动机
作文结构方面的反馈可以帮助写作者建立一个清晰的结构，从而组织好作文中的句子和段落。
现有的作文评分的系统有的仅仅得到一个分数。有的只给出单个句子结构反馈，或者反馈不具有改进指导意义
论文贡献
- 提供了一个修辞结构理论RST的标注资源包，可以用来标注学生作文
- 强调了修辞结构理论RST自动提供有效作文反馈方面的巨大潜力
获得语料
虽然已经有修辞结构理论的语料，但是可能和学生作文关系不大。论文从作文自动反馈系统网站重新收集获取了学生英文作文语料
标注目标
论文认为一篇结构好的作文，应该会在各个部分之间建立有意义的关系。当不能识别到有意义的关系时，就需要对作文结构进行修改。
自动生成结构方面反馈的目标是通过重新组织结构，让学生知道应该做哪些改进
作文RST结构的一个例子：
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RST结构的叶子节点是EDU（Elementary Discourse Units），论文中将一句话作为EDU，在原始的RST结构中使用更小的粒度。
多个EDU通过修辞关系组成一个文本段text span。上图包含6个EDU(28-33)和4个文本段(29-31, 28-31, 32-33, and 28-33)
首先将作文分句，然后按照一定的结构组织成作文，最后给出反馈
标注细节
为了适应作文数据，将原始的RST的修辞关系做了一些改变，并且数据集因为隐私问题不会放出。主要标注以下三种单元EDUs, text spans, paragraphs。修辞关系有以下三类：
NN = 两个EDU都是核心(多核心关系)
NS = 左边的EDU是核心，右边的EDU是卫星
SN = 左边的EDU是卫星 右边的EDU是核心
文献Rhetorical Structure Theory: A Theory of Text Organization提出了23种修辞关系，论文在这些修辞关系的基础上，对下图所示修辞关系，做了一些合并消除改变等操作。
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虽然这些改变看起来很随意，但作者认为有必要在标注过程中做出这些改变，以减少混淆，增加标注的可靠性。
标注流程：
- 将作文分割成EDU
- 识别每个paragraph种的中心思想，并找出对应的EDU
- 从左到右，识别paragraph种两个相邻EDU之间的修辞关系。首先需要评判两个EDU之间是否同样重要，更重要的EDU是核心，另一个是卫星；如果同等重要，则两个EDU都是核心。然后根据修辞关系的定义，给出两个EDU之间的关系，例如NS-elaboration
- 识别两个文本段text-span之间的修辞关系，同第3步
- 识别不同paragraph之间的关系，同第3步，如果修辞关系是
Joint，代表两个段落之间关系不大
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标注系统,以三种RST修辞关系为例，从上到下包括修辞关系definitions, 修辞关系对应的例句对, 修辞关系对应的连接短语, 和修辞关系所属的更高层的修辞关系
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从RST结构获得反馈
连贯指的是文章中的句子是如何连接的，以及文章是如何组织的。
RST可用于提供可操作的写作反馈，以提高传统的自动连贯评分不足
以第一个图种的RST结构为例，修辞关系Joint代表低连贯性。图中有两个文本段，但是者两个文本段没有清晰的连在一起。
文本段28-31列出了加入俱乐部的三个好处，文本段32-33可能想表达鼓励人们加入俱乐部，但意图并不明确，因为没有提到加入俱乐部。
另外，在特定的作文体裁方面，提供反馈，结合修辞关系，也可以指导高质量的写作。
个人评价
- 标注的数据集未公开
- 仅仅举了一个
Joint代表低连贯性的例子，对于其他修辞标签该如何判断连贯性呢？ - 最终整体的连贯性该怎么获得
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