顺序（SEQUENCE）
这种关系是多个核心的。核心集被连续地实现。
结果（RESULT）
核心中给出的情形是由外围中给出的情形产生的。
RST关系被表示为下面的典型图形：
这是例句（1）中修辞关系的图形表示。文本片断沿图形的底部顺序排列，在文本上所建的是修辞关系。单个文本片断通常是从句。
修辞结构分析是层级地进行组合的，因此可以采用一对相关文本作为其他高层关系的外围或核心。研究下面的三个句子的结构：
其中，前两个从句是通过详述关系而相关的，并且它们作为一个整体通过对照关系与第三个从句相关，同时也要注意多个核心的对照关系是如何描述的。这类递归结构容许RST为扩充的文本建立一个单一的分析树。
尽管最初提出RST是作为一个描述工具，但它也可以作为NLG的构建工具来使用。为了实现这一目的，修辞关系常常被重新塑造为一个AI风格的规划器的运算。作为例子，我们将考察一个可以用于基于修辞的文本规划的、通用目的的、自顶向下的、层级性的规划器。
这类规划器的基本方法是为生成系统给出一个高层次的交际目的，该目的是按照这个文本传递给读者的效应来陈述的。对于这个说明文本的例子，要求这个规划器建立一个能够实现该目的（即让读者学会保存文件）的结构。实现该目的的最高层规划运算将插入一个适合该目的的修辞结点，并为该修辞关系的核心和外围插入一些子目标。这些子目标将被递归扩展，直到规划处理到达该修辞结构树的底部。插入一个结点可以被表示为一个简单的从句。
对于我们的例子，将给出下面的目的：
(COMPETENT hearer (DO-ACTION <some-action>))
这里，交际目的是使听话人能够完成某个行为。该行为将被表示为知识库中的一个状态，在本例中，交际目的为图3所示的过程层级的根结点。实现该目的的文本规划运算如下所示：
Name: Expand Purpose
Effect:
(COMPETENT hearer(DO-ACTION ?action))
Constraints:
(AND
(c-get-all-substeps ?action ?sub-actions)
(NOT (singular-list? ?sub-actions))
Nucleus:
(COMPETENT hearer(DO-SEQUENCE ?sub-actions))
Satellites:
(((RST-PURPOSE(INFORM s hearer(DO ?action))) *required*))
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