Web上では日々多くのテキスト情報が発信されており，これまでに膨大な量のテキストが蓄積されている．この大量のテキストから，あるトピックについての知識を抽出するためには，関連するテキストの統合・要約・比較を行う情報分析技術が必要である．異なる時期に書かれたテキストや異なる時期について言及しているテキストを対象として分析を行うためには，テキストに含意されている時間情報を正しく解釈する必要があり，これまでに事象情報と時間情報の関係性という観点から多くの研究やタスクが行われてきた．例えばTempEval1,2,3では，事象−事象表現間，事象−時間表現間の時間的順序関係の推定が行われた\cite{TempEval-1,TempEval-2,TempEval-3}．また，SemEval15では複数のテキストから事象表現を抽出し，時系列に配置するタイムライン生成タスクが扱われた\cite{SemEval15-4}．このようなタスクにおいてモデルの学習やシステムの評価を行うため，テキスト中の事象情報と時間情報を関連付けたコーパスが作られてきた\cite{pustejovsky:TimeBankCorpus:03,cassidy:TimeBankDenseCorpus:2014,reimers:EventTimeCorpus:2016}．これらのコーパスでは開始・終了時が比較的明確な事象表現を対象にアノテーションが行われたが，テキストの時間情報理解のための手がかりはこれにとどまらない．本研究では，時間性が曖昧な表現を含めた，テキスト中の様々な表現がもつ時間情報を表現力豊かにアノテーションするための基準を提案する．先行研究における時間情報アノテーションのアプローチは2つに大別される．1つは事象間の時間的順序関係を付与する{\bf相対的なアノテーション方法}である．もう1つは各事象を時間軸に対応させる{\bf絶対的なアノテーション方法}である．前者は小説など時間情報の少ないテキストであっても情報量の多いアノテーションが可能である．後者は新聞などの時間情報の多いテキストにおいて少ないアノテーション量で正確に時間情報を表現できる．本研究は後者のアプローチを発展させるものであり，構築するコーパスはタイムライン生成など時間軸を用いてテキストの比較・統合を行うタスクにおいて学習／評価データとして使用することが可能である．本アノテーション基準の特徴は次の2つである．1つは，時間性をもち得る幅広い表現をアノテーション対象とすることである．多くの先行研究は，TimeML\cite{Sauri06timemlannotation}のガイドラインに従い，何か起きたことやその状態を表す一時性の強い表現である{\sl``event''}に対してアノテーションを行っている．そのため次の例の「出現しており」のような一時性の弱い表現にはアノテーションが行われない．\vspace{0.5\Cvs}\enumsentence{インターネット上では様々な事業が急速に{\itshape\bfseries出現しており}，政府でさえ把握できていない．}\vspace{0.5\Cvs}しかし，一時性の弱い表現がもつ時間情報もテキスト解釈の手がかりとなり得る．この例の場合，「出現しており」が数年前から現在にかけての事象であるという時間情報をアノテーションすることも重要である．そこで本研究では先行研究より対象を広げ，テキスト中で時間性をもち得る全ての事象表現，すなわちテキスト中の述語または事態性名詞（サ変名詞，動詞連用形の名詞化，形容動詞語幹）を含む基本句全て（以降，対象表現と呼ぶ）をアノテーション対象とする．ここで基本句とは，京都大学テキストコーパスで定義されている単位で，自立語とそれに続く付属語のことである．本アノテーション基準のもう1つの特徴は，頻度や期間などの多様な時間情報を扱えることである．\cite{reimers:EventTimeCorpus:2016}は事象の起きる期間を開始点と終了点を用いて時間軸に対応付けたが，次の例で太字で示す「飛び飛びな時間」や「大きな区間の中のある一部の期間」に起きる事象を正確に時間軸に対応付けることはできなかった．\vspace{0.5\Cvs}\enumsentence{\label{ex:baseball}毎週日曜は球場で野球を{\itshape\bfseries見る}。}\enumsentence{\label{ex:trip}来週は3日間京都に{\itshape\bfseries出張する}。}\enumsentence{昔はよく一緒に{\itshape\bfseries遊んでいた}。}\vspace{0.5\Cvs}本研究では，テキスト中に含まれる多様な時間情報をより正確に時間軸に対応付けられる時間タグを導入する．多様な表現に対して表現力豊かにタグ付けすることで，個人のテキスト解釈や常識がタグの揺れとして現れる．本研究ではこのような揺れも時間がどのように解釈されているかを知る上で重要だと考えているため，最終的に複数のアノテータの付与した時間タグを1つに統合することはしない．代わりに，解釈の違いを尊重しつつ明らかなアノテーションミスのみを修正するアノテーション方法を導入する．本アノテーション基準を用いて，京都大学テキストコーパス中の113文書4,534対象表現に対してアノテーションを行った．その結果，対象表現の76\%に時間性が認められ，そのうち35\%（全体の26\%）で本稿で新たに提案する記法が用いられた．同コーパスには，既に述語項関係や共参照関係のアノテーションがなされているため，本アノテーションと合わせてテキスト中の事象・エンティティ・時間を対象とした統合的な時間情報解析に活用することが可能となる．