発生した出来事間の因果関係を構造化することは、過去の出来事の理解を促進するだけでなく、現在の問題を解決する手掛かりになりうる。過去の出来事は複雑な因果関係を持っているため、一つの出来事が複数の出来事を、または複数の出来事が一つの出来事を発生させることがある。本研究では、これらの構造を表現した出来事ネットワークを構築するために、大規模言語モデルを用いた手法を提案する。まず、Wikipediaから収集した出来事データからタイムラインを作成した。次に、このタイムラインを結合して分岐と合流を表現したデータセットを作成した。このデータセットを用いて大規模言語モデルを訓練することによって出来事ネットワークの構築を行う。