我们提出了一种新型模型，用于隐含语篇关系分类任务。该模型结合了强大的上下文表示模块、双边多角度匹配模块和全局信息融合模块。在PDTB数据集上，相比于BERT和其他最先进系统，我们的模型表现提高了约8％；在CoNLL 2016数据集上提高了约16％。我们还分析了不同模块在任务中的有效性，并展示了不同表示学习层次对结果的影响。