RSTに基づくディスコース解析は、要約、機械翻訳、意見抽出など、多数の下流アプリケーションを持つ重要な自然言語処理タスクである。本論文では、最近の文脈的な言語モデルを組み込んだ、シンプルでありながら極めて高い精度を達成するディスコース解析器を提示する。この解析器は、RST-DTおよびInstr-DTという2つの主要なRSTデータセットにおいて、構造および核性の予測という点で、新たなSOTA（最優れた成果）を達成した。さらに、最近公開された大規模な「シルバー標準」ディスコースツリー銀行であるMEGA-DTを用いて事前学習を行うことで、さらに顕著な性能向上が得られることを示した。これは、ディスコース解析分野における新たな有望な研究方向性を示唆している。