뉴스 기사의 담론 구조를 이해하는 것은 뉴스 사건의 발생을 효과적으로 맥락화하는 데 핵심적이다. 뉴스 기사의 기능적 담론 구조 이론을 활용하여 주요 사건 중심의 구조를 기반으로 하여, 네 가지 도메인과 세 가지 미디어 출처에 걸쳐 802건의 문서를 포함하는 인간 주석을 부여한 코퍼스를 구축하였다. 이후, 뉴스 콘텐츠 구조를 자동으로 구성할 수 있도록 문서 수준의 신경망 모델 여러 가지를 제안하였다. 마지막으로, 시스템이 예측한 뉴스 구조를 도입함으로써 이벤트 공참조 해결( event coreference resolution)에서 새로운 최고 성능을 달성함을 입증하였다. 본 연구에서 주석을 부여한 뉴스 문서는 공개되어 있으며, 주석 정보도 향후 연구를 위해 공개적으로 제공된다.