في هذه الورقة، نقترح تحليلًا تبعيًا عصبيًا مبنيًا على الرسوم البيانية من الدرجة الثانية باستخدام تمرير الرسائل والشبكات العصبية من الطرف إلى الطرف. ونُظهر تجريبيًا أن نهجنا يُحقق دقة تُعادل دقة أحدث النماذج الراقية منparsers التبعية العصبية المبنية على الرسوم البيانية من الدرجة الثانية، مع سرعة أسرع بشكل ملحوظ في كل من التدريب والاختبار. كما نُظهر تجريبيًا الميزة التي يتمتع بها التحليل من الدرجة الثانية مقارنة بالتحليل من الدرجة الأولى، ونلاحظ أن فائدة القيود الهيكلية لاختيار المُعلّق (head-selection structured constraint) تختفي عند استخدام تمثيلات BERT.