Trong bài báo này chúng tôi s�?dụng cơ ch�?selft-attention đ�?thay th�?một b�?Encoder LSTM nhằm cải thiện hiệu suất của b�?phân tích cú pháp thành phần áp dụng cho tiếng Việt. Việc s�?dụng cơ ch�?attention làm minh bạch cách thức thông tin được lan truyền giữa các v�?trí khác nhau trong câu đầu vào. Chúng tôi phát hiện việc tách thông tin v�?trí và thông tin nội dung trong b�?Encoder làm cải thiện cho đ�?chính xác của b�?phân tích cú pháp. Ngoài ra, chúng tôi đánh giá cách tiếp cận khác nhau đ�?biểu diễn t�?vựng. B�?phân tích cú pháp của chúng tôi đạt được kết qu�?tiên tiến mới cho các mô hình huấn luyện trong Viet Treebank: 81,15 F1.