أدت إدخال مذكرات الكلمات المحول المستندة إلى المحولات المدربين مسبقا إلى تحسينات كبيرة في دقة المحللين المستندة إلى الرسم البياني للأطر مثل التبعيات العالمية (UD). ومع ذلك، يختلف الأمر السابق في الأبعاد المختلفة، بما في ذلك اختيارهم لنماذج اللغة المدربة مسبقا وما إذا كانوا يستخدمون طبقات LSTM. مع تهدف إلى تحرير آثار هذه الخيارات وتحديد بنية بسيطة ولكنها قابلة للتطبيق على نطاق واسع، نقدم خطوات، ومحلل التبعية المستندة إلى الرسم البياني المعياري الجديد. باستخدام خطوات، نقوم بإجراء سلسلة من التحليلات على OD Corpora من مجموعة متنوعة من اللغات. نجد أن اختيار المدينات المدربة مسبقا له كبير تأثير على أداء المحلل وتحديد XLM-R كخيار قوي عبر اللغات في دراستنا. لا توفر إضافة طبقات LSTM أي فوائد عند استخدام Embeddings القائمة على المحولات. قد يؤدي إعداد إعدادات التدريب متعددة المهام إلى إخراج ميزات UD إضافية. أخذ هذه الأفكار معا، نقترح بنية ومحزين بسيطة ولكنها قابلة للتطبيق على نطاق واسع، وتحقيق نتائج جديدة من من من بين الفنون (من حيث LAS) لمدة 10 لغات مختلفة.