本世纪初，
巴甫洛夫在进行多年的高级神经活动机能研究之后，认识到分析和判别外界信号
刺激是
中枢神经系统的重要机能活动，他将执行分析外界复杂
环境各种个别要素的系统称为分析器。
他认为每一个分析器均由三部分组成：（1）外周感受器，对某一种适宜刺激具有高度敏感性，能将刺激能量转换成神经能量（
神经冲动），起着
换能器的作用，也是对这种
能量进行的第一步分析；（2）中间部分，包括*神经的传入通路以及在中枢各个水平的神经元转换站（各级反射中枢）；（3）不同区域的大脑皮层，即所谓分析器的高级部位。巴甫洛夫认为各种感觉信息（视、听、嗅、味以及皮肤感觉的信息）都在相应的皮层区，进行精细的、最后的
分析，并转化为感觉。
分析器学说为巴甫洛夫学派一家之言，它与现代感觉生理的许多基本理论是一致的。从
感觉生理学的发展角度来看，这一学说具有一定的意义。但“分析器”这一
概念和术语使用并不广泛，其原因是它没有包括现代感觉
生理以外的其他实质问题或是更多的内容。
质谱仪的一个主要部件，又叫
质量分析器。它的作用是将
离子源产生的
离子按
荷质比(m/z)的差别，按空间的位置或时间的先后进行
分离，以便得到按质荷比(m/z)大小顺序排列的
质谱图。常用分析器有：
磁分析器，
磁场和
电场组合的
双聚焦分析器，
四极分析器，飞行时间分析器，离子回旋共振分析器，离子阱质量分析器等。
分析(Analysis)在Lucene中指的是将域(Field)文本转换为最
基本的索引表示单元—项(Term)的过程。分析器(Analyzer)对分析操作进行了封装，通过执行一系列操作，将文本语汇单元化，这些操作包括提取单词、去除标点符号、去除语汇单元上的音调符号、将大写字母转换成小写、移除常用词、将单词转换为词干（词干还原）等。这个过程也可称为语汇单元化过程(tokenization)，而从文本流中得到的文本块称为语汇单元(tokens)。各tokens与关联的Field名结合就构成了各个项(Term)。在Lucene中，一个标准的分析器Analyzer由两部分组成，一部分是分词器，被称为Tokenizer；另一部分是过滤器，被称为TokenFilter。一个分析器Analyzer往往由一个分词器和多个过滤器组成。这里所说的过滤器，和检索时用的过滤器是完全不同的两个概念，这里所讲的过滤器是用于对用户切分出来的词进行一些处理，如去掉一些敏感词、停用词、大小写转换、单复数转换等等。
在计算机科学和
语言学中，语法分析（
英：Syntactic analysis，也叫Parsing）是根据某种给定的
形式文法对由单词序列（如英语单词序列）构成的输入文本进行分析并确定其语法结构的一种过程。[1]
语法分析器（Parser）通常是作为
编译器或
解释器的组件出现的，它的作用是进行语法检查、并构建由输入的单词组成的数据结构（一般是
语法分析树、
抽象语法树等层次化的数据结构）。语法分析器通常使用一个独立的
词法分析器从输入字符流中分离出一个个的“单词”，并将单词流作为其输入。实际开发中，语法分析器可以手工编写，也可以使用工具（半）自动生成。
在计算机科学和语言学中，语法分析（英：Syntacticanalysis，也叫Parsing）是根据某种给定的形式文法对由单词序列（如英语单词序列）构成的
输入文本进行分析并确定其语法结构的一种过程。
语法分析器（Parser）通常是作为
编译器或
解释器的组件出现的，它的作用是进行语法检查、并构建由输入的单词组成的数据结构（一般是语法分析树、
抽象语法树等层次化的数据结构）。语法分析器通常使用一个独立的
词法分析器从输入字符流中分离出一个个的“单词”，并将单词流作为其输入。实际开发中，语法分析器可以手工编写，也可以使用工具（半）自动生成。
语法分析器的任务主要是确定是否可以以及如何从语法的起始符号推导出输入符号串（
输入文本），主要可以通过两种方式完成：
语法分析是
编译过程的核心部分，其基本任务是根据语言的语法规则进行语法分析，如果不存在语法错误即给出正确的语法结果，并为
语义分析和
代码生成做准备。[2]
LALR分析器是一种规范LR分析方法的简化形式。它可以对上下无关文法进行语法分析。LALR即“Look-AheadLR”。其中，Look-Ahead为“向前看”，L代表对输入进行从左到右的检查，R代表反向构造出最右推导序列。LALR分析器可以根据一种程序设计语言的正式语法的
产生式而对一段文本程序输入进行
语法分析，从而在语法层面上判断输入程序是否合法。 实际应用中的LALR分析器并不是由人手工写成的，而是由类似于
yacc和
GNU Bison之类的LALR语法分析器生成工具构成。由机器自动生成的代码相比较于程序员手工的代码，拥有更好的运行效率而且减少了程序员的工作量。