論文の概要: HistoryBankQA: Multilingual Temporal Question Answering on Historical Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12720v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 06:24:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.920632
• Title: HistoryBankQA: Multilingual Temporal Question Answering on Historical Events
• Title（参考訳）: ヒストリーバンクQA: 歴史的出来事に関する複数の言語的時間的質問
• Abstract要約: ウィキペディアのタイムラインページと記事インフォボックスから抽出した10万以上の歴史的イベントの多言語データベースであるHistoryBankを提示する。 また,全言語にわたる時間的推論のための総合的な質問応答ベンチマークを構築した。 本研究の目的は、歴史的事象の多言語的・時間的に認識された自然言語理解を促進するための総合的なリソースを提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.483982803102517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal reasoning about historical events is a critical skill for NLP tasks like event extraction, historical entity linking, temporal question answering, timeline summarization, temporal event clustering and temporal natural language inference. Yet efforts on benchmarking temporal reasoning capabilities of large language models (LLMs) are rather limited. Existing temporal reasoning datasets are limited in scale, lack multilingual coverage and focus more on contemporary events. To address these limitations, we present HistoryBank, a multilingual database of 10M+ historical events extracted from Wikipedia timeline pages and article infoboxes. Our database provides unprecedented coverage in both historical depth and linguistic breadth with 10 languages. Additionally, we construct a comprehensive question answering benchmark for temporal reasoning across all languages. This benchmark covers a diverse set of 6 temporal QA reasoning tasks, and we evaluate a suite of popular language models (LLaMA-3-8B, Mistral-7B, Gemma-2-9b, Qwen3-8B, GPT4o) to assess their performance on these tasks. As expected GPT4o performs best across all answer types and languages; Gemma-2 outperforms the other small language models. Our work aims to provide a comprehensive resource for advancing multilingual and temporally-aware natural language understanding of historical events. To facilitate further research, we will make our code and datasets publicly available upon acceptance of this paper.
• Abstract（参考訳）: 歴史的イベントに関する時間的推論は、イベント抽出、歴史的エンティティリンク、時間的質問応答、タイムライン要約、時間的イベントクラスタリング、時間的自然言語推論といったNLPタスクにとって重要なスキルである。 しかし、大規模言語モデル(LLM)の時間的推論能力のベンチマークへの取り組みは、かなり限られている。 既存の時間的推論データセットは規模が限られており、多言語カバレッジが欠如しており、現代のイベントに集中している。 この制限に対処するため,Wikipediaのタイムラインページや記事インフォボックスから抽出した10万以上の歴史的イベントの多言語データベースであるHistoryBankを紹介した。 我々のデータベースは、歴史的深度と言語的幅の両方において、10の言語で前例のないカバレッジを提供します。 さらに,全言語にまたがる時間的推論のための包括的質問応答ベンチマークを構築した。 このベンチマークでは,6つの時間的QA推論タスクの多種多様なセットを網羅し,一般的な言語モデル (LLaMA-3-8B, Mistral-7B, Gemma-2-9b, Qwen3-8B, GPT4o) を評価し,それらのタスクの性能を評価する。 GPT4oはすべての応答型や言語で最高のパフォーマンスを示しており、Gemma-2は他の小さな言語モデルよりも優れている。 本研究の目的は、歴史的事象の多言語的・時間的に認識された自然言語理解を促進するための総合的なリソースを提供することである。 さらなる研究を容易にするため、本論文の受理後、コードとデータセットを公開します。

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