Wikipediaから事象知識データベースを構築する手法を提案する．扱う事象は記事内に記述されている現実に起こったとされるすべての事象である．これらの事象のモデル化を行い，事象に関する情報を獲得，データベースに格納する．事象モデルでは5W1Hに関する情報のうち，When,Who,Where,Whatの要素に着目する．異なる記述から抽出された各要素の情報を元に，機械学習を用いて同一の事象に関する記述であるかを判定する．In this reserch, we propose the method constructing event knowledge database from Wikipedia. The targets are all events that described in the article. Modeling these events, next we collect informations of events by using the model, and store them into a database. The event model use When,Who,Where,What elements in 5W1H information. Each events sometimes are described in different articles or different parts of same article. We identify them using machine learning.