意味解析のための自然言語処理（NLP）アプリケーションは、しばしば依存関係木を用いて文の命題構造の主要な要素を認識します。しかし、多くの意味構造が文法によって表現される一方で、多くの現象は依存関係木から容易には読み取ることができず、その結果、さらなるアドホックなヒューリスティック後処理が必要になったり、情報が失われたりすることがあります。この問題を直接的に解決するために、PropS -- 依存関係木から暗黙的に示される多くの命題構造を明確かつ一貫して表現するための出力形式と、それを依存関係木から抽出するためのツール -- を提案します。