تحليل التراكيب النحوية (Discourse Parsing) وتحليل المشاعر (Sentiment Analysis) هما مهمتان أساسيتان في معالجة اللغة الطبيعية، وقد أُظهر أن كليهما متبادل الفائدة. في هذا العمل، نصمم ونقارن بين نموذجين مبنيين على الشبكات العصبية لتعلم كليهما معًا. في النهج المقترح، نبدأ بإنشاء تمثيل متجهي لجميع أجزاء النص في الجملة المدخلة. ثم نطبّق ثلاث نماذج مختلفة من الشبكات العصبية المتكررة: واحدة لتنبؤ الهيكل التراكبي، وواحدة لتنبؤ العلاقات التراكيبية، وواحدة لتحليل المشاعر. وأخيرًا، ندمج هذه الشبكات العصبية في نموذجين مشتركين مختلفين: نموذج التعلم متعدد المهام (Multi-tasking) ونموذج التدريب المسبق (Pre-training). تشير نتائجنا على مجموعتي بيانات قياسيتين إلى أن كلا الطريقتين تؤديان إلى تحسين في كل مهمة، لكن تأثير نموذج التعلم متعدد المهام يكون أكبر من تأثير التدريب المسبق. وبشكل خاص في تحليل التراكيب النحوية، نلاحظ تحسنًا في تنبؤ مجموعة العلاقات المتناقضة.