أظهرت نماذج التسلسل إلى التسلسل أداءً قويًا في مجموعة واسعة من التطبيقات. ومع ذلك، كان تطبيقها على تحليل النص وتوليد النص باستخدام تمثيل المعنى المجرد (AMR) محدودًا، بسبب نقص البيانات المصنفة نسبيًا وعدم طابع AMR الرسومي التتابعي. نقدم إجراء تدريب جديد يمكنه رفع هذا القيود باستخدام ملايين الجمل غير المصنفة ومعالجة دقيقة للرسوم البيانية AMR. بالنسبة لتحليل AMR، حققت نموذجنا نتائج تنافسية بلغت 62.1 SMATCH، وهي أفضل درجة تم الإبلاغ عنها حتى الآن دون استخدام كبير للموارد الدلالية الخارجية. أما بالنسبة لتوليد AMR، فقد أقام نموذجنا مستوى جديد من الأداء الرائد بـ BLEU 33.8. نقدم أيضًا تحليلًا شاملاً وكيفيًا يشمل أدلة قوية على أن نماذج AMR القائمة على التسلسل مقاومة للتغيرات في ترتيب تحويلات الرسم البياني إلى التسلسل.