ニュース記事の話法構造を理解することは、ニュースイベントの発生を適切に文脈化する上で不可欠である。計算機によるニュース構造のモデリングを可能とするために、本研究では主な出来事を中心に展開するニュース記事の機能的話法構造理論を採用し、4つの分野および3つのメディア源にまたがる802ドキュメントからなる人間によるアノテーション付きコーパスを構築した。次に、ドキュメントレベルのニューラルネットワークモデルを複数提案し、ニュースコンテンツ構造を自動的に構築する手法を実現した。最終的に、システムが予測したニュース構造を導入することで、出来事コアフレンス解決（event coreference resolution）において新たな最先端の性能を達成することを示した。本研究でアノテーションしたニュースドキュメントは公開されており、アノテーションデータも将来の研究に向け公開されている。