, Lucy Lu, et al. "Cord-19: The covid-19 open research dataset." ArXiv (2020). 
Yahiaoui, Salah, and Iana Atanassova. "TimeInfo: a Semantic Annotation Framework for Temporal Information in Scientific Papers." Terminology & Ontology: Theories and applications (TOTH 2022). 2022.
description: Reference data: The corpus consists of 1186 sentences drawn from 603 scientific articles from the CORD-19 corpus (Wang et al., 2020). The sentences were identified and annotated automatically, and the quality of the annotations was manually verified.
We analyzed and processed the CORD-19 Open Research Dataset Challenge (CORD-19) using the Python programming language and syntactic rules that we developed.
description: Données de référence: Le corpus présenté comprend 1186 phrases tirées de 603 articles scientifiques du corpus CORD-19 (Wang et al., 2020). Les phrases ont été identifiées et annotées automatiquement. La qualité des annotations a été contrôlée manuellement.
Nous avons analysé et traité le corpus CORD-19 Open Research Dataset Challenge (CORD-19) en utilisant le langage de programmation Python et des règles syntaxiques que nous avons développées.