الإجابة على الأسئلة الزمنية (QA) تتضمن قيودًا زمنية، مثل عبارات مثل "... في عام 2019" أو "... قبل جائحة كوفيد-19". في الحالة الأولى، يكون الزمن شرطًا صريحًا، بينما في الثانية يكون ضمنيًا. تُعاني الطرق الحديثة من قيود على ثلاث جوانب. أولاً، باستخدام الاستدلال العصبي، تُعالج القيود الزمنية بشكل غير دقيق، مما يتيح إمكانية تقديم إجابات غير صحيحة أو غير قابلة للتفسير. ثانيًا، لا تُدعم الأسئلة التي تحتوي على قيود زمنية ضمنية بشكل جيد. ثالثًا، تُستمد الإجابات من مصدر واحد فقط: إما قاعدة معرفة (KB) أو مجموعة نصية. نقترح نظامًا للإجابة على الأسئلة الزمنية يعالج هذه النواقص. أولاً، يفرض القيود الزمنية لضمان تقديم إجابات صادقة مع أدلة ملموسة. ثانيًا، يتعامل مع الأسئلة الضمنية بشكل مناسب. ثالثًا، يعمل على مصادر متنوعة، ويغطي قواعد المعرفة، والنصوص، والجداول الويبية بطريقة موحدة. يتكون هذا الأسلوب من ثلاث مراحل: (أ) فهم السؤال وظروفه الزمنية، (ب) استرجاع الأدلة من جميع المصادر، (ج) الإجابة على السؤال بدقة. وبما أن الأسئلة الضمنية نادرة في المعايير السابقة، نقدّم طريقة منهجية لإنشاء أسئلة متنوعة. تُظهر التجارب أداءً متفوقًا مقارنةً بسلسلة من النماذج الأساسية.