情報検索や情報抽出において，テキスト中に示される事象を実時間軸上の時点もしくは時区間に関連づけることが求められている．Web配信されるテキスト情報に関しては，文書作成日時(DocumentCreationTime:DCT)が得られる場合，テキスト情報と文書作成日時とを関連づけることができる．しかしながら，文書作成日時が得られない場合や，文書に記述されている事象発生日時と文書作成日時が乖離する場合には他の方策が必要である．テキスト中に記述されている時間情報解析の精緻化が求められている．時間表現抽出は，固有表現抽出の部分問題である数値表現抽出のタスクとして研究されてきた．英語においては，評価型国際会議MUC-6(thesixthinaseriesofMessageUnderstandingConference)\cite{MUC6}で，アノテーション済み共有データセットが整備され，そのデータを基に各種の系列ラベリングに基づく時間表現の切り出し手法が開発されてきた．TERN(TimeExpressionRecognitionandNormalization)\cite{TERN}では，時間情報の曖昧性解消・正規化がタスクとして追加され，様々な時間表現解析器が開発された．さらに，時間情報表現と事象表現とを関連づけるアノテーション基準TimeML\cite{TimeML}が検討され，TimeMLに基づくタグつきコーパスTimeBank\cite{TimeBank}などが整備された．2007年には，時間情報表現—事象表現間及び2事象表現間の時間的順序関係を推定する評価型ワークショップSemEval-2007のサブタスクTempEval\cite{TempEval}が開かれ，種々の時間的順序関係推定器が開発された．後継のワークショップSemEval-2010のサブタスクTempEval-2\cite{TempEval2}では，英語だけでなく，イタリア語，スペイン語，中国語，韓国語を含めた\modified{5}言語が対象となった．\modified{2013年に開かれるSemEval-2013のサブタスクTempEval-3では，データを大規模化した英語，スペイン語が対象となっている．}一方，日本語においてはIREX(InformationRetrievalandExtractionExercise)ワークショップ\cite{IREX}の固有表現抽出タスクの部分問題として時間情報表現抽出が定義されているのみで，時間情報の曖昧性解消・正規化に関するデータが構築されていなかった．そこで，我々はTimeMLに基づいた日本語に対する時間情報アノテーション基準を定義し，時間情報の曖昧性解消・正規化を目的とした時間情報タグつきコーパスを構築した．\modified{他言語のコーパスが新聞記事のみを対象としているのに対し，本研究では均衡コーパスである『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(BalancedCorpusofContemporaryWrittenJapanese;以下``BCCWJ'')を対象としており，新聞記事だけでなく，一般書籍・雑誌・ブログなどに出現する多様な時間情報表現を対象としている．本稿ではアノテーション基準を示すとともに，アノテーションしたコーパスの詳細について示す．}以下，2節では時間情報表現についての背景について概観する．3節では，対象とする時間情報表現について詳しく述べる．4節では策定した日本語時間情報表現に対するアノテーション基準を示す．\modified{5節でアノテーションにおける日本語特有の問題について説明する．}\modified{6節でアノテーション作業環境を示す．}\modified{7}節で実際にアノテーションしたコーパスの分析を行う．最後にまとめと今後の課題を示す．