通过 Universal Dependencies 标记 negation scope 的能力，实现 UDepLambda 和 higher-order type theory 结合，处理代表否定、全称量词等复杂语义现象。初步实现针对英语的转化表现良好。

Feb, 2017

提出了 UDP，这是一种基于 PageRank 算法的无训练的解析器，可用作 Universal Dependencies 的跨语言解析的基准，具有鲁棒性和很少的参数。

Jan, 2017

UDify 是一个多语言多任务模型，可以准确预测 75 种语言中 124 个通用依赖树库的通用词性、形态特征、词形和依赖树，无需任何循环或语言特定组件，并且在跨语言注释方面对低资源语言起到关键作用，并且可以进行零 - shot 学习。

Apr, 2019

该研究介绍了 Universal Dependencies 的第二个版本，其中包括词汇分析、词形还原、标准化标记和句法关系，适用于 90 种语言，以及主要变化（UD v1 到 UD v2）的讨论。

Apr, 2020

本研究探讨了多种模型构型，借助通用分解语义数据（UDS）集中丰富的句法和语义注释，联合解析通用依赖和 UDS，以获得两种形式主义的最新结果，同时分析了句法和语义联合模型的行为。我们还研究了联合建模在多语言环境下的普适性，并发现了 8 种语言中相似的趋势。

Apr, 2021

通过在不同语言之间建立语义和句法的通用连接，并利用跨语言的并行句法结构，我们引入了 UD Type Calculus—— 一种构成性、有原则且与语言无关的语义类型和逻辑形式系统。我们解释了 UD Type Calculus 的基本特征，这些特征都涉及将依赖关系的意义如同单词的意义一样进行指称。这些特征使得 UD-TC 能够通过使用依赖标签来准确地推导出各种句法结构的正确含义。最后，我们在一个大型现有语料库上展示了 UD-TC 的评估结果，证明它能够产生与我们的基准结果相媲美的意义。

Mar, 2024

介绍一种用于自然语言处理的跨识别模型，能够将自然语言转化为通用分解语义表现形式（UDS）的图结构，并将其注释为分解语义属性分数，同时实现了属性预测。通过分析属性预测错误，发现模型捕捉到属性组之间的自然关系。

Oct, 2019

该论文介绍了 ADAPT 系统参加 2020 年 IWPT 共享任务的解析增强通用依存关系的方法，采用 UDPipe 和 UDPipe-future 构建管道方法，使用语义依存图解析器或一系列启发式规则来增强依存图，并在语言平均值方面达到了 79.53 分，可以成功实现增强依赖句法分析任务。

Sep, 2020

本文介绍了用 Universal Dependencies 分析 Tweets 的问题，提出了扩展 UD 指南来覆盖 Tweets 中的特殊结构以及使用新的 Tweet Treebank v2 来解决标注中的歧义，并构建了一个可以将原始 Tweets 解析为 UD 的流水线系统。此外，作者还提出了一种新的方法来精简基于转换的解析器的集合，并在真实情况下验证了该方法的有效性。

Apr, 2018

本研究提出了一种名为 SCUD 的新的语言依存注释标准，并提供了 ConvBank 数据集，以用于在人机对话方面训练依存句法分析模型。实验表明，将模型预训练于公共数据集并在 ConvBank 数据上进行微调可以取得最好的结果，达到了 85.05％的未标注和 77.82％的标注连接准确率。

Sep, 2019