本論文では、2020年コンピュータ言語学学会（CoNLL）で開催された共有タスク「Cross-Framework Meaning Representation Parsing（MRP）」への、HUJI-KUシステムの提出について述べる。本システムは、2019年のMRP共有タスクにおけるベースラインシステムおよび優勝システムとしてそれぞれ採用されたTUPAとHIT-SCIRパーサーを用いている。両システムとも、BERTによる文脈依存表現を用いた遷移ベースのパーサーである。本研究では、TUPAを新たに追加されたMRPフレームワークおよび言語に対応するよう拡張し、HIT-SCIRパーサーを用いたマルチタスク学習の実験を行った。その結果、クロスフレームワークおよびクロスリンガルの両トラックで第4位の成績を収めた。