我々は、Universal Dependencies（普遍依存関係）を用いたツイートの解析問題について研究しています。UDガイドラインを拡張し、トークン化、品詞タグ付け、ラベル付き依存関係に影響を与えるツイート特有の構造をカバーするようにしました。この拡張されたガイドラインを使用して、Kongら（2014）が導入した（ラベルなしの）Tweebank v1よりも4倍大きい新しい英語のツイートコーパス（Tweebank v2）を作成しました。我々のアノテーター間の不一致を特徴づけ、ツイートの理解と説明における曖昧さにより一貫性のあるアノテーションを提供することが困難であることを示しました。しかし、新しいツリーバンクを使用することで、生データのツイートをUDにパースするパイプラインシステムを構築しました。アノテーションノイズを解消しつつ計算効率を犠牲にしないため、20個の遷移ベースパーサーから単一のパーサーへと蒸留する新方法を提案しました。我々のパーサーは、アンサンブル前の基準モデルに対してLASで2.2ポイント向上し、他のツリーバンクで最先端レベルの精度と速度を持つパーサーを上回る性能を達成しています。