ディスコース構造は、対話理解、質問応答、感情分析など、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクに有益です。本論文では、複数参加者の対話のディスコース依存関係構造を解析するための深層シーケンシャルモデルを提案します。提案されたモデルは、依存関係を予測し、ディスコース構造を交互に共同で構築することにより、ディスコース依存関係木を作成することを目指しています。このモデルは対話内の基本的なディスコース単位（Elementary Discourse Units: EDUs）を逐次的に走査します。各EDUに対して、モデルは現在のEDUがどの前のEDUとリンクすべきか、そしてその対応する関係タイプは何であるかを決定します。予測されたリンクと関係タイプは、構造化エンコーダを使用して段階的にディスコース構造を構築するために利用されます。リンク予測と関係分類の過程において、モデルは各EDUを表す局所情報だけでなく、既に現在のステップで構築されたEDUシーケンスとディスコース構造を符号化する全体情報をも利用します。実験結果は、提案されたモデルがすべての最先端ベースラインを超えることを示しています。