自然語言剖析（natural-language parsing）

為程式語言打造的同一套文法與剖析想法，也被瞄準人類句子。自然語言剖析意指拿一個英文、中文或任何人類語言的句子，還原其文法結構：哪些詞構成主詞、動詞片語在哪、子句如何巢狀。它是「畫句法圖」這道學校練習由機器來做的版本，並坐落於電腦如何分析與翻譯文字的核心。

與程式語言有兩個主導的實務差異。第一，人類文法極其歧義：「我用望遠鏡看見那個人」有兩種完全成立的結構（望遠鏡是誰的？），單一句子可有數十棵有效剖析樹。所以自然語言剖析器不能用假設結構唯一的嚴格 LL 或 LR 剖析器；它們改採像 CYK 與 Earley 這樣的通用上下文無關剖析器，回傳所有剖析，並加上機率來排序，機率式上下文無關文法為每條規則指派一個可能性，使剖析器能偏好最可能的樹。第二，真實語言雜亂且並非完全上下文無關，所以工程上使用更豐富的文法形式，且越來越多採用在大量人工剖析句子的樹庫（treebank）上訓練的統計與神經模型。

自然語言剖析之所以重要，是因為它最清楚地顯示自動機與文法理論遠及編譯器之外。同一套形式機制，推導、剖析樹、成員與結構之分、立方時間的通用剖析器，撐起機器翻譯、問答、文法檢查與資訊抽取。誠實的限制在範圍：經典上下文無關剖析捕捉句子結構的大部分，卻非意義，而人類語言延伸到純上下文無關文法之外，這也是為何現代系統把形式文法與大量統計混合，而非單靠文法。