대화 담화 분석은 여러 참여자 간의 대화에서 모든 담화 연결(link)과 해당 관계(relation)를 찾아내어 그 내부 구조를 밝히는 것을 목표로 합니다. 이전 연구에서는 이 작업을 독립적인 다중 선택 문제로 처리하거나, 연결 존재와 관계를 별도로 해독하거나, 또는 인코딩을 오직 국소적 상호작용에 제한하여 전체적인 구조적 정보를 무시하였습니다. 반면에, 우리는 인코딩과 디코딩 두 가지 측면에서 이전 연구를 개선하는 원칙적인 방법을 제안합니다. 인코딩 측면에서는 인접 행렬에 대한 구조적 인코딩을 수행하고, 이를 통해 대화 내의 모든 담화 연결과 관계가 잠재적인 트리 수준 분포 기반으로 공동 최적화됩니다. 디코딩 측면에서는 수정된 Chiu-Liu-Edmonds 알고리즘을 사용하여 명시적으로 라벨링된 다중 루트 비프로젝티브 스패닝 트리를 생성하며, 이는 담화 구조를 가장 잘 포착합니다. 또한, 이전 연구와 달리 우리는 수작업으로 만든 특징(hand-crafted features)에 의존하지 않아 모델의 강건성을 향상시킵니다. 실험 결과, 우리의 방법이 새로운 최고 성능(state-of-the-art)을 달성하였으며, STAC 데이터셋에서 이전 모델보다 2.3 포인트(F1 점수), Molweni 데이터셋에서 1.5 포인트(F1 점수) 높은 성능을 보였습니다.\footnote{\url{https://github.com/chijames/structured_dialogue_discourse_parsing}에서 코드를 공개하였습니다.}