أصبحت معالجات الانتقال القائمة على الشبكات المؤشرة (Pointer Networks) الوضع الجديد القياسي في تحليل الاعتماد النحوي، حيث تتفوق في إنتاج أشجار تركيبية مُعلّمة، وتتفوق في هذا المهمة على النماذج القائمة على الرسوم البيانية. ولاختبار قدرات هذه الشبكات العصبية القوية على مشكلة لغوية أكثر تعقيدًا، نقترح نظامًا انتقاليًا يمكنه، بفضل الشبكات المؤشرة، إنتاج رسوم بيانية موجهة غير دورية مُعلّمة بشكل مباشر، وتنفيذ تحليل الاعتماد الدلالي. بالإضافة إلى ذلك، نعزز نهجنا باستخدام تمثيلات كلمات عميقة مُحتَفَظة بالسياق مستخرجة من نموذج BERT. ويُظهر النظام الناتج تفوقه على جميع النماذج الانتقالية الحالية، كما يُساوي أفضل دقة مُشرفة بالكامل حتى الآن على مجموعات بيانات SemEval 2015 Task 18 مقارنةً بالنماذج الرسومية الرائدة السابقة.