)Sのように構文木を直列化したもの。ニューラル機械翻訳に既存の構文解析器の出力をひたすら食わせて訓練すると、少なくともその構文解析器の振る舞いは再現できてしまったようである。自分が「(NP」を吐いたことを覚え続けておいて、適切な時点で「)NP」を吐く、あるいはスタックに非終端記号を積んだら、あとで取り出すということはできている。吐いたという追加情報を加えた文脈に移行できている。この2つを系列モデルで難なく行えることが実証されてしまった。それも実用的な精度で。これは教師あり学習であり、構文木は教師データとしてシステムに直接与えられている。幼児の言語獲得のように明確な教師データのない設定で実現できてはじめて再帰性を克服できたと言えるのだろうが。本気で構文解析を置き換えるというよりも、単なる一発ネタっぽかった。