時間関係認識は，自然言語理解において必要となる正確な文脈理解のための重要なタスクである．人が用いる常識的な知識を学習させることで，時間関係を捉えることが可能な言語モデルを構築する試みが行われている．本研究では，先行研究[1]の手法に倣って，イベントの生起状態を正規分布で表現し，その位置の相対関係により時間関係識別を行った．その際に大規模言語モデルを用いて，Allenの区間代数[2]の定義に従ってデータセットを新たに生成して学習を行ったところ，モデルの精度向上を確認できた．

時間関係認識に焦点を当てた研究は多数存在する[3][4]．日本語を対象とした時間的順序関係推定の研究は，英語や中国語などの話者の多い言語に比べて少なかったが，BCCWJ-TimeBank[5]が構築されたことで，機械学習による統計的解析や，定量的な性能評価が可能になった．日本語の接続表現に注目して，日本語文をAFTER，BEFORE，OVERLAP，VAGUEの4つの時間関係に識別する取り組み[6]や，SVMや決定木などの機械学習アルゴリズムを用いて，文法的，語彙的情報を持つ特徴量から時間関係ラベルを推定する取り組み[7]，日本語に比べて豊富に存在する英語のリソースを，日本語の時間関係識別に利用する取り組み[8]など，様々なアプローチが行われてきた．中でも先行研究[1]では，Allenの区間代数[2]に従った時間関係ラベルを用いて，文章中のイベントの生起状態が正規分布に従うとみなして時間関係を識別する手法が提案された．その手法に従ってモデルを構築し，同様のデータセット[9]を用いて実験を行ったところ，学習に伴って損失は減少するも精度が上昇せず，モデルの精度は約2割であった．そこで，よりデータ数に偏りがなく，ラベル付けの根Allenの時区間関係時間関係ラベルAbeforeBA<BAmeetsBAoverlapsBA≦BAstartsBAﬁnishedbyBAequalsBA=BAduringBAcontainsBAoverlappedbyBA≧BAﬁnishesBAstartedbyBAafterBA>BAmetbyB拠が正確なデータセットを用いて学習を行いたいと考え，大規模言語モデルGPT-4oに対してAllenの区間代数[2]の定義を与え，時間関係ラベルごとに新たにデータセットを生成した．これを用いて，2つのイベント間の時間的順序関係を正確に認識できるモデルの構築を目指す．