私たちは、各単語にラベルを割り当てるという点でスーパータガーと同様の構文解析アルゴリズムを提示します。現在のニューラルアーキテクチャを最大限に活用するために、モデルは各単語のタグを並列にスコアリングし、タスク固有の構造を最小限に抑えています。スコアリング後、左から右への調整フェーズで（経験的に）線形時間で木構造を抽出します。私たちのパーサーはWSJテストセットで95.4 F1スコアを達成し、同等の精度を持つ現行の最先端パーサーと比較して大幅な高速化も実現しています。