東京都議会本会議などの会議録は一括質問一括答弁という形式が取られており，質問や答弁自体も長い．そのため，これらの会議録はウェブ上に公開されているにもかかわらず，一般のユーザが求める質問の回答を探すのは難しい．そこで，地方議会議事録を用いたシェアードタスクであるNTCIR-17 QA Lab-PoliInfo-4では，Question Answering-2タスクが実施された．本タスクは入力された質問に対する答弁の自動要約を行うシステムの構築に取り組むものである，しかしながら，同タスクで提供された学習データを使用して構築した自動要約システムには，事実誤認(factual error)，特に年度・年月の数値情報の誤りが多く発生していた．本研究では，この要因の一つである年度・年月の相対表現を答弁の日付を用いて解決することにより，年度・年月の誤りを約95%減少させることができた．さらに，提案手法によって改善した自動要約を人手で評価し，自動要約において含まれる事実誤認の種類と傾向について分析を行った．
