针对面向篇章结构分析的对话文本语料库缺乏的问题，构建了第一个中文的日常生活场景下多方对话篇章结构语料库。同时，提出了一种基于图神经网络的篇章结构分析模型，针对日常生活场景下多方对话的特点，使用图注意力网络进行图网络设计和基本篇章单元编码；并且模型融入了角色识别特征及少量手工特征，使得篇章结构分析性能进一步提升。该模型在所构建的语料库上的实验结果与基线模型相比，篇章结构分析中的链接识别和关系识别两个任务的F1值分别提升了7.8和3.6百分点。
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