이 논문은 2019년 계산언어학 학회(CoNLL)에서 개최된 '다중 프레임워크 의미 표현 구문 분석(MRP)' 공동 과제에 대한 TUPA 시스템의 제출 내용을 설명한다. TUPA는 과제 공동 주최자 중 한 명이 준비한 시스템이므로, 공식 순위 평가 대상에서 제외되며 기준 비교점 역할을 한다. 원래 UCCA에만 적용되도록 개발된 TUPA는 현재 과제에 포함된 모든 MRP 프레임워크를 지원하도록 일반화되었으며, 다중 작업 학습(multi-task learning)을 통해 하나의 공통 모델로 모든 프레임워크를 분석할 수 있도록 훈련되었다. 이 시스템은 BiLSTM 인코더를 갖춘 전이 기반(transition-based) 구문 분석기이며, BERT 기반의 문맥화된 임베딩을 추가로 활용한다.