يقدّم هذا البحث خوارزمية جديدة لتحليل الخطاب ضمن إطار نظرية البنية الرhetorical (RST). تعتمد طريقةنا على التطورات الحديثة في مجال التعلم الآلي الإحصائي (بما يشمل القدرات المتعددة المتغيرات لآلات الدعم المتجهات) وفضاء ميزات غني. تقدّم نظرية RST إطارًا رمزيًا لتنظيم النصوص بشكل هرمي، وتمتلك تطبيقات قوية في تحليل الخطاب وإنشاء النصوص. نُظهر من خلال هذا البحث إمكانية التحديد التلقائي للعلاقة الهرمية في النص وفقًا لنموذج RST، حيث تُظهر النتائج تشابهًا كبيرًا مع نتائج المُعلّمين البشريين المدربين خصيصًا. وباستخدام مجموعة غنية من الميزات السطحية، مثل الميزات اللفظية، والتركيبية، والهيكلية المستمدة من النص المدخل، يُحقق المحلل لدينا، في زمن خطي، نسبة اتفاق تبلغ 73.9% من قيمة مقياس F-score المحققة من قبل المُعلّمين المهنيين. كما يتفوّق المحلل على أحدث المحلّلات الحالية بنسبة دقة تتراوح بين 5% إلى 12%.