本文探讨隐式语篇关系分类的挑战，提出多种模型和技术以提高分类性能，包括回译技术、神经网络模型和特征模仿框架。研究表明，这些方法在多个数据集上显著优于现有系统，推动了隐式语篇关系识别的发展。

该文综述ChatGPT在话语分析中的表现：识别因果关系较强，但理解时间顺序和对话结构较弱；话题分割尚可，话语关系识别与隐含推理仍需提高。研究提出多任务学习、连词预测、回译增数据等方法改进隐式语篇关系分类。