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data2019/deu.rst.pcc/README.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+# 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 2019 shared task information
+
+For the DISRPT 2019 shared task on elementary discourse unitsegmentation, the data was divided into train, test and dev partitions, comprising 142, 17 and 17 documents, respectively.
+
+Syntactic (automatic) dependency parses are made available using UDpipe with the 2.3 model for German.

data2019/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	_	_	_	_	_	_	_	_
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+25	Es	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
+26	hat	_	_	_	_	_	_	_	_
+27	wieder	_	_	_	_	_	_	_	_
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+30	,	_	_	_	_	_	_	_	_
+31	als	_	_	_	_	_	_	_	_
+32	würden	_	_	_	_	_	_	_	_
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+140	Keiner	_	_	_	_	_	_	_	BeginSeg=Yes
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+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	.	_	_	_	_	_	_	_	_

data2019/eng.pdtb.pdtb/README.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+# 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 2019 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 varies slightly from the version found in the PTB or that are absent from the PTB, automatic parses using UDPipe were introduced, to match the automatic parser used for most other DISRPT datasets.
+
+### 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 `utils/process_files.py`. 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_files.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    _     _      _   _   _     _     _  _  _
+```
+
+## 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)

data2019/eng.pdtb.pdtb/eng.pdtb.pdtb_train.conll

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:9b70a3ec6e7c6904597034eb5dce0803edbcb79996e30d82c085f76ff8b082b3
+size 35763432

data2019/eng.pdtb.pdtb/eng.pdtb.pdtb_train.tok

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8c31a45fdf9b87ebb44e266e94785cf1bfb16459b2458872f3de66198f5e9f34
+size 27245194

data2019/eng.rst.gum/README.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+# 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 eight text types:
+
+interviews
+news
+travel guides
+how-to guides
+academic writing
+biographies
+fiction
+online forum discussions
+
+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 2019 shared task information
+
+For the DISRPT 2019 shared task on elementary discourse unit segmentation, only the 7 open text genres are included (to obtain data in the 8th genre, containing reddit forum discussions which is not included in the shared task, see the corpus website). 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 the UD version of the manually annotated gold data. Morphological tags are generated automatically using CoreNLP.
+
+### Notes on segmentation
+
+GUM RST guidelines treat any non-argument clauses as EDUs (i.e. adverbial clauses, including to-infinitives, are EDUs, but subject and object clauses are not). Adverbial clauses and other EDU structures nested within direct speech object clauses are **not** segmented. VP coordination is not segmented, unless one of the coordinate VPs has its own adverbial clause, in which case all segments are created. Full coordination of finite structures or adverbial clauses is segmented. Prepositional phrases and segments interrupting a syntactic clause are **not** segmented. See the corpus guidelines for more details.

data2019/eng.rst.rstdt/README.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+# 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 2019 shared task information
+
+For the DISRPT 2019 shared task on elementary discourse unit segmentation, 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 most other DISRPT datasets.
+
+### 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_files.py`. For more details, run `python utils/process_files.py -h`.
+
+### Notes on segmentation
+
+RST-DT includes split units using the Same-Unit relation, meaning for example that interrupted matrix clauses can contain three units: the interrupting clause, and the surrounding two parts of a main clause.

data2019/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 2019 shared task information
+
+The STAC dataset treats individual chat turns as utterances for the purposes of syntactic sentence segmentation in the .conll files. Parses were done automatically using UDPipe. Note that in .tok files, it is not always possible to recognize chat turn transitions, though in the .conll files, they are guaranteed to be split into distinct sentences. Sentences may contain multiple discourse units.

data2019/eus.rst.ert/README.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# eus.rst.ert
+
+RST Basque TreeBank
+
+Citation: Iruskieta, M.; Aranzabe, M.J.; Diaz de Ilarraza, A.; Gonzalez, I.; Lersundi, M.; Lopez de la Calle, O. 2013. The RST Basque TreeBank: an online search interface to check rhetorical relations. Paper presented at the 4th Workshop ''RST and Discourse Studies'', Brasil, October 21-23.
+
+## Introduction
+
+The RST Basque Treebank was annotated at subsentential level following Tofilosky et al. (2009) and using the extended classification of discourse relations following the Rhetorical Structure Theory (RST) by Mann and Thompson (1988). The annotated corpus contains 60 abstract texts from three different domains: medical, terminologycal and scientific. RSTTool (O'Donnel 2000), an annotation interface for RST was used to annotate this corpus and RhetDataBase was used to annotate the signals of the rhetorical relations.
+
+Team-Group:
+
+  * Oier Lopez de Lacalle
+  * Esther Miranda
+  * Kike Fernandez
+  * Maxux Aranzabe
+  * Itziar Gonzalez
+  * Mikel Lersundi
+  * Arantza Diaz de Ilarraza
+  * Mikel Iruskieta
+
+## DISRPT 2019 shared task information
+
+Sentence splits and parses provided by the treebank team. Train/dev/test partitions each contain 84/28/28 documents.

data2019/fra.sdrt.annodis/README.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+# fra.sdrt.annodis
+
+## Description
+
+The ANNODIS resource is a diversified corpus of written French texts enriched with a manual annotation of discourse structures. It was produced as part of the ANNODIS project (ANNOtation DIScursive), financed by the French National Research Agency (ANR). Its main features:
+
+  * two mark-ups (corresponding to two distinct approaches to discourse organisation)
+  * rhetorical relations annotation including 3188 Elementary Discourse Units (EDU) and 1395 Complex Discourse Units (CDU) linked by 3355 rhetorical relations (e.g. contrast, elaboration, result, attribution, etc.)
+  * multi-level structures annotion including 991 Enumerative Structures (ES) and 588 Topical Chains (TC) with their clues (e.g. 2456 topical expressions)
+  * texts (a total of 687,000 words) coming from four sources
+    * the regional daily Est Républicain (39 articles - 10,000 words)
+    * the French Wikipedia (30 articles + 30 extracts - 242,000 words)
+    * the proceedings of the Congrès Mondial de Linguistique Française 2008 (25 articles - 169,000 words)
+    * reports from the Institut Français de Relations Internationales (32 reports - 266,000 words)
+
+The texts were annotated using the Glozz annotation tool created for the ANNODIS resource
+
+Partners in the ANNODIS project (ANR corpus 2007)
+
+  * CLLE (UMR 5263), Université de Toulouse UTM (Myriam Bras, Cécile Fabre, Lydia-Mai Ho-Dac, Anne Le Draoulec, Marie-Paule Péry-Woodley, Laurent Prévot, Josette Rebeyrolle, Franck Sajous, Ludovic Tanguy, Marianne Vergez-Couret)
+  * IRIT (UMR 5505) Université de Toulouse UPS (Nicholas Asher, Farah Benamara, Philippe Muller, Laure Vieu, Stergos Afantenos)
+  * GREYC (UMR 6072) Université de Caen (Thierry Charnois, Bruno Crémilleux, Patrice Enjalbert, Stéphane Ferrari , Alexandre Labadié, Julien Lebranchu, Dominique Legallois, Yann Mathet, Antoine Widlöcher)
+
+Publications presenting the ANNODIS project/resource
+
+  * Afantenos S. D., Asher N., Benamara F., Bras M., Fabre C., Ho-Dac L.-M., Le Draoulec A. Muller P., Péry-Woodley M.-P., Prévot L., Rebeyrolle J., Tanguy L., Vergez-Couret M., Vieu L. (2012). An empirical resource for discovering cognitive principles of discourse organization: the ANNODIS corpus. LREC 2012, Istanbul, Turkey, July 2012. 
+  * Péry-Woodley M.-P., Afantenos S. D., Ho-Dac L.-M., Asher N. (2011). La ressource ANNODIS, un corpus enrichi d'annotations discursives. TAL 52(3), pp 71-101. 
+  * Péry-Woodley M.-P., Asher N., Enjalbert P., Benamara F., Bras M., Fabre C., Ferrari S., Ho-Dac L.-M., Le Draoulec A. , Mathet Y., Muller P., Prévot L., Rebeyrolle J., Tanguy L., Vergez-Couret M., Vieu L., Wildöcher A. (2009). ANNODIS : une approche outillée de l'annotation de structures discursives, TALN 2009, Senlis, Juin, 2009. 
+
+Annotation manuals (in French)
+
+  * Muller P., Vergez-Couret M., Prévot L., Asher N., Benamara F., Bras M., Le Draoulec A., Vieu L. (2012). Manuel d'annotation en relations de discours du projet ANNODIS. Carnets de Grammaire 21, 34p. 
+  * Colléter M., Fabre C., Ho-Dac L.-M., Péry-Woodley M.-P., Rebeyrolle J., Tanguy L. (2012). La ressource ANNODIS multi-échelle : guide d'annotation et "bonus" Carnets de Grammaire 20, 63p. 
+
+### Licence
+
+The ANNODIS resource is available under Creative Commons licence BY-NC-SA 3.0 (Attribution-NonCommercial-ShareAlike). Please read it carefully.
+
+### Person in charge
+
+Lydia-Mai Ho-Dac
+Contact : [email protected]
+
+### Source
+
+Yann MATHET & Antoine WIDLOCHER
+ANR Project: ANNODIS
+
+## DISRPT 2019 shared task information
+
+For the DISRPT 2019 shared task on elementary discourse unit segmentation, only segmentations from the 'expert' annotation portion of the corpus were used, leaving outside the 'naive' annotation portions. Syntactic parses are automatic, generated using UDPipe.