في هذا البحث، نقترح محاذاةً غنية بالموارد لمخطط AMR تنتج محاذات متعددة ونظام انتقال جديدًا لتحليل AMR مع محركه البصري. يتم ضبط محاذاتنا بشكل أكبر من خلال محركنا البصري عن طريق اختيار المحاذاة التي تؤدي إلى أعلى درجة ممكنة للرسم البياني AMR. تظهر النتائج التجريبية أن محاذاتنا تتفوق على المحاذاة القائمة على القواعد في الأبحاث السابقة من خلال تحقيق درجة F1 أعلى في المحاذاة وتحسين مستمر لمحركي تحليل AMR المفتوحين المصدر. بناءً على محاذاتنا ونظام الانتقال، قمنا بتطوير محرك تحليل AMR انتقالي يحلل الجمل مباشرة إلى رسمها البياني AMR. يؤدي الجمع بين محركات التحليل الخاصة بنا باستخدام الكلمات والعلاماتPOS فقط كمدخلات إلى درجة Smatch F1 قدرها 68.4.ملاحظة: تم استخدام المصطلحات التقنية الشائعة في اللغة العربية مثل "محاذاة" (aligner) و "تحليل" (parsing) و "الرسم البياني" (graph). بالنسبة للمصطلحات غير الشائعة مثل "AMR" (Abstract Meaning Representation)، فقد تم تركها كما هي دون تحويلها إلى العربية لضمان الدقة والمصداقية العلمية.