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本文提出一种基于大语言模型和文档级话语结构解析的结构保持式数据增强框架，通过识别句子间修辞关系并替换关键短语，在保持话语结构的同时实现主题偏移，从而在文本摘要和问答任务上提升模型性能。
本文介绍了DraDDP，这是首个公开的英文多模态多方对话话语解析数据集，基于美国电视剧构建，包含495个片段、6,374个话语和9.1小时的视频。基准测试表明，多模态信息有助于改善对话结构和关系类型的解析。