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data2021/deu.rst.pcc/README.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# deu.rst.pcc
+
+The Potsdam Commenraty Corpus
+
+Citation: Stede, Manfred and A. Neumann (2014). Potsdam Commentary Corpus 2.0: Annotation for Discourse Research. Proc. of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC), Reykjavik.
+
+Please cite this paper if publishing separately about the data.
+
+## Introduction
+
+The Potsdam Commentary Corpus or PCC was assembled by Dr. Manfred Stede and his colleagues at the Department of Linguistics, University of Potsdam. The PCC contains 176 German newspaper commentaries, which are annotated with syntax trees and three layers of discourse-level information: nominal coreference, connectives and their arguments (similar to the PDTB), and trees reflecting discourse structure according to Rhetorical Structure Theory (Mann and Thompson, 1988).
+
+In the RST framework (Mann and Thompson, 1988), a text's discourse structure can be represented as a tree in four aspects: 
+
+  1. the leaves correspond to text fragments called elementary discourse units (the mininal discourse units); 
+  2. the internal nodes of the tree correspond to contiguous text spans; 
+  3. each node is characterized by its nuclearity, or essential unit of information; and 
+  4. each node is also characterized by a rhetorical relation between two or more non-overlapping, adjacent text spans.
+
+See: http://angcl.ling.uni-potsdam.de/resources/pcc.html
+
+## DISRPT 2021 shared task information
+
+For the DISRPT 2021 shared task, the data is divided into train, test and dev partitions, comprising 142, 17 and 17 documents, respectively. There are no discontinuous discourse units in the data.
+
+For relation classification, sparse some sparse original labels were collapsed into more common categories recommended by the corpus designers, as follows:
+
+  * enablement => background
+  * justify => reason
+  * motivation => reason
+  * otherwise => antithesis
+  * unless => antithesis 
+
+The original labels are retained in .rels files under `orig_label`; for the shared task, the final `label` column should be predicted.
+
+Syntactic (automatic) dependency parses are made available using Stanza with the 2.7 GSD model for German, but xpos tags are taken from the original PCC corpus STTS tags, and are therefore not harmonized with the universal upos tags column. Due to the original tokenization of the corpus, fused tokens such as 'im', 'ins' etc. are retained in the data without CoNLL-U super-tokens, and are given the appropriate STTS tags (e.g. APPRART).

data2021/deu.rst.pcc/deu.rst.pcc_dev.tok

@@ -0,0 +1,3185 @@
+# newdoc id = maz-5144
+1	In	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+2	Sorge	_	_	_	_	_	_	_	_
+3	Schon	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+4	machen	_	_	_	_	_	_	_	_
+5	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+6	ersten	_	_	_	_	_	_	_	_
+7	Witze	_	_	_	_	_	_	_	_
+8	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+9	Runde	_	_	_	_	_	_	_	_
+10	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+11	Darin	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+12	kommt	_	_	_	_	_	_	_	_
+13	weißes	_	_	_	_	_	_	_	_
+14	Pulver	_	_	_	_	_	_	_	_
+15	vor	_	_	_	_	_	_	_	_
+16	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+17	Makabres	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+18	wird	_	_	_	_	_	_	_	_
+19	immer	_	_	_	_	_	_	_	_
+20	aus	_	_	_	_	_	_	_	_
+21	todernster	_	_	_	_	_	_	_	_
+22	Wirklichkeit	_	_	_	_	_	_	_	_
+23	geboren	_	_	_	_	_	_	_	_
+24	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+25	Es	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+26	hat	_	_	_	_	_	_	_	_
+27	wieder	_	_	_	_	_	_	_	_
+28	den	_	_	_	_	_	_	_	_
+29	Anschein	_	_	_	_	_	_	_	_
+30	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+31	als	_	_	_	_	_	_	_	_
+32	würden	_	_	_	_	_	_	_	_
+33	Menschen	_	_	_	_	_	_	_	_
+34	nur	_	_	_	_	_	_	_	_
+35	galgenhumorig	_	_	_	_	_	_	_	_
+36	Tatsachen	_	_	_	_	_	_	_	_
+37	ins	_	_	_	_	_	_	_	_
+38	Auge	_	_	_	_	_	_	_	_
+39	sehen	_	_	_	_	_	_	_	_
+40	können	_	_	_	_	_	_	_	_
+41	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+42	denen	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+43	sie	_	_	_	_	_	_	_	_
+44	machtlos	_	_	_	_	_	_	_	_
+45	ausgeliefert	_	_	_	_	_	_	_	_
+46	sind	_	_	_	_	_	_	_	_
+47	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+48	Jetzt	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+49	haben	_	_	_	_	_	_	_	_
+50	sich	_	_	_	_	_	_	_	_
+51	auch	_	_	_	_	_	_	_	_
+52	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+53	Verantwortlichen	_	_	_	_	_	_	_	_
+54	des	_	_	_	_	_	_	_	_
+55	Landkreises	_	_	_	_	_	_	_	_
+56	mit	_	_	_	_	_	_	_	_
+57	der	_	_	_	_	_	_	_	_
+58	Weltlage	_	_	_	_	_	_	_	_
+59	beschäftigen	_	_	_	_	_	_	_	_
+60	müssen	_	_	_	_	_	_	_	_
+61	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+62	Der	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+63	zuständige	_	_	_	_	_	_	_	_
+64	Stab	_	_	_	_	_	_	_	_
+65	kennt	_	_	_	_	_	_	_	_
+66	Gefahrenlagen	_	_	_	_	_	_	_	_
+67	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+68	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+69	von	_	_	_	_	_	_	_	_
+70	schweren	_	_	_	_	_	_	_	_
+71	Unglücken	_	_	_	_	_	_	_	_
+72	ausgehen	_	_	_	_	_	_	_	_
+73	können	_	_	_	_	_	_	_	_
+74	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+75	zum	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+76	Beispiel	_	_	_	_	_	_	_	_
+77	mit	_	_	_	_	_	_	_	_
+78	Zügen	_	_	_	_	_	_	_	_
+79	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+80	Auf	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+81	dem	_	_	_	_	_	_	_	_
+82	Bahnhof	_	_	_	_	_	_	_	_
+83	Neustadt	_	_	_	_	_	_	_	_
+84	hat	_	_	_	_	_	_	_	_
+85	man	_	_	_	_	_	_	_	_
+86	schon	_	_	_	_	_	_	_	_
+87	mehrfach	_	_	_	_	_	_	_	_
+88	Szenarien	_	_	_	_	_	_	_	_
+89	durchgespielt	_	_	_	_	_	_	_	_
+90	und	_	_	_	_	_	_	_	_
+91	Gegenmaßnahmen	_	_	_	_	_	_	_	_
+92	geprobt	_	_	_	_	_	_	_	_
+93	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+94	Das	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+95	reicht	_	_	_	_	_	_	_	_
+96	nicht	_	_	_	_	_	_	_	_
+97	mehr	_	_	_	_	_	_	_	_
+98	aus	_	_	_	_	_	_	_	_
+99	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+100	Und	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+101	so	_	_	_	_	_	_	_	_
+102	muss	_	_	_	_	_	_	_	_
+103	Landrat	_	_	_	_	_	_	_	_
+104	Christian	_	_	_	_	_	_	_	_
+105	Gilde	_	_	_	_	_	_	_	_
+106	jetzt	_	_	_	_	_	_	_	_
+107	eine	_	_	_	_	_	_	_	_
+108	gewisse	_	_	_	_	_	_	_	_
+109	Hilflosigkeit	_	_	_	_	_	_	_	_
+110	erkennen	_	_	_	_	_	_	_	_
+111	lassen	_	_	_	_	_	_	_	_
+112	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+113	was	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+114	das	_	_	_	_	_	_	_	_
+115	Reagieren	_	_	_	_	_	_	_	_
+116	auf	_	_	_	_	_	_	_	_
+117	möglichen	_	_	_	_	_	_	_	_
+118	Terror	_	_	_	_	_	_	_	_
+119	und	_	_	_	_	_	_	_	_
+120	seine	_	_	_	_	_	_	_	_
+121	Folgen	_	_	_	_	_	_	_	_
+122	angeht	_	_	_	_	_	_	_	_
+123	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+124	Da	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+125	ist	_	_	_	_	_	_	_	_
+126	nichts	_	_	_	_	_	_	_	_
+127	vorzuwerfen	_	_	_	_	_	_	_	_
+128	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+129	Niemand	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+130	hat	_	_	_	_	_	_	_	_
+131	verschlampt	_	_	_	_	_	_	_	_
+132	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+133	was	_	_	_	_	_	_	_	_
+134	er	_	_	_	_	_	_	_	_
+135	besser	_	_	_	_	_	_	_	_
+136	hätte	_	_	_	_	_	_	_	_
+137	vorbereiten	_	_	_	_	_	_	_	_
+138	sollen	_	_	_	_	_	_	_	_
+139	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+140	Keiner	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+141	hat	_	_	_	_	_	_	_	_
+142	sich	_	_	_	_	_	_	_	_
+143	schließlich	_	_	_	_	_	_	_	_
+144	vor	_	_	_	_	_	_	_	_
+145	dem	_	_	_	_	_	_	_	_
+146	11.	_	_	_	_	_	_	_	_
+147	September	_	_	_	_	_	_	_	_
+148	vorstellen	_	_	_	_	_	_	_	_
+149	können	_	_	_	_	_	_	_	_
+150	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+151	wozu	_	_	_	_	_	_	_	_
+152	Menschen	_	_	_	_	_	_	_	_
+153	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+154	von	_	_	_	_	_	_	_	_
+155	Fanatismus	_	_	_	_	_	_	_	_
+156	getrieben	_	_	_	_	_	_	_	_
+157	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+158	fähig	_	_	_	_	_	_	_	_
+159	sind	_	_	_	_	_	_	_	_
+160	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+161	Nun	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+162	wird	_	_	_	_	_	_	_	_
+163	der	_	_	_	_	_	_	_	_
+164	Katastrophenschutz	_	_	_	_	_	_	_	_
+165	einen	_	_	_	_	_	_	_	_
+166	neuen	_	_	_	_	_	_	_	_
+167	Stellenwert	_	_	_	_	_	_	_	_
+168	bekommen	_	_	_	_	_	_	_	_
+169	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+170	Der	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+171	Landkreis	_	_	_	_	_	_	_	_
+172	und	_	_	_	_	_	_	_	_
+173	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+174	Kommunen	_	_	_	_	_	_	_	_
+175	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+176	vordergründig	_	_	_	_	_	_	_	_
+177	bedroht	_	_	_	_	_	_	_	_
+178	oder	_	_	_	_	_	_	_	_
+179	einfach	_	_	_	_	_	_	_	_
+180	nur	_	_	_	_	_	_	_	_
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+182	verständlicher	_	_	_	_	_	_	_	_
+183	Sorge	_	_	_	_	_	_	_	_
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+185	sind	_	_	_	_	_	_	_	_
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+187	Hilfe	_	_	_	_	_	_	_	_
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+189	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+
+# newdoc id = maz-6165
+1	Aktionskreise	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+2	Am	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+3	liebsten	_	_	_	_	_	_	_	_
+4	würde	_	_	_	_	_	_	_	_
+5	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+6	Feuerwehr	_	_	_	_	_	_	_	_
+7	ja	_	_	_	_	_	_	_	_
+8	schon	_	_	_	_	_	_	_	_
+9	in	_	_	_	_	_	_	_	_
+10	fünf	_	_	_	_	_	_	_	_
+11	Minuten	_	_	_	_	_	_	_	_
+12	an	_	_	_	_	_	_	_	_
+13	jedem	_	_	_	_	_	_	_	_
+14	Ort	_	_	_	_	_	_	_	_
+15	der	_	_	_	_	_	_	_	_
+16	Stadt	_	_	_	_	_	_	_	_
+17	sein	_	_	_	_	_	_	_	_
+18	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+19	aber	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+20	derzeit	_	_	_	_	_	_	_	_
+21	sind	_	_	_	_	_	_	_	_
+22	es	_	_	_	_	_	_	_	_
+23	bestenfalls	_	_	_	_	_	_	_	_
+24	acht	_	_	_	_	_	_	_	_
+25	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+26	Rechnet	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+27	man	_	_	_	_	_	_	_	_
+28	noch	_	_	_	_	_	_	_	_
+29	fünf	_	_	_	_	_	_	_	_
+30	Minuten	_	_	_	_	_	_	_	_
+31	drauf	_	_	_	_	_	_	_	_
+32	zwischen	_	_	_	_	_	_	_	_
+33	Alarm	_	_	_	_	_	_	_	_
+34	und	_	_	_	_	_	_	_	_
+35	Start	_	_	_	_	_	_	_	_
+36	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+37	kommen	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+38	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+39	Retter	_	_	_	_	_	_	_	_
+40	schon	_	_	_	_	_	_	_	_
+41	an	_	_	_	_	_	_	_	_
+42	ihre	_	_	_	_	_	_	_	_
+43	Grenzen	_	_	_	_	_	_	_	_
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+46	18	_	_	_	_	_	_	_	_
+47	Minuten	_	_	_	_	_	_	_	_
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+54	Wohnung	_	_	_	_	_	_	_	_
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+58	spät	_	_	_	_	_	_	_	_
+59	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+60	Also	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
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+62	es	_	_	_	_	_	_	_	_
+63	für	_	_	_	_	_	_	_	_
+64	die	_	_	_	_	_	_	_	_
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+68	aus	_	_	_	_	_	_	_	_
+69	der	_	_	_	_	_	_	_	_
+70	Seelenbinderstraße	_	_	_	_	_	_	_	_
+71	nur	_	_	_	_	_	_	_	_
+72	einen	_	_	_	_	_	_	_	_
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+91	Nahe	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
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+95	man	_	_	_	_	_	_	_	_
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+101	und	_	_	_	_	_	_	_	_
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+84	selbst	_	_	_	_	_	_	_	_
+85	machen	_	_	_	_	_	_	_	_
+86	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+87	Ihr	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+88	Engagement	_	_	_	_	_	_	_	_
+89	für	_	_	_	_	_	_	_	_
+90	soziale	_	_	_	_	_	_	_	_
+91	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+92	kulturelle	_	_	_	_	_	_	_	_
+93	und	_	_	_	_	_	_	_	_
+94	sportliche	_	_	_	_	_	_	_	_
+95	Belange	_	_	_	_	_	_	_	_
+96	ist	_	_	_	_	_	_	_	_
+97	nämlich	_	_	_	_	_	_	_	_
+98	nicht	_	_	_	_	_	_	_	_
+99	nur	_	_	_	_	_	_	_	_
+100	Einsicht	_	_	_	_	_	_	_	_
+101	in	_	_	_	_	_	_	_	_
+102	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+103	Notwendigkeit	_	_	_	_	_	_	_	_
+104	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+105	sondern	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+106	-	_	_	_	_	_	_	_	_
+107	das	_	_	_	_	_	_	_	_
+108	war	_	_	_	_	_	_	_	_
+109	spürbar	_	_	_	_	_	_	_	_
+110	-	_	_	_	_	_	_	_	_
+111	auch	_	_	_	_	_	_	_	_
+112	Begeisterung	_	_	_	_	_	_	_	_
+113	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+114	Die	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+115	Politik	_	_	_	_	_	_	_	_
+116	hingegen	_	_	_	_	_	_	_	_
+117	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+118	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+119	sich	_	_	_	_	_	_	_	_
+120	in	_	_	_	_	_	_	_	_
+121	diesem	_	_	_	_	_	_	_	_
+122	Jahr	_	_	_	_	_	_	_	_
+123	Aktionismus	_	_	_	_	_	_	_	_
+124	in	_	_	_	_	_	_	_	_
+125	Kampagnen	_	_	_	_	_	_	_	_
+126	mit	_	_	_	_	_	_	_	_
+127	Ehrenpreisen	_	_	_	_	_	_	_	_
+128	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+129	Gründung	_	_	_	_	_	_	_	_
+130	von	_	_	_	_	_	_	_	_
+131	Freiwilligenagenturen	_	_	_	_	_	_	_	_
+132	und	_	_	_	_	_	_	_	_
+133	ähnlichen	_	_	_	_	_	_	_	_
+134	Initiativen	_	_	_	_	_	_	_	_
+135	verordnet	_	_	_	_	_	_	_	_
+136	hat	_	_	_	_	_	_	_	_
+137	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+138	sollte	_	_	_	_	_	_	_	_
+139	sich	_	_	_	_	_	_	_	_
+140	tunlichst	_	_	_	_	_	_	_	_
+141	zurückhalten	_	_	_	_	_	_	_	_
+142	.	_	_	_	_	_	_	_	_
+143	Wer	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+144	Sozialabbau	_	_	_	_	_	_	_	_
+145	betreibt	_	_	_	_	_	_	_	_
+146	(	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+147	etwa	_	_	_	_	_	_	_	_
+148	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+149	Streichung	_	_	_	_	_	_	_	_
+150	des	_	_	_	_	_	_	_	_
+151	Gehörlosengeldes	_	_	_	_	_	_	_	_
+152	plant	_	_	_	_	_	_	_	_
+153	)	_	_	_	_	_	_	_	_
+154	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+155	Sport-Unternehmen	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+156	subventioniert	_	_	_	_	_	_	_	_
+157	(	_	_	_	_	_	_	_	_
+158	Lausitzring	_	_	_	_	_	_	_	_
+159	)	_	_	_	_	_	_	_	_
+160	und	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+161	Kultur	_	_	_	_	_	_	_	_
+162	stets	_	_	_	_	_	_	_	_
+163	nur	_	_	_	_	_	_	_	_
+164	auf	_	_	_	_	_	_	_	_
+165	Rentabilität	_	_	_	_	_	_	_	_
+166	prüft	_	_	_	_	_	_	_	_
+167	(	_	_	_	_	_	_	_	_
+168	Volkshoch-	_	_	_	_	_	_	_	_
+169	und	_	_	_	_	_	_	_	_
+170	Musikschule	_	_	_	_	_	_	_	_
+171	)	_	_	_	_	_	_	_	_
+172	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+173	sollte	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+174	nicht	_	_	_	_	_	_	_	_
+175	scheinheilig	_	_	_	_	_	_	_	_
+176	die	_	_	_	_	_	_	_	_
+177	unentgeltliche	_	_	_	_	_	_	_	_
+178	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+179	aber	_	_	_	_	_	_	_	_
+180	ehrlich	_	_	_	_	_	_	_	_
+181	gemeinte	_	_	_	_	_	_	_	_
+182	Tätigkeit	_	_	_	_	_	_	_	_
+183	loben	_	_	_	_	_	_	_	_
+184	.	_	_	_	_	_	_	_	_

data2021/eng.pdtb.pdtb/README.md

@@ -0,0 +1,73 @@
+# eng.pdtb.pdtb
+
+## Introduction
+
+The Penn Discourse Treebank (PDTB) is an NSF funded project at the University of Pennsylvania. The goal of the project is to annotate the 1 million word Wall Street Journal corpus in Treebank-2 (LDC95T7) with discourse relations holding between eventualities and propositions mentioned in text, which serve as the arguments to those relations. Discourse relations are assumed to have exactly two arguments. Evidence for relations annotated in the PDTB include: (1) Explicit connectives drawn from a set of syntactically well-defined classes; (2) Sentential adjacency and/or clausal adjaceny, where no Explicit connective has been used to signal the relation; (3) Various phrases and lexico-syntactic constructions, which appear to signal the relation despite the lack of an explicit connective.
+
+The low-level, evidence-grounded approach in the PDTB exposes a clearly defined level of discourse structure which will support the extraction of a range of inferences associated with discourse connectives. More information on the PDTB2.0 is available from [Prasad et al, 2008; Prasad et al, 2012], while detailed information on the PDTB~3.0 is available from [Prasad et al, 2018; Webber et al, 2018].
+
+## DISRPT 2021 shared task information
+
+The data come from the PDTB 3.0, comprising over 53K discourse relations, including over 12K additional intra-sentential relations that were not annotated in the PDTB 2.0, a revised sense hierarchy, and some standardized decision procedures applied to both newly annotated tokens and tokens previously annotated in the PDTB 2.0.
+
+Syntactic dependency parses are made available using the CoreNLP conversion to UD syntax from the gold Penn Treebank (PTB) constituent trees where possible; however for some sentences whose text or tokenization varies slightly from the version found in the PTB or that are absent from the PTB, automatic parses using UDPipe were introduced.
+
+### Obtaining the text
+
+Since the underlying Wall Street Journal text cannot be placed openly online, the shared task data has replaced token information with underscores. To reconstruct the data, users must obtain a copy of the LDC release 2.0 of the Penn Treebank Wall Street Journal corpus (LDC95T7) and run the Python script in `utils/process_underscores.py pdtb -m add`. Alternatively, the same files are found in PDTB 3.0 raw file directory, which can be used instead. For more details, run `python utils/process_underscores.py -h`. 
+
+### Notes on segmentation
+
+Texts in the PDTB are not split into discourse units. Rather, annotation proceeds from using evidence to recognize a potential discourse relation and then verifying it is one. Evidence includes (1) a word or phrase that COULD be an explicit discourse connective that is verified as functioning as a discourse connective; sentences that are adjacent within a paragraph or clauses that are adjacent within a sentence, absent a discourse connective; or clauses within a sentence found in a particular syntactic configuration that correlates with a discourse relation.
+
+Once a discourse relation is annotated, there will be several segments:
+  * one or more segments expressing Arg1 of the relation
+  * one or more segments expressing Arg2 of the relation
+  * usually one segment corresponding to an explicit connective if one is present in the relation (but possibly more, for discontinous connectives)
+  * one or more segments that are OUTSIDE the given relation
+  * optionally, a segment (either outside the relation, or within one of the arguments) indicating the attribution of the relation
+  * optionally, in the absense of an explicit connective, segments WITHIN one or both arguments that is taken to provide evidence for that relation.
+
+Each relation segments a text independently. Segments may be discontinuous, and within a sentence, which (potentially discontinuous segments) correspond to Arg1 and which to Arg2 depends on whether the syntactic elements representing Arg1 and Arg2 are in a syntactically coordinating or a syntactically subordinating relation.  In the former, Arg1 precedes Arg2. In the latter, Arg2 is associated with the syntactically subordinate constituent, whether it is to the left or right of Arg1.
+
+With respect to the PDTB, the DISRPT task only requires identifying segments corresponding to the explicit connectives in the text.
+
+  * Labelling a token with "Seg=B-Conn" indicates that it is at the beginning of an explicit connective.
+  * Labelling a token with "Seg=I-Conn" indicates that it is a continuation of the start of the connective
+   to its left;
+  * Labelling a token with "_" indicates that is is outside the segment to its left.
+
+The following illustrate DISRPT labelling of a sentence (abbreviated to B/I) with several distinct connectives (including a modified connective 'especially if') and of a sentence with a discontinuous connective ('not only ... but also').
+
+(from wsj_0553: Explicit connectives 'but', 'in the end", 'especially if', 'as')
+
+```
+But in the end his resignation as Chancellor of the Exchequer may be a good thing , especially if
+ B  B   I   I   _     _        _      _      _   _     _       _   _ _  _     _   _     B       I
+it works as he no doubt intends -- by forcing Prime Minister Thatcher and her counterparts elsewhere
+ _  _    B  _  _    _     _      _  B     _      _      _        _     _   _       _          _
+to confront the genuine intellectual issues involved . 
+ _    _      _     _         _          _      _
+```
+
+(from wsj_0445: Explicit connectives 'by', 'not only ... but also')
+
+```
+By increasing the number of PCs it uses from 66 to 1,000 , Omron Tateishi Electronics Co. , of Kyoto ,
+ B     _       _    _    _   _   _  _     _   _  _   _   _   _      _         _        _  _  _  _    _
+hopes not only to make certain tasks easier but also to transform the way the company is run .
+ _     B   I    _  _      _      _     _     B   I    _     _      _   _   _     _     _  _  _
+```
+
+### Notes on relation classification 
+
+The predicted label (the last column) for each instance has been truncated at Level-2. For instance, the predicted label for the sense label “Temporal.Asynchronous.Precedence” would be “Temporal.Asynchronous”. However, we keep the original label in the third-to-last column called “orig_label”, which matches the directionality information provided in the “dir” column. Moreover, when there are multiple sense labels available, the sense label that has a lower frequency (the frequency is based on Level-2 relations) is chosen as the sense label to predict, and the directionality information thus corresponds to this chosen sense. Both sense labels are included in the “orig_label”, separated by a semicolon. This dataset contains discontinuous discourse units.
+
+## References
+
+  * Prasad, Rashmi, Nikhil Dinesh, Alan Lee, Eleni Miltsakaki, Livia Robaldo, Aravind Joshi, and Bonnie Webber (2008). The Penn Discourse TreeBank 2.0. Proceedings, 6th International Conference on Language Resources and Evaluation, Marrakech, Morocco, pp. 2961--2968.
+  * Prasad, Rashmi, Bonnie Webber, and Alan Lee (2018). Discourse annotation in the PDTB: The next generation. Proceedings 14th Joint ACL - ISO Workshop on Interoperable Semantic Annotation, pp. 87--97.
+  * Webber, Bonnie, Rashmi Prasad, Alan Lee, and Aravind Joshi (2018). The Penn Discourse TreeBank 3.0 Annotation Manual. Technical report, University of Pennsylvania. Available at http://www.seas.upenn.edu/~pdtb, or from the LDC catalogue, LDC2019T05.
+
+
+![PDTB Annotator](./pdtb_annotation.png)

data2021/eng.pdtb.pdtb/eng.pdtb.pdtb_train.conllu

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:323b62f9dce3d49016e124b84c70f3896a8eff9d5b3fc356d79935fbd9cbb85d
+size 65894220

data2021/eng.pdtb.pdtb/eng.pdtb.pdtb_train.rels

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cb405f71d73310cef1a881d023a93d89fe2f88c6d439abcab27dce128fc951ea
+size 25479016

data2021/eng.pdtb.pdtb/eng.pdtb.pdtb_train.tok

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f52785a0647f8e5df294bcb226b7f8e17bb253a0599b09c55942efc7cf837f4b
+size 27245344

data2021/eng.rst.gum/README.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+# eng.rst.gum
+
+The Georgetown University Multilayer (GUM) corpus
+
+To cite this corpus, please refer to the following article:
+
+Zeldes, Amir (2017) "The GUM Corpus: Creating Multilayer Resources in the Classroom". Language Resources and Evaluation 51(3), 581–612.
+
+## Introduction
+
+a corpus of English texts from twelve text types:
+
+Interviews from Wikimedia
+News from Wikinews
+Travel guides from Wikivoyage
+How-to guides from wikiHow
+Academic writing from Creative Commons sources
+Biographies from Wikipedia
+Fiction from Creative Commons sources
+Online forum discussions from Reddit
+Face-to-face conversations from the Santa Barbara Corpus
+Political speeches
+OpenStax open access textbooks
+YouTube Creative Commons vlogs
+
+The corpus is created as part of the course LING-367 (Computational Corpus Linguistics) at Georgetown University. 
+
+For more details see: https://gucorpling.org/gum
+
+## DISRPT 2021 shared task information
+
+For the DISRPT 2021 shared task on elementary discourse unit segmentation, only 11 open text genres are included with plain text, while the remaining genre, containing Reddit forum discussions, **must be reconstructed** using the script in `utils/process_underscores.py` (see main repository README). The data follows the normal division into train, test and dev partitions used for other tasks (e.g. for the conll shared task on UD parsing).  
+
+POS tags and syntactic parses are manually annotated gold data. 
+
+### Notes on segmentation
+
+GUM RST guidelines follow the RST-DT segmentation guidelines for English, according to which most clauses, including adnominal and nested clauses are discourse units. This dataset contains discontinuous discourse units (split 'same-unit'). Note that the .conllu data contains some reconstructed ellipsis tokens with decimal IDs (e.g. 12.1); these do not appear in the other formats and are ignored in token index spans.

data2021/eng.rst.rstdt/README.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# eng.rst.rstdt
+
+The RST Discourse Treebank
+
+Carlson, Lynn, Daniel Marcu and Mary Ellen Okurowski (2001). RST Discourse Treebank LDC2002T07. Philadelphia: Linguistic Data Consortium.
+
+## Introduction
+
+Rhetorical Structure Theory (RST) Discourse Treebank was developed by researchers at the Information Sciences Institute (University of Southern California), the US Department of Defense and the Linguistic Data Consortium (LDC). It consists of 385 Wall Street Journal articles from the Penn Treebank annotated with discourse structure in the RST framework along with human-generated extracts and abstracts associated with the source documents.
+
+In the RST framework (Mann and Thompson, 1988), a text's discourse structure can be represented as a tree in four aspects: (1) the leaves correspond to text fragments called elementary discourse units (the mininal discourse units); (2) the internal nodes of the tree correspond to contiguous text spans; (3) each node is characterized by its nuclearity, or essential unit of information; and (4) each node is also characterized by a rhetorical relation between two or more non-overlapping, adjacent text spans.
+
+See: https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2002T07
+
+## DISRPT 2021 shared task information
+
+For the DISRPT 2021 shared task the data was divided into train, test and dev partitions. The original test partition of 38 documents was retained, and 38 further documents from the remaining 347 documents were set aside for the dev partition.
+
+Syntactic dependency parses are made available using the CoreNLP conversion to UD syntax from the gold Penn Treebank (PTB) constituent trees where possible; however for some sentences whose text varies slightly from the version found in the PTB, automatic parses using UDPipe were introduced, to match the automatic parser used for DISRPT 2019. This dataset contains discontinuous discourse units (split 'same-unit').
+
+### Obtaining the text
+
+Since the underlying Wall Street Journal text cannot be placed openly online, the shared task data has replaced token information with underscores. To reconstruct the data, users must obtain a copy of the LDC release of the RST-DT and run the Python script `utils/process_underscores.py -m add rstdt`. You will be prompted to supply the locations of the RST-DT distribution's `data/` folder. For more details, run `python utils/process_underscores.py -h`.

data2021/eng.sdrt.stac/README.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# eng.sdrt.stac
+
+## Description
+
+The STAC dataset is a corpus of strategic chat conversations manually annotated with negotiation-related information, dialogue acts and discourse structures in the framework of Segmented Discourse Representation Theory (SDRT).  This dataset was developed within the context of the STAC (Strategic Conversation) project supported by the European Research Council, Grant n. 269427.
+
+This dataset consists of 45 games segmented into Elementary Discourse Units and then annotated using the Glozz tool.  The annotations were split into subdocuments to make them easier to work with.  
+
+The annotations have benefitted from several passes---a first one done by annotators hired for the STAC project and subsequent revisions done by SDRT experts.  Thanks to Julie Hall, Helen Joseph and especially Lisa Grabow Peterson for the initial round of annotations.  
+
+### Download
+
+You may download the entire corpus from the STAC website:
+https://www.irit.fr/STAC/
+
+
+### License and attribution information
+
+The STAC corpus is made available under the Creative Commons license Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0).
+https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
+
+If you use the STAC corpus in a scientific publication, we would appreciate citations to the following paper:
+* Asher, N., Hunter, J., Morey, M., Benamara, F. & S. Afantenos (2016). Discourse structure and dialogue acts in multiparty dialogue: the STAC corpus. In The Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016). European Language Resources Association, pp. 2721-2727, Portorož.
+
+### Contact information
+
+Nicholas Asher
+E-mail: [email protected]
+
+## DISRPT 2021 shared task information
+
+The STAC dataset treats individual chat turns as utterances for the purposes of syntactic sentence segmentation in the .conllu files. Parses were done automatically using Stanza's EWT model. Note that in .tok files, it is not always possible to recognize chat turn transitions, though in the .conllu files, they are guaranteed to be split into distinct sentences. Sentences may contain multiple discourse units. The .rels files contain no split EDUs, i.e. unit1 and unit2 are always uninterrupted sequences of tokens.