Pesquisas em Lingüística e Lingüística Computacional têm comprovado há tempos que um texto é mais do que uma simples seqüência de sentenças justapostas. Um texto possui uma estrutura subjacente altamente elaborada que relaciona todo o seu conteúdo, atribuindo-lhe coerência. A essa estrutura dá-se o nome de estrutura discursiva, sendo ela objeto de estudo da área de pesquisa conhecida como Análise de Discurso. Diante da grande utilidade desse conhecimento para diversas aplicações de Processamento de Línguas Naturais, por exemplo, sumarização automática de textos e resolução de anáforas, a análise discursiva automática tem recebido muita atenção. Para o português do Brasil, em particular, há poucos recursos e pesquisas nessa área de pesquisa. Neste cenário, esta tese de doutorado visa a investigar, desenvolver e implementar métodos para análise discursiva automática, adotando como principal teoria discursiva a Rhetorical Structure Theory, uma das teorias mais difundidas atualmente. A partir da anotação retórica e da análise de um corpus de textos científicos da Computação, produziu-se o primeiro analisador retórico automático para a língua portuguesa do Brasil, chamado DiZer (DIscourse analyZER), além de uma grande quantidade de conhecimento discursivo. Apresentam-se modelos estatísticos inéditos para o reconhecimento de relações discursivas baseados em unidades de conteúdo de crescente complexidade, abordando palavras, conceitos e estruturas argumentais. Em relação a este último item, é apresentado um modelo para o aprendizado não supervisionado das estruturas argumentais dos verbos, o qual foi aplicado para os 1.500 verbos mais freqüentes do inglês, resultando em um repositório chamado ArgBank. O DiZer e os modelos propostos são avaliados, produzindo resultados satisfatórios. / Researches in Linguistics and Computational Linguistics have shown that a text is more than a simple sequence of juxtaposed sentences. Every text contains a highly elaborated underlying structure that relates its content, attributing coherence to the text. This structure is called discourse structure and is the object of study in the research area known as Discourse Analysis. Given the usefulness of this kind of knowledge for several Natural Language Processing tasks, e.g., automatic text summarization and anaphora resolution, automatic discourse analysis became a very important research topic. For Brazilian Portuguese, in particular, there are few resources and researches about it. In this scenario, this thesis aims at investigating, developing and implementing methods for automatic discourse analysis, following the Rhetorical Structure Theory mainly, one of the most used discourse theories nowadays. Based on the rhetorical annotation and analysis of a corpus of scientific texts from Computers domain, the first rhetorical analyzer for Brazilian Portuguese, called DiZer (DIscourse analyZER), was produced, together with a big amount of discourse knowledge. Novel statistical models for detecting discourse relations are presented, based on content units of increasing complexity, namely, words, concepts and argument structures. About the latter, a model for unsupervised learning of verb argument structures is presented, being applied to the 1.500 most frequent English verbs, resulting in a repository called ArgBank. DiZer and the proposed models are evaluated, producing satisfactory results.