لقد أحرز التحليل الدلالي تقدمًا كبيرًا، ولكن معظم محركات التحليل الدلالي الحالية بطيئة للغاية (تعتمد على خوارزمية CKY) وبدائية في التمثيل. نقدم ثلاث تقنيات جديدة لمعالجة هذه المشكلات. أولاً، صممنا أول خوارزمية تحليل دلالي تراكمي من نوع shift-reduce تعمل في وقت خطي، وهي أكثر كفاءة من محركات التحليل الدلالي التقليدية التي تعمل في وقت مكعب. ثانياً، بدلاً من أن يكون محركنا موجهًا نحو النحو، فهو موجه نحو الأنواع ويستخدم فحص الأنواع لتحديد اتجاه التقليل، مما يلغى الحاجة إلى قواعد نحوية مثل CCG (Combinatory Categorial Grammar). ثالثاً، للحصول على الاستفادة الكاملة من قوة التحليل الدلالي الموجه نحو الأنواع بما يتجاوز الأنواع البسيطة (مثل الكيانات والقيم الحقيقية)، نستعير من نظرية اللغات البرمجية مفهومي البوليمرفية الفرعية (subtype polymorphism) والبوليمرفية المعلمة (parametric polymorphism) لتخصيب نظام الأنواع وتحسين إرشاد عملية التحليل. لقد تعلم نظامنا تحليلات دقيقة جدًا في مجالات GeoQuery وJobs وAtis.