收集了一下近几年用修辞结构理论做篇章结构解析的论文，并给出相应的实验结果。
做英文篇章RST解析，一般都是用RST Discourse Treebank数据集，共385篇文章，其中347篇训练集，38篇测试集。
评价指标有四个, 来自书籍The Theory and Practice of Discourse Parsing and Summarization：
Span：评价预测RST树结构的能力
Nuclearity：评价预测RST树结构和Nuclearity（核心）的能力
Relation：评价预测RST树结构和Relation的能力
Full：评价预测RST树结构和Nuclearity，以及Relation的能力
注意这里提到的实验，使用的是数据集给定的EDU基本语篇短语，而不是自己分割的
（1）A Linear-Time Bottom-Up Discourse Parser with Constraints and Post-Editing
来源： acl2014
网址：https://aclanthology.org/P14-1048.pdf
代码：https://github.com/arne-cl/feng-hirst-rst-parser
使用两个线性连CRF，贪婪自底向上的方式构建RST树。时间复杂度更小，线性于篇章中的句子个数。为了提高pipeline的准确度，增加了维特比解码的限制条件。引入post-edit(后处理)，对RST树进行修正。
测试集统计：
在这里插入图片描述
考虑了18种语篇关系，在RST Discourse Treebank数据集上的实验结果：
在这里插入图片描述
38篇测试集跑完需要的时间：
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（2） Representation Learning for Text-level Discourse Parsing
来源：acl2014
网址：https://aclanthology.org/P14-1002.pdf
代码：https://github.com/jiyfeng/DPLP
使用的特征：
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考虑了18种语篇关系，在RST Discourse Treebank数据集上的实验结果：
在这里插入图片描述
（3）Transition-based Neural RST Parsing with Implicit Syntax Features
来源：coling2018
网址：https://aclanthology.org/C18-1047.pdf
代码：https://github.com/fajri91/NeuralRST
利用隐式语法信息辅助RST解析。
RST解析的一个例子：
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将结构预测转化为Action序列预测：
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考虑了18种语篇关系，在RST Discourse Treebank数据集上的实验结果（宏平均）：
在这里插入图片描述
Feng and Hirst, 2014和 Ji and Eisenstein, 2014分别对应于本博客提到的（1）和（2）两篇论文
（4）A Top-Down Neural Architecture towards Text-Level Parsing of Discourse Rhetorical Structure
来源：ACL2020
网址：https://arxiv.org/pdf/2005.02680.pdf
代码：https://github.com/NLP-Discourse-SoochowU/t2d_discourseparser
提出一个基于encoder 和decoder 的自顶向下的神经篇章解析模型，认为自顶向下的方式可以利用全局信息，也和人们阅读的方式一致。
EN表示在RST Discourse Treebank数据集上的实验结果（宏平均），考虑了18种语篇关系：
在这里插入图片描述
第二行
Ji&Eisenstein(2014)和第三行Feng&Hirst(2014)分别对应本博客提到的论文（2）和（1）。
结果相差比较大的原因是：该论文使用的是A dependency perspective on RST discourse parsing and evaluation提出的评价方式，与先前的使用的评价方式有些不同。
总之，在英文数据集上，该论文的效果不及（1）和（2）两篇论文。
更全面的统计：
https://paperswithcode.com/sota/discourse-parsing-on-rst-dt
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