我々は文字レベルと文脈レベルの言語モデル表現を組み合わせることで、ディスコース表現構造（Discourse Representation Structure）の解析性能を向上させています。文字表現は、シーケンス・ツー・シーケンスモデルにおいて、単一のエンコーダに追加するか、完全に独立したエンコーダとして追加することができます。この方法により、異なる言語モデル、言語、データセットに対して堅牢な改善が得られます。英語の場合、これらの改善は個別の言語情報源や非文脈的な埋め込みを追加するよりも大きな効果があります。新しい分析手法である意味タグに基づく方法では、文字レベルの表現が選択された意味現象のサブセットにおいて性能向上に寄与していることが示されています。