イベント間の時系列関係を特定することは、自然言語理解にとって重要なステップです。しかし、物語中の2つのイベント間の時系列関係は、他のイベント間の関係に依存し、しばしばその関係によって規定されます。したがって、これらの依存関係を考慮しながら学習を行うことが重要であり、本論文ではこの課題に対処するための構造化学習アプローチを提案しています。副産物として、これは既知の問題である「欠落している関係」の取り扱いについて新たな視点を提供します。本研究で示すように、提案されたアプローチは、この問題で一般的に使用される2つのデータセットにおいて有意な改善につながっています。