篇章分析在自然语言处理（NLP）领域是一个不可或缺的研究主题。与词语和句子分析不同，篇章分析涉及到文本的更高级别结构，如段落、节、章等，旨在捕捉这些结构之间的复杂关系。这些关系通常包括但不限于衔接、连贯性和结构等方面，它们不仅对理解单一文本有重要意义，还在多文本、跨文本甚至跨模态的分析中起到至关重要的作用。从推荐系统的个性化内容生成，到机器翻译的文本质量优化，再到对话系统的上下文理解，篇章分析的应用场景极为广泛。
篇章分析的核心理念是“高层次的语义和语用分析”。在这个视角下，文本不仅仅是词和句子的简单集合，更是信息和观点的有机组合。每个篇章元素都在与其他元素交互，形成更大的语义和语用结构。因此，篇章分析的目标不仅是理解各个单元（如句子、段落）如何构成一个统一和连贯的文本，更是在多层次、多维度上理解文本传达的深层含义。
篇章分析是自然语言处理中非常重要的一部分，因为它能够帮助机器更好地理解人类语言的复杂性和多层次性。篇章分析能够从宏观的角度捕捉文本信息，提供比句法和语义分析更为全面的理解。
篇章分析在NLP的多个应用场景中都有着广泛的用途。以下是几个典型的应用场景：
篇章分析中的一个重要概念是衔接（Cohesion）。衔接涉及文本中各个语言成分如何相互关联，以形成一个整体的、连贯的信息结构。
衔接主要是一种语义关系，它使篇章的各个组成部分在语义上紧密相连。这通常通过两种主要方式来实现：词汇衔接和语法衔接。
词汇衔接主要涉及使用特定的词汇手段，如重述（Reiteration）和搭配（Collocation）。
重述通常是通过词汇的重复或使用同义词、近义词、反义词、上下位词等来建立篇章的衔接。
例子：
太阳是生命之源，无论是人类还是动植物，都离不开太阳的照射。因此，阳光是非常重要的。
在这个例子中，"太阳"和"阳光"建立了一种重述关系，增加了篇章的衔接性。
搭配关系通常是词与词之间的习惯性组合，不仅限于一个句子内，也可能是跨句或跨段。
他拿起手机，然后开始浏览社交媒体。不久后，他发现了一条有趣的推文。
在这里，"手机"和"社交媒体"、"推文"形成了一种搭配关系，增强了文本的连贯性。
语法衔接主要包括照应（Reference）、替代（Substitution）、省略（Ellipsis）和连接（Conjunction）。
照应是指一个词或短语与前文或后文中的词或短语有明确的指代关系。
小明是个好学生。他总是第一个到校，最后一个离开。
在这里，“他”明确地指代了“小明”，形成了照应关系。
替代是用其他词或短语来代替前文中出现的词或短语。
有些人喜欢苹果，有些人则更偏向于橙子。
在这里，“更偏向于”替代了“喜欢”，形成了替代关系。
省略是在句子中去除某个不必要的成分，以使表达更简洁。
他想吃巧克力，但我不（想吃）。
这里，“想吃”被省略，但意思仍然清晰。
连接是通过使用特定的连接词来建立逻辑关系，可以分为详述、延伸和增强三大类。
详述例子：
她很善良，例如，总是愿意帮助别人。
延伸例子：
他是个勤奋的学生。然而，他在数学方面却总是遭遇困难。
增强例子：
除了是一个优秀的程序员，他还是个热爱音乐的人。
在这些例子中，例如、然而和除了都作为连接词，增加了句子和段落之间的逻辑关系。
通过以上各种衔接手段，篇章可以形成一个结构严谨、语义连贯的整体，从而更有效地传达信息和观点。
篇章分析是一个复杂且有深度的领域，涉及到语义、语法、修辞和认知等多个层面。特别是在涉及到篇章连贯（Coherence）时，这一复杂性更为明显。
连贯（Coherence）是指篇章在语义、功能和心理上构成一个整体，围绕同一个主题或意图展开。连贯性（Coherent）则是一个衡量篇章质量的指标。
考虑下列两个句子：
这两个句子形成了一个连贯的篇章，因为它们都围绕着“张三参加马拉松比赛”这一主题展开。
局部连贯性涉及篇章中前后相连的命题在语义上的联系。这通常需要考虑词汇、句法和语义等因素。
考虑以下的句子序列：
这两个句子在局部层面上是连贯的，因为“小明”和“数学竞赛”都与“数学”有直接的语义联系。
考虑以下的句子：
这些句子围绕着“小红对物理学的兴趣和目标”这一主题，展示了整体连贯性。
篇章的语义结构受到人们普遍认知规律的制约，例如从一般到特殊、从整体到局部。
考虑以下句子：
这一系列句子符合从整体到局部的认知模式，先描述北京，再到具体的故宫，最后到更具体的午门。
篇章连贯性的研究有多种方法，包括关联理论、修辞结构理论（RhetoricalStructureTheory）、图式理论（SchemaTheory）和基于语篇策略（DiscourseStrategy）的研究等。
在微观层面上，关联理论（RelevanceTheory）提供了一种用于理解篇章中信息如何相互关联的框架。
这一理论尝试通过分析篇章中不同元素之间的修辞性关系，来理解篇章的连贯性。
图式理论主要用于解释读者如何使用先前的知识来理解新信息，从而提供篇章连贯性的一种认知基础。
这一方向主要研究篇章如何通过不同的语篇策略，如主题句、过渡句等，来增强其连贯性。
篇章不仅是一组简单地排列在一起的句子，而是一个精心设计的结构，旨在传达特定的信息或达到特定的目的。
“今天早上我起床，刷牙洗脸后吃了早餐。然后我走到公交站，搭乘公交车到达学校。”
篇章超级结构是用于描述篇章如何组织的一种高级结构。例如，在学术论文中，常见的超级结构包括“引言-方法-结果-讨论（IMRD）”。这种结构只涉及内容的组织方式，与内容本身无关。
RST是一种用于分析篇章结构的理论，它定义了不同文本单元（TextSpan）之间的修辞关系。主要分为两种类型：
语篇模式是长期形成的，通常带有文化背景的篇章组织方式。例如，在西方文化中，“问题-解决（Problem-Solution）”模式非常普遍。
考虑以下新闻报道：
这个报道用了“问题-解决”模式。[1]提出了一个问题（青少年使用社交媒体与抑郁），而[2]给出了该问题的一个解决方案（基于研究的证据）。
通过了解这些不同的结构和模式，作者可以更有效地组织篇章，读者也能更容易地理解和接收信息。这也是为什么篇章的结构是写作和阅读中不可或缺的一个方面。
话语分割（DiscourseSegmentation）是自然语言处理中的一个关键任务，它旨在识别篇章中的基本篇章单元（ElementaryDiscourseUnits,EDU）。这是后续进行高级篇章分析的基础。
根据修辞结构理论（RhetoricalStructureTheory,RST），篇章的修辞关系是定义在两个或多个EDU之间的。话语分割的主要目标就是识别这些EDU。
"苹果很好吃，但是很贵。"
在这里，"苹果很好吃"和"但是很贵"可以被认为是两个不同的EDU。
SynDS算法基于词汇句法树来估算一个单词是否应作为一个EDU的边界。它使用词汇中心（LexicalHead）映射规则来提取更多特征。
给定句子(s=w_1,w_2,...,w_n)和它的句法树(t)，该算法使用最大似然估计来学习每个词(w_i)作为边界的概率(P(b_i|w_i))，其中(b_i\in{0,1})。0表示非边界，1表示边界。
对于每个词(w)，该算法注意到其右侧兄弟节点的最高父节点，并使用这个信息来决定当前词是否应作为边界词。
下面的PyTorch代码片段展示了这一算法的基础实现。
在基于RNN的模型中，话语分割任务可以被重新定义为一个序列标注问题。对于输入的每一个词(x_t)，模型输出一个标签(y_t)，表示该词是否是一个EDU的起始边界。
BiLSTM-CRF结合了BiLSTM的能力来捕获句子中的长距离依赖关系和CRF的能力来捕获输出标签之间的关系。
BiLSTM可以从两个方向读取句子，因此它可以捕获前后文信息。
条件随机场（CRF）是用于序列标注的概率图模型，其目标是找到给定输入序列(X)下可能的最佳输出序列(Y)。
下面是使用PyTorch实现BiLSTM-CRF模型进行话语分割的示例代码：