نقدم نموذج شبكة عصبية جديد يتعلم تصنيف الأجزاء (POS tagging) وتحليل الاعتماد القائم على الرسوم البيانية (graph-based dependency parsing) بشكل مشترك. يستخدم نموذجنا LSTM ثنائية الاتجاه لتعلم تمثيلات الميزات المشتركة لكل من مهام تصنيف الأجزاء وتحليل الاعتماد، مما يساعد في التعامل مع مشكلة هندسة الميزات. تظهر تجاربنا الواسعة، التي أجريت على 19 لغة من مشروع الاعتمادات العالمية (Universal Dependencies)، أن نموذجنا يتفوق على أفضل النماذج العصبية الحالية المستندة إلى انتشار المكدس (Stack-propagation) لتصنيف الأجزاء وتحليل الاعتماد القائم على الانتقالات، مما يؤدي إلى وضع جديد للتقنية الرائدة. كودنا مفتوح المصدر ومتوفر مع النماذج المدربة مسبقًا على الرابط التالي: https://github.com/datquocnguyen/jPTDP