This paper presents a comparative literature review on the Discourse Signals (DSs) of Rhetorical Structure Theory (RST) across six languages. The analysis demonstrates that coherence signaling is not universal, depending heavily on linguistic typology and textual modality. It becomes evident that typologically distant languages and new modalities require profound structural, syntactic, and hypertextual adaptations of the theory’s original taxonomy.

Este trabalho investiga a identificação automática de relações retóricas Rhetorical Structure Theory (RST) em User-Generated Content, utilizando Sinalizadores Discursivos (SDs) como evidências de coerência sob a ótica da RST. A baixa cobertura de conectivos clássicos (19%) motiva um pipeline comparativo com heurísticas léxicas, Support Vector Machine e fine-tuning do BERTimbau no corpus DANTEStocks (4.048 tweets financeiros). O BERTimbau alcançou 95% de acurácia e 93% de F1-Score ponderado; contudo, o desbalanceamento entre classes restringe o F1-Macro a 53%, evidenciando que a modelagem contextual profunda mitiga o ruído linguístico do UGC, mas não resolve o problema de desbalanceamento.

A identificação automática de relações discursivas constitui um desafio central no Processamento de Línguas Naturais, especialmente para o português brasileiro, devido à escassez de recursos anotados e à variabilidade dos mecanismos de sinalização discursiva. Neste trabalho introdutório investigamos a correlação entre relações discursivas da Rhetorical Structure Theory (RST) e relações de dependência sintática do modelo Universal Dependencies (UD) em textos jornalísticos. Analisamos cinco relações RST frequentes no gênero, combinando análises quantitativas e qualitativas. Os resultados indicam que cada relação discursiva apresenta características sintático-discursivas distintas.

Nesse artigo, apresentamos a anotação de Sinalizadores Discursivos (SDs) em Conteúdos Gerados por Usuários (UGC), com base em uma amostra de tweets/posts do domínio do mercado financeiro, anotados de acordo com o modelo da Enhanced Rhetorical Structure Theory (eRST). Os resultados revelam a presença de relações discursivas recorrentes nesse tipo de texto e seus respectivos SDs, contribuindo para a expansão da taxonomia previamente estabelecida.