تقدم هذه الورقة أول نموذج لمعادلة الزمن تم تدريبه على مجموعة بيانات SCATE. في مخطط SCATE، تُعلّق تعبيرات الزمن كتركيب معنوي لكيانات زمنية. ويُفضّل هذا المخطط الجديد النهج القائمة على التعلم الآلي، إذ يمكن اعتباره مهمة تحليل معنوي. وفي هذا العمل، نقترح شبكة عصبية متعددة المخرجات على مستوى الحروف تتفوق على النماذج الأفضل حتى الآن التي بُنيت على مخطط TimeML. ولتمكين مقارنة تنبؤات الأنظمة التي تتبع كلا المخططين SCATE وTimeML، نقدّم مقياس تقييم جديد للفترات الزمنية. كما نطبّق هذا المقياس الجديد لإجراء تحليل مقارن للتعليقات في كلا المخططين ضمن نفس المجموعة البيانات.