本稿では、CoNLL 2019で実施された共有タスク「Cross-Framework Meaning Representation Parsing」に対する当研究室（HIT-SCIR）のシステムについて述べる。本システムは、基本的な遷移ベースのパーサーを以下の二つの改良によって拡張したものである：a) Stack LSTMを用いた並列学習による効率的な訓練手法の導入；b) 深層文脈依存型単語埋め込みであるBERTを採用した効果的な表現エンコーディング。一般的に、フレームワーク固有の遷移ベースパーサー、BERTを活用した強化された単語表現、および後処理を統合した包括的なパイプラインを提案した。最終評価において、当システムはALL-F1（86.2％）で首位を獲得し、特にUCCAフレームワークにおいても首位（81.67％）を達成した。