日期时间信息在人工智能中的应用

1/1日期时间信息在人工智能中的应用第一部分自然语言处理中的时间抽取与识别 2第二部分预测建模中时间序列数据的分析 5第三部分推荐系统中时间相关因素的应用 7第四部分时态推理与事件提取 9第五部分时间戳数据的整合与处理 11第六部分动态时间规整技术在人工智能中的应用 14第七部分时间序列预测与异常检测 17第八部分历史时序信息在决策支持中的作用 20

第一部分自然语言处理中的时间抽取与识别关键词关键要点【时间表达式识别】

1.利用正则表达式或有限状态自动机匹配预定义的时间模式，如日期格式、时间单位、时区等。

2.采用基于规则的方法，定义规则集合来识别和抽取时间表达式，提高精确度。

3.使用监督学习或无监督学习的方法，训练模型自动识别时间表达式，降低人工标注成本。

【事件时间定位】

自然语言处理中的时间抽取与识别

前言

在自然语言处理(NLP)中，时间抽取与识别是至关重要的任务，因为它使计算机能够从文本中识别和理解时间信息。这些信息对于各种NLP应用程序至关重要，包括事件时间表生成、摘要、信息检索和问答系统。

时间表示

自然语言中表示时间的形式多种多样，包括：

*绝对时间：明确指定日期和时间的表达式，例如“2023年3月8日上午10:00”

*相对时间：相对于当前时间或特定参照点的表达式，例如“昨天”、“下周”

*时间范围：表示一段时间的表达式，例如“从2023年3月开始到2024年2月”

*含糊时间：在一定程度上不明确的时间表达式，例如“几周”、“不久”

时间抽取与识别技术

用于时间抽取与识别的方法可分为两类：

*基于规则的方法：使用一组手写的规则来匹配文本中表示时间的模式。这些方法通常速度快但不太灵活。

*基于机器学习的方法：使用机器学习算法来学习时间表达式的特征，并自动识别它们。这些方法通常更准确但计算成本更高。

基于规则的方法

基于规则的时间抽取与识别方法依赖于一组预定义的规则，这些规则定义了时间表达式的形式语法。例如，一个规则可能是：“绝对时间格式为YYYY-MM-DD”或“相对时间格式为介词+时段”。

通过将这些规则应用于文本，算法可以识别并提取时间信息。基于规则的方法速度快且易于实现，但它们可能缺乏对复杂和含糊时间表达式的灵活性。

基于机器学习的方法

基于机器学习的时间抽取与识别方法使用机器学习算法来学习时间表达式的特征并自动识别它们。通常使用监督学习，其中算法被训练在带注释的数据集（其中时间信息已手动标记）上。

这些方法包括：

*条件随机场(CRF)：一种序列标注模型，可对文本中的单词序列进行分类，以标识时间表达式的边界和类型。

*递归神经网络(RNN)：一种深度学习模型，可学习文本序列中时间信息的上下文信息。

*Transformer：一种自注意力机制，允许模型同时关注句子中的不同部分，以识别时间表达式的依赖关系。

评估

时间抽取与识别系统的性能根据其准确性和召回率来评估：

*准确率：正确识别的所有时间信息所占的比例。

*召回率：从文本中提取的所有时间信息所占的比例。

此外，还考虑了计算时间和对含糊表达式的处理能力。

应用

时间抽取与识别在各种NLP应用程序中都有应用，包括：

*事件时间表生成：从文本中提取事件的时间戳，以生成时间表或时间轴。

*摘要：从文本中识别关键事件并创建按时间顺序排列的摘要。

*信息检索：根据时间信息检索与特定时间段相关的文档。

*问答系统：回答有关文本中事件时间的查询。

*医疗保健：从患者记录中提取时间信息，以支持诊断和治疗决策。

*金融：从财务报告中提取时间信息，以分析市场趋势。

结论

时间抽取与识别是NLP中一项重要的任务，它使计算机能够从文本中理解和提取时间信息。随着基于机器学习的技术的不断发展，时间抽取与识别的准确性和灵活性都在不断提高，从而为各种NLP应用程序开辟了新的可能性。第二部分预测建模中时间序列数据的分析关键词关键要点【时间序列数据的趋势分析】

1.历史数据的变化趋势揭示了未来可能的发展方向，可用于预测未来值。

2.趋势分析方法包括移动平均、指数平滑、季节性分解等，可适应不同数据模式。

3.趋势分析有助于识别数据中的模式和周期性，从而增强预测的鲁棒性。

【异常检测和噪声处理】

时间序列数据的分析在预测建模中的应用

时间序列数据是指随着时间推移而变化的数据点序列。在人工智能中，分析时间序列数据对于预测建模至关重要。通过识别模式和趋势，可以利用时间序列数据来预测未来结果。

时间序列模型

用于分析时间序列数据的常见模型包括：

*移动平均模型(MA)：计算过去数据点的加权平均值。

*自回归模型(AR)：使用过去数据点来预测当前值。

*自回归滑动平均模型(ARMA)：结合MA和AR模型。

*自回归综合滑动平均模型(ARIMA)：考虑季节性和趋势的ARMA扩展。

时间序列分解

在分析时间序列数据之前，通常需要将其分解成不同的组成部分：

*趋势：长期数据点趋势。

*季节性：周期性模式，例如日、周或年循环。

*残差：消除趋势和季节性后剩余的随机波动。

预测技术

基于分解的时间序列数据，可使用以下技术进行预测：

*点预测：预测特定时间点的值。

*区间预测：预测置信区间内的值。

*概率预测：赋予预测结果发生概率。

特征工程

在分析时间序列数据时，特征工程对于提高预测模型的准确性至关重要。这包括：

*时间滞后：引入过去数据点的偏移量。

*滚动物平均值：平滑时间序列数据以消除噪音。

*季节性变换：去除季节性模式。

*变量转换：将数据转换为线性或正态分布。

评估指标

为了评估预测模型的性能，可以使用以下指标：

*均方误差(MSE)：预测值与实际值之间的平方误差。

*平均绝对误差(MAE)：预测值与实际值之间的绝对误差。

*平均绝对百分比误差(MAPE)：MAE的百分比形式。

*R平方：预测模型解释的数据方差量。

应用领域

时间序列数据分析在人工智能中有着广泛的应用，包括：

*预测需求：预测产品或服务的未来需求。

*库存管理：优化库存水平以满足客户需求。

*金融预测：预测股票价格、汇率和经济指标。

*时间序列分类：将时间序列数据分类为不同的类别。

*异常检测：识别时间序列数据中的异常值或异常模式。

结论

时间序列数据分析在人工智能中至关重要，用于预测建模和识别模式。通过分解数据、应用预测技术并进行特征工程，可以开发准确的预测模型，从而为各种决策提供信息。第三部分推荐系统中时间相关因素的应用关键词关键要点【个性化推荐】

1.根据用户历史交互的时间信息（访问记录、评分时间等）识别用户兴趣偏好随时间的变化，从而提供及时且相关的推荐。

2.利用时间序列分析预测用户对物品的未来需求，动态调整推荐内容以支持季节性、趋势性和突发性需求。

3.考虑用户访问时间和推荐时间之间的差距，以优化推荐列表的新鲜度和相关性。

【时态敏感推荐】

推荐系统中时间相关因素的应用

在推荐系统中，时间相关因素发挥着至关重要的作用。这些因素包括历史记录、时间敏感性、季节性以及时序模式。

历史记录

历史记录是指用户过去的行为数据。它可以帮助推荐系统了解用户的偏好和行为模式。例如，如果用户过去经常在周末点外卖，则推荐系统可以推断出用户在周末有较高的点外卖需求。

时间敏感性

时间敏感性是指推荐结果与时间相关的程度。某些产品或服务对时间非常敏感，例如机票预订或餐厅预订。对于此类产品，推荐系统需要考虑当前时间和用户预期的使用时间。

季节性

季节性是指推荐结果随季节变化而变化的现象。例如，在夏季，用户更有可能搜索空调或冰淇淋等产品。推荐系统可以利用季节性因素提供与季节相关的推荐。

时序模式

时序模式是指推荐结果随时间变化而呈现出规律性变化。例如，用户在工作日和周末的推荐结果可能不同。推荐系统可以学习这些时序模式并根据用户当前的时间段提供个性化的推荐。

应用示例

电商推荐：推荐系统可以利用历史记录和时间敏感性来个性化产品推荐。例如，如果用户在过去经常购买电子产品，则推荐系统可以在用户浏览产品时推荐相关电子产品。此外，推荐系统还可以考虑当前时间点，例如在电子产品促销期间推荐折扣商品。

内容推荐：推荐系统可以利用历史记录和季节性来个性化内容推荐。例如，如果用户过去经常观看科幻电影，则推荐系统可以在用户浏览内容时推荐相关的科幻电影。此外，推荐系统还可以考虑季节性因素，例如在节日季节推荐与节日相关的电影或音乐。

旅行推荐：推荐系统可以利用历史记录和时间敏感性来个性化旅行推荐。例如，如果用户过去经常在夏季预订海滩度假，则推荐系统可以在用户在夏季浏览旅行时推荐海滩目的地。此外，推荐系统还可以考虑当前时间点，例如在旅游淡季推荐折扣机票或酒店。

金融推荐：推荐系统可以利用历史记录和时间敏感性来个性化金融推荐。例如，如果用户过去经常投资股票，则推荐系统可以在用户浏览投资产品时推荐相关的股票。此外，推荐系统还可以考虑当前时间点，例如在市场波动期间推荐风险较低的投资。

结论

时间相关因素在推荐系统中至关重要。通过利用历史记录、时间敏感性、季节性和时序模式，推荐系统可以提供高度个性化和相关性的推荐结果。这些因素的应用可以显著提高用户满意度和业务成果。第四部分时态推理与事件提取时态推理

时态推理涉及推断事件之间的顺序和持续时间。在自然语言处理中，时态推理对于理解文本中的事件序列和确定事件之间的关系至关重要。

时态推理可以通过各种方法实现，包括：

*规则推理：使用预定义的规则推断事件顺序，例如“before”和“after”。

*机器学习：训练模型识别文本中的时态标记，例如时态词和动词时态。

*图论：创建事件之间的有向图，并使用图论算法推断事件顺序。

事件提取

事件提取是从文本中识别和提取事件的任务。事件可以描述为具有以下属性的结构化记录：

*类型：事件的语义类别，例如“出生”、“死亡”或“婚姻”。

*角色：事件中涉及的实体，例如“参与者”和“对象”。

*时间：事件发生的时间或时间范围。

事件提取技术包括：

*模式匹配：使用预定义的模式匹配文本中的事件模式。

*机器学习：训练模型识别文本中的事件线索，例如动词和名词短语。

*语法解析：使用语法规则解析文本并识别事件结构。

在人工智能中的应用

时态推理和事件提取在人工智能中具有广泛的应用，包括：

自然语言理解：

*理解文本中的事件序列和因果关系。

*推断事件之间的逻辑关系，例如“如果...那么...”和“因为...所以...”

信息检索：

*检索与特定时间或时间范围内的事件相关的文档。

*根据事件类型和涉及实体过滤搜索结果。

问答系统：

*回答有关特定事件或时间范围内的事件的问题。

*推断事件之间的关系以提供用户感兴趣的信息。

事件检测：

*从实时数据流（例如社交媒体或新闻源）中检测事件。

*提取事件的类型、角色和时间信息。

预测建模：

*根据历史事件数据预测未来事件的可能性。

*推断事件之间的时态关系以改进预测模型。

时态推理和事件提取是人工智能领域的重要技术，它们使计算机能够理解和处理时间相关的文本信息。这些技术正在不断发展，在各种应用中显示出越来越大的潜力，例如自然语言处理、信息检索和预测建模。第五部分时间戳数据的整合与处理时间戳数据的整合与处理

在人工智能应用中，时间戳数据发挥着至关重要的作用，提供时间序列信息，用于理解和分析事件序列。然而，整合和处理时间戳数据是一项复杂且具有挑战性的任务，需要考虑以下关键因素：

数据来源和格式

时间戳数据可能来自各种来源，包括传感器、日志文件、数据库和社交媒体。这些来源可能使用不同的时间戳格式，例如Unix时间戳、RFC3339格式和自然语言时间。整合不同格式的时间戳数据需要进行转换和标准化。

时区和时钟漂移

时间戳数据通常与特定的时区相关联。在处理来自不同时区的多个数据源时，必须考虑时区转换和时钟漂移。时钟漂移是指不同设备或服务器上的时钟之间的差异，会影响时间戳的准确性。

缺失和不一致

时间戳数据中可能存在缺失或不一致的情况。缺失数据可能是由于传感器故障、数据丢失或其他原因造成的。不一致的时间戳可能是由于时钟漂移或人为错误造成的。处理这些问题需要采用插值或估计技术来填补缺失数据，以及算法来检测和纠正不一致。

时间序列对齐

时间序列对齐涉及将不同数据集中的时间戳数据对齐，以便进行比较和分析。对齐算法可以基于时间戳匹配、相似性度量或其他标准。

时间窗口和聚合

时间窗口和聚合技术用于从时间序列数据中提取有意义的信息。时间窗口将数据分割为较小的块，而聚合对这些块中的数据进行操作，例如求和或平均值。这些技术有助于识别趋势、模式和异常情况。

复杂事件处理

复杂事件处理(CEP)系统用于实时处理和分析时间戳数据。CEP系统使用规则和事件流来检测事件模式和序列，并触发相应的操作。例如，CEP系统可以用于欺诈检测、网络安全分析和异常检测。

整合和处理时间戳数据的挑战

整合和处理时间戳数据涉及以下主要挑战：

*数据量庞大：人工智能应用通常处理大量的时间戳数据，需要高效的存储和处理机制。

*数据异构性：时间戳数据可能来自不同的来源，具有不同的格式和结构，ممايجعلمنالصعبدمجها.

*实时性：许多人工智能应用需要实时处理时间戳数据，以实现快速响应和决策制定。

*准确性和可靠性：时间戳数据的准确性和可靠性对于确保人工智能应用的有效性至关重要。

先进技术和方法

为了应对这些挑战，研究人员和从业人员正在探索先进的技术和方法，包括：

*流数据处理：流数据处理框架用于实时处理大规模时间戳数据流。

*时间序列数据库：时间序列数据库专门设计用于高效存储和查询时间戳数据。

*机器学习算法：机器学习算法可以用于检测时间戳数据中的模式、异常情况和趋势。

*自然语言处理(NLP)：NLP技术可以用于从自然语言时间戳中提取时间信息。

这些技术和方法的不断发展正在推动时间戳数据整合和处理能力的提升，从而为基于人工智能的应用程序提供更准确、可靠和及时的见解。第六部分动态时间规整技术在人工智能中的应用关键词关键要点动态时间规整技术在人工智能中的应用：医疗诊断

1.通过将患者的生理数据（如心电图、脑电图）映射到一个时间序列，DTW技术可以识别和对齐不同患者之间的时间模式差异，从而识别异常和疾病迹象。

2.DTW在医疗诊断中的应用包括心血管疾病和神经系统疾病的识别，这些疾病通常表现为时间序列中的细微变化。

3.DTW技术还可以用于跟踪患者的健康状况随着时间的推移，并预测疾病的进展或治疗效果。

动态时间规整技术在人工智能中的应用：语音识别

1.DTW技术在语音识别中用于将音频信号与已知的语音模式进行匹配，即使存在时间变形和背景噪音。

2.DTW的匹配算法可以补偿说话者之间的语音速度和发音差异，从而提高识别准确性。

3.DTW技术还用于训练语音识别模型，通过识别和对齐语音中的关键特征来优化模型性能。

动态时间规整技术在人工智能中的应用：行为识别

1.DTW技术在行为识别中用于将人的动作、姿势或行为序列映射到一个时间序列，从而识别和分类不同的活动。

2.DTW可以用于识别复杂的行为，例如手势、舞蹈动作或异常行为，这些行为通常具有难以捕捉的时间依赖性。

3.DTW技术在行为识别中的应用包括安全监控、运动分析和人机交互。

动态时间规整技术在人工智能中的应用：手写体识别

1.DTW技术在手写体识别中用于将手写文本的笔画序列与预定的字体或单词模型进行匹配。

2.DTW算法可以适应书写风格和笔迹差异，从而提高识别准确性。

3.DTW技术还用于训练手写体识别模型，通过识别和对齐笔画中的关键点来优化模型性能。

动态时间规整技术在人工智能中的应用：时间序列预测

1.DTW技术在时间序列预测中用于从历史数据中学习时间模式和依赖关系，从而预测未来的值。

2.DTW可以补偿时间序列的非线性性和复杂性，并识别隐藏的模式和趋势。

3.DTW技术在时间序列预测中的应用包括股票市场预测、天气预报和医疗结果预测。

动态时间规整技术在人工智能中的应用：序列对齐

1.DTW技术在序列对齐中用于将两个或多个时间序列进行对齐，即使序列长度和时间间隔不同。

2.DTW算法可以找到序列中最相似的部分，从而识别相似性和差异性。

3.DTW技术在序列对齐中的应用包括生物信息学、文本挖掘和图像配准。动态时间规整技术在人工智能中的应用

引言

动态时间规整（DTW）是一种算法技术，用于比较不同的时间序列，即使它们具有不同的长度和速度，也可以实现精确匹配。在人工智能（AI）领域，DTW技术已成为处理时间相关数据的重要工具，在各种应用中发挥着至关重要的作用。

时间序列分析

DTW技术在时间序列分析中至关重要，它可以比较不同长度的时间序列并识别它们的相似性和差异性。该技术通过计算两个序列对应元素之间的最优路径，从而考虑序列的非线性变化和时间偏移。

模式识别

在模式识别任务中，DTW技术用于识别复杂时间序列中的模式。它可以分析诸如语音、手势和行为等动态数据，从中提取有意义的特征并进行分类。该技术在医疗诊断、生物识别和视频监控等领域有着广泛的应用。

预测

DTW技术还可以用于时间序列预测。它可以分析历史数据模式，并识别出与未来事件相关的趋势和异常值。通过利用DTW技术，可以构建预测模型来预测未来的时间序列值，这在金融、健康和气候建模等领域具有重要意义。

相似性搜索

在相似性搜索任务中，DTW技术用于在大型时间序列数据库中查找与查询序列最相似的序列。该技术可以处理变长的序列，并考虑时间偏移和变形，从而提高搜索的准确性和效率。

序列对齐

在序列对齐任务中，DTW技术用于将两个时间序列对齐到一个公共轴，以实现比较或合并。该技术可以克服序列长度和时间偏移的差异，从而实现精确对齐，在基因序列分析和语言处理等领域具有重要作用。

具体应用

以下是一些具体应用示例，展示了DTW技术在人工智能中的强大功能：

*医疗诊断：DTW技术用于分析心电图（ECG）和脑电图（EEG）等生理信号，以识别疾病模式和异常值。

*手势识别：DTW技术用于分析手势轨迹数据，以识别不同的手势并实现人机交互。

*语音识别：DTW技术用于分析语音波形，以识别不同的单词和音素，从而提高语音识别的准确性。

*金融预测：DTW技术用于分析股票价格和经济指标等时间序列数据，以预测市场趋势和投资机会。

*气候建模：DTW技术用于分析气候数据，例如温度和降水量，以识别长期趋势和气候变化模式。

结论

动态时间规整（DTW）技术是一种强大的工具，用于处理时间相关数据和时间序列分析。在人工智能领域，DTW技术在模式识别、预测、相似性搜索、序列对齐和各种具体应用中发挥着至关重要的作用。通过考虑时间偏移和变形，DTW技术能够揭示复杂时间序列中的相似性和模式，从而增强AI算法的能力并扩展人工智能系统的可能性。第七部分时间序列预测与异常检测关键词关键要点【时间序列预测】

1.利用历史数据对未来事件或值进行预测，例如股票价格、天气预报、交通流量。

2.使用机器学习模型，例如时间序列回归、时间卷积神经网络，识别时间序列中的模式和趋势。

3.预测结果可用于制定决策，例如资源分配、风险管理、市场预测。

【异常检测】

时间序列预测与异常检测

时间序列预测是利用历史数据预测未来趋势的过程。它在人工智能领域有广泛的应用，从财务预测到天气预报。时间序列预测算法通常基于统计模型或机器学习模型，它们利用数据中的模式和趋势来进行预测。

异常检测是识别偏离正常模式或行为的数据点的过程。异常检测算法通常基于统计方法或机器学习模型，它们利用数据分布或特征之间的关系来识别异常点。

时间序列预测和异常检测在人工智能中的应用包括：

时间序列预测

*财务预测：预测股票价格、汇率和经济指标。

*天气预报：预测温度、降水量和风速。

*供应链管理：预测需求和优化库存水平。

*医疗保健：预测疾病发作、患者恢复和药物疗效。

*零售：预测商品销售、库存管理和客户行为。

异常检测

*欺诈检测：识别信用卡欺诈、网络钓鱼和身份盗窃。

*网络安全：检测网络入侵、恶意软件和分布式拒绝服务(DDoS)攻击。

*设备维护：检测设备故障、异常振动和温度变化。

*医疗保健：检测异常心率、癫痫发作和感染。

*金融服务：检测异常交易、洗钱和监管违规行为。

方法

时间序列预测和异常检测方法包括：

时间序列预测

*统计模型：自回归集成移动平均(ARIMA)、自回归条件异方差(ARCH)和指数平滑。

*机器学习模型：神经网络、决策树和支持向量机。

异常检测

*统计方法：Grubbs检验、箱形图和局部异常因子分析(LOF)。

*机器学习模型：孤立森林、K近邻(KNN)和异常自编码器。

数据集

时间序列预测和异常检测算法的性能取决于数据集的质量。理想的数据集应具有以下特征：

*足够长：数据应覆盖预测或检测所需的足够时间范围。

*一致性：数据应以均匀的频率收集，没有缺失值或异常值。

*相关性：数据应具有相关性，预测或检测目标与数据的预测变量之间存在联系。

评估

时间序列预测和异常检测算法的性能通过以下指标进行评估：

时间序列预测

*均方根误差(RMSE)

*平均绝对误差(MAE)

*平均对数误差(MAE)

异常检测

*准确率：正确识别异常点和正常点的比例。

*召回率：正确识别所有异常点的比例。

*F1分数：准确率和召回率的加权平均值。

应用

时间序列预测和异常检测在人工智能中有着广泛的应用，因为它使我们能够识别趋势、预测未来事件并检测异常行为。这些算法对于解决各种行业和领域的问题至关重要。第八部分历史时序信息在决策支持中的作用历史时序信息在决策支持中的作用

历史时序信息在决策支持中的应用至关重要，因为它提供了对过去事件和趋势的宝贵见解，从而使决策者能够对未来做出明智的决定。以下是如何利用历史时序信息来提高决策质量：

趋势分析：

历史时序数据可以揭示底层趋势和模式，从而帮助决策者识别长期变化和机会。通过分析时序数据，决策者可以确定收入增长率、市场份额变化或客户流失模式。这种趋势分析使决策者能够预测未来事件并调整战略以利用增长或减轻风险。

异常检测：

时序数据可以识别异常值或极端事件，这些事件偏离了正常的模式。这些异常值可能是错误、欺诈或机会的征兆。通过检测异常值，决策者可以采取纠正措施、防止损失或利用新出现的业务机会。

预测建模：

历史时序数据是预测建模的有价值输入，例如时间序列分析、状态空间模型和神经网络。这些模型使用过去的数据来预测未来的值，使决策者能够对需求、销售和运营进行预测。这些预测对于规划、资源配置和风险管理至关重要。

过程监控：

时序数据可用于监控关键流程和指标，例如生产线效率、客户满意度或财务表现。通过实时跟踪这些指标，决策者可以识别性能问题、快速采取纠正措施并优化运营。

基准比较：

决策者可以通过将当前表现与历史时序数据进行比较来评估绩效。这种基准比较有助于识别改进领域、设定现实目标并奖励成就。

具体示例：

*零售：分析销售时序数据可以识别销售趋势、季节性变化和畅销产品。这使零售商能够优化库存、定价和促销策略。

*金融：历史股票价格数据用于预测市场趋势和进行投资决策。

*医疗保健：患者病历中的时序数据可以帮助医生识别疾病进展、跟踪治疗效果和制定个性化治疗计划。

*制造：工厂生产数据的时序分析有助于优化生产计划、识别瓶颈和提高效率。

*公共政策：时序数据用于分析失业率、GDP增长和犯罪率，帮助决策者制定有效的社会和经济政策。

最佳实践：

*收集准确可靠的历史时序数据。

*使用适当的统计方法和技术分析数据。

*定期审查和更新时序分析模型。

*将时序分析与其他数据源和见解相结合，做出全面明智的决策。

通过有效利用历史时序信息，决策者可以获得对过去事件和趋势的宝贵见解，从而为未来做出明智的决定。时序分析是决策支持系统的重要组成部分，有助于组织和个人实现更好的结果。关键词关键要点时态推理

-關鍵要点：

-識別和理解文本中事件發生的時間順序。

-推斷事件之間的因果關係和相互依賴性。

-使用時間信息改進自然語