本稿では、構文解析（constituency parsing）における強力なベースラインの構築について、汎用的なシーケンス・トゥ・シーケンスモデルを用いて検討する。我々は、主に自然言語生成タスク（機械翻訳や要約など）で開発された複数の技術を組み込み、シーケンス・トゥ・シーケンスモデルが、構文解析に特化した任意のタスク固有の知識やアーキテクチャを一切必要とせずに、現在の最先端のパーサーとほぼ同等の性能を達成できることを実証した。