El análisis de dependencias es una sub-tarea importante del procesamiento del lenguaje natural. En este artículo, proponemos un método de transformación de características de incrustación para el análisis basado en grafos, el análisis basado en transformaciones, que utiliza directamente la similitud interna de las características para extraer información de todas las cadenas de características, incluidas las cadenas no indexadas, y aliviar el problema de escasez de características. El modelo transforma las características extraídas en características transformadas aplicando una matriz de pesos de características, que consiste en similitudes entre las cadenas de características. Dado que la matriz suele ser deficiente en rango debido a cadenas de características similares, esto influiría en la fuerza de las restricciones. Sin embargo, se ha demostrado que las características transformadas duplicadas no degradan el algoritmo de optimización: el algoritmo relajado con margen. Además, este problema se puede aliviar reduciendo el número de las características transformadas más cercanas de una característica. Además, para mejorar aún más la precisión del análisis, se introduce un analizador de fusión para integrar características transformadas y originales. Nuestros experimentos verifican que tanto el analizador basado en transformaciones como el analizador de fusión mejoran la precisión del análisis en comparación con el analizador basado en características correspondiente.