时间压力和话题协商对人们在即兴对话环境中利用话语关系（DRs）存在限制。本研究使用初学者注释的众包数据，将一种面向书面语的 DR 系统适应到即兴对话中，并测试不同类型的多发话语环境中的话语关系使用情况。我们比较说话者内部和跨说话者以及连续回合内部和跨连续回合的 DR 注释模式。最终，我们发现不同的话语环境产生不同的话语关系分布，而单个回合的注释给注释者带来最大的不确定性。此外，我们发现话语关系注释的质量足以从话语单位的嵌入中进行预测。

Jul, 2023

通过学习分布式标记表示以及潜在的语篇感，实现了对句子对之间的标记和语段信息的联系，具备自动学习和解释性强的特点，并在隐式语篇关系识别任务中达到了 SOTA 效果。

Jun, 2023

该研究提出了一种联合建模方法来识别口头会议中的显著讨论点，并标记发言者之间的话语关系；对于预测内容选择和话语关系，该联合模型在两个普及的会议语料库上表现出优于现有方法的结果；同时，使用基于该模型构建的特征训练分类器相较于现有技术能够显著提高团队成员对团体决策的理解一致性预测性能。

May, 2017

本研究探讨了一种模型，利用包括字符，子词，单词，句子和句对级别的不同粒度的文本表示来更好地表示文本，该模型在隐含关系识别中取得了 48% 以上的最新成果。

Jul, 2018

本文提出了一种将话语关系表示为问答对的新方法，并通过易于理解的问答界面对其进行众包标注，从而创建了 QADiscourse 数据集，并提出了基于此数据集的话语关系预测算法。

Oct, 2020

我们提出了一种将强大的上下文表示模块，双边多角度匹配模块和全局信息融合模块结合的新型模型，用于隐含语篇关系分类任务，并在 PDTB 数据集上比 BERT 和其他最先进系统的表现提高了约 8％，在 CoNLL 2016 数据集上提高了约 16％。我们还分析了不同模块在隐含语篇关系分类任务中的有效性，并展示了不同表示学习层次如何影响结果。

Apr, 2020

本论文旨在设计用于开放领域对话系统的新型话语关系识别流水线，该流水线可以自动提取隐式话语关系参数对和标签，并通过削减特征和整合对话特征等方法来提高辨识度。论文使用对话转换数据集得到了独特的话语关系对语料库，首次尝试确定开放领域对话中连接对话转换的话语关系。

Jul, 2019

本文分析了任务设计偏差对自然语言注释的影响，结论表明任务设计对注释人员对关系的选择有影响，且应将这种偏差考虑到模型的训练和测试中。

Apr, 2023

利用标签锚定对比学习方法，通过学习标签嵌入来映射不同框架中的语篇关系。

Mar, 2024

利用依存分析和基于规则的指标，我们能够通过利用显式的篇章关系来筛选高质量的句子关系任务，从而得出高质量的句子嵌入向量及用作 BERT 等更大型模型的监督微调数据集。

Oct, 2017