本研究提出了一种新方法，使用情感分类的远程监督来生成丰富数据进行 RST 风格讨论结构预测，该方法结合了一种基于神经网络的多实例学习和一种 CKY-style 树生成算法，结果表明该解析器在跨领域讨论结构预测方面表现出色。

Oct, 2019

这篇论文提出了一个简单但高精度的 RST 语篇分析器，采用最近的上下文语言模型，表现出两个重要数据集，RST-DT 和 Instr-DT 的最新技术性能。研究人员还表明，在最近可用的大规模 “银标准” 话语树库 MEGA-DT 上预训练我们的分析器可以提供更大的性能改进，这为话语分析领域提供了一种新的有前途的研究方向。

Nov, 2020

本研究提出了一种使用情感分析辅助任务的 “银标准” 话语树框架，从而允许更大、更多样化和独立于领域的数据集训练话语解析器，以实现自然语言处理的上游任务，并在许多实际应用中具有强大的影响力。

Oct, 2022

该研究提出了一种利用主题分割技术进行远程监督的方法来解决现代话语解析中由于数据稀缺问题所面临的困境，实验结果表明该方法能够有效地产生准确的树状结构并较之前的方法取得了更高的得分。

Dec, 2021

研究新架构用于情感分析的任务，结合了大规模的 MEGA-DT treebank 以及基于混合 TreeLSTM 分层注意模型的神经架构，通过情感相关的话语增强情感预测性能，实验结果显示，性能优于使用先前基于人类注释数据训练的良好建立的话语解析器的方法，同时演示了一个简单的组合方法如何进一步增强性能。

Nov, 2020

通过使用主题结构和教师 - 学生模型的标签转换和 Oracle 注释，我们提出了一种远程监督的框架，用于解决在领域内和领域外任务之间间隔较大的问题。在 MCDTB 和 RST-DT 数据集上，我们的方法都表现出了最佳的性能。

May, 2023

本文提出了 GCDT，这是目前最大的汉语层次化语篇树库，基于修辞结构理论，覆盖五种文本类型，使用与当代英语 RST 树库相同的关系清单。通过使用中英文多语言嵌入来训练语言关系，本文还介绍了这个数据集的分析实验，包括中英文 RST 解析和在英语 GUM 数据集上的 RST 解析，其中包括最先进（SOTA）的中文 RST 解析分数。

Oct, 2022

本文介绍了针对科技文章的 SciDTB 语料库，使用依存树结构来表示篇章中各个部分之间的关系，成为评估篇章依存解析器的基准，并提供了一些基线用以评估。

Jun, 2018

本文提出一个基于文档级别的多语言 RST 话语分析框架，该框架将 EDU 分割和话语树解析结合在一起，并且引入了跨语言翻译增强策略，以支持多语言解析并改善其领域通用性，实验结果表明，该模型在所有子任务中实现了文档级别多语言 RST 解析的最新性能。

Oct, 2021

通过无监督学习的隐式树归纳框架，提出了一种新的策略来生成结构化的文本，例如语法分析、话语分析等，以及更倍覆盖的话语树库，并在多个领域中展示了具有前景的结果。

Dec, 2020