Oppgaven som markerte den tiende CoNLL-konferansen (CoNNL-X) innførte conllx-formatet som en standardisert representasjon av en trebank som kunne brukes på tvers av (naturlige) språk. Trebanker for 13 ulike språk ble konstruert, og deltakerne fikk i oppgave å trene dependensparsingmodeller for disse språkene. Disse modellene ble deretter evaluert etter to målestokker: hvor stor andel av dependensrelasjonene som ble funnet og markert med riktig «tagg» (LAS, labeled attachment score) og tilsvarende uten hensyn til om taggen var riktig (UAS, unlabeled attachment score). McDonald et al. oppnådde best resultat med gjennomsnittlige poengsummer på henholdsvis 80,3 og 86,6 på tvers av språk. Et av funnene Buchholz og Marsi trakk frem var at datasettene for noen språk var jevnt over enklere enn andre å få høy poengsum på, da en slik tendens ble funnet på tvers av deltakerne. De var imidlertid avventende med å bruke dette til å påstå at noen språk var enklere enn andre.