히브리어 파서의 속도와 정확성을 향상시키는 데 있어서 다른 언어의 파싱 모델에도 적용할 수 있는 전략은 "플립드 파이프라인" 방법론을 활용하는 것입니다. 이 방법론은 전체 토큰을 기반으로 예측을 수행하고, 각 전문 분류기가 독립적으로 작동하여 오류 전파를 방지하고 빠른 속도로 파싱을 수행할 수 있습니다. 또한, 외부 어휘나 의존성에 의존하지 않고도 다른 MRL에 적용할 수 있는 유연성을 제공하므로, 다른 언어에 대한 파서를 개발하고 향상시키는 데 유용한 전략이 될 수 있습니다. 이러한 방식으로, 다른 언어의 파서도 더 빠르고 정확하게 작동할 수 있게 될 것입니다.