自然言語処理（NLP）において、構文木は入力された文の文法的構造を階層的に表現するデータ構造です。これは、文を構成する単語や句の間の統語論的関係を明確にするための中間表現として機能します。

文が与えられると、まず形態素解析により最小の言語単位であるトークンに分解されます。その後、構文解析というプロセスを経て、その文の文法規則に適合する木構造が構築されます。

この木構造では、文全体が根ノードとなり、文法的な構成要素である非終端記号（例えば、名詞句や動詞句）が内部ノードとして配置されます。そして、最終的な単語や句読点といった終端記号が葉ノードになります。

特に自然言語処理では、文の曖昧性を解決するためにこの構文木が重要となります。

一つの文が複数の解釈を持つ場合、それぞれに対応する複数の構文木が生成されることがあり、AIは意味解析や文脈の情報を利用して、最も妥当な構造を持つ構文木、すなわち最も適切な解釈を選択します。

この依存構造を把握することで、機械翻訳、質問応答システム、情報抽出といった高度な自然言語理解タスクの基盤となります。