本稿では、UCCA意味構造グラフの解析を簡易化する手法を提案する。本手法の核心的なアイデアは、UCCA意味構造グラフを成分木に変換することであり、その際、後続の回復処理のために遠隔接続（remote edges）や非連続ノード（discontinuous nodes）を明示的に識別するための追加ラベルを設計している。これにより、既存の句構造解析技術を活用することが可能となる。データ統計に基づき、成分解析器の出力ラベルから直接非連続ノードを復元し、より複雑な遠隔接続についてはバイアフィン分類モデルを用いて回復する。分類モデルと成分解析器は、マルチタスク学習フレームワークの下で同時に学習される。オープントラックでは多言語BERTを追加特徴として用いる。このシステムは、参加7システムの中でも英語・ドイツ語のクローズド・オープントラックの6つのタスクで1位を獲得した。また、フランス語の訓練データが極めて限られているクロスリンガルトラック（第7トラック）では、英語およびドイツ語の訓練データを活用するための言語埋め込み（language embedding）手法を提案し、その結果、2位を達成した。