本文提出了两方面的方法以提高 TempRel 的准确性，即进行反事实分析以减轻训练偏见的影响和提供不确定性估计并在文本中描述关系。在 MATRES，MATRES-DS 和 TDDiscourse 上的实验分析表明，我们的模型相对于 SOTA 方法更具有忠诚度，特别是在分布转移下。

Oct, 2022

本文研究了知识依赖任务中遇到的知识冲突问题，找出造成模型幻觉的原因，提出了一种简单的减轻过度依赖学习参数的方法，可以减少幻觉现象并提高模型的泛化性能。

Sep, 2021

大型语言模型（LLMs）在理解并处理时间动态方面仍面临巨大挑战，本研究通过对 GPT-3.5 和 GPT-4 模型在分析时间数据时的性能评估，揭示了它们之间的差异和为特定时间关系偏向的倾向，而这种模型间的持续差异突显了 LLMs 的归纳偏见以及其可能引入新的复杂性。

Apr, 2024

本文首次探讨了预训练语言模型在对话中的时间推理能力，并通过引入新任务 TIMEDIAL 和多项选择 cloze 测试集验证了模型的表现，同时指出模型在考虑对话上下文以及模型对于上下文中时间模式依赖性的主观推断方面存在差距，为未来时间概念建模和上下文推理方面的研究提出建议。

Jun, 2021

研究表明，利用时间信息可以对基于证据的事实检验的认证过程起到积极的正向影响，通过对构建共享时间轴的发布日期和时间表达式进行基础建设可以建立索赔和证据之间的时间关系，从而提供给基于循环神经网络（RNN）和转换器（Transformer）的分类器时间信息以进行认证。

Feb, 2023

本文提出了解释性时间推理的首个任务，即通过对多个事件进行多步骤的时间推理和对未来时间戳的预测，预测事件在未来时间戳上的发生，并提供清晰的解释。我们基于多源指导调整数据集和知识图谱生成策略，提出了第一个支持解释性时间推理的开源 LLM 系列 TimeLlaMA，该方法在时间预测和解释方面取得了最先进的性能。

Oct, 2023

大型语言模型对于时间信息的推理和保留能力仍然有限，本论文通过在一个大规模时间数据集（TempUN）上实验，揭示了在时间保留和推理能力方面存在的显著局限。有趣的是，闭源模型更频繁地显示出知识缺口，可能表明在不确定性意识和错误响应之间存在折衷。此外，探索各种微调方法并没有带来显著的性能提升。

Feb, 2024

本文综述了过去几十年来针对从文本中自动抽取时间信息的时间推理研究，并为基于机器学习的信息抽取系统集成符号推理提供了一个案例研究。

May, 2020

本研究介绍了 CoTempQA，一个包含四个共时场景的 QA 基准数据集，用于评估大型语言模型的共时理解和推理能力，发现当前模型在 CoTempQA 任务上表现明显低于人类水平，甚至在采用 CoT 方法进行加强后仍然艰难。通过初步探索，发现数学推理在处理共时事件中起着重要作用，并提出了一种从数学角度提升大型语言模型共时推理的策略。希望我们的 CoTempQA 数据集能够鼓励进一步改进大型语言模型的共时推理能力。

Jun, 2024

本文介绍了一种连续预训练的方法，通过自监督学习目标，强化了预训练模型对事件和时间信息的关注，提高了事件时间推理的能力，在五个任务上提高了模型的微调性能，并在大多数下游任务中获得了新的最先进表现。

Dec, 2020