يهدف التحليل الدلالي إلى تحويل العبارات الطبيعية إلى تمثيلات معنوية قابلة للفهم من قبل الآلة، أي برامج يتم تنفيذها في بيئة واقعية لتوليد نتيجة محددة. يتم تدريب مُحلّلات التحليل الدلالي الضعيفة التدريب على أزواج من العبارات والنتائج، مع اعتبار البرامج كمتغيرات مخفية. ويُعدّ هذا التحدي صعبًا بسبب المساحة البحثية الكبيرة ووجود برامج زائفة قد تُنتج الإجابة الصحيحة لكنها لا تعمّم على الأمثلة غير المرئية. ويهدف عملنا إلى إدخال تحيّز استقرائي في المحلل لمساعدته على التمييز بين البرامج الصحيحة والبرامج الزائفة. ونستفيد من الفكرة القائلة بأن البرامج الصحيحة من المرجح أن تلتزم بقيود هيكلية معينة عند محاذاة النصوص مع السؤال (مثلاً، من غير المرجح أن تتم محاذاة أجزاء من البرنامج إلى فترات نصية متداخلة)، ونقترح نمذجة المُحاذاة كمتغيرات مخفية منظمة. ولجعل الإطار القائم على المُحاذاة المخفية قابلاً للتطبيق، نُفكّك مهمة التحليل إلى (1) التنبؤ ببرنامج "مجرد" جزئي، و(2) تحسينه مع نمذجة المُحاذاة المنظمة باستخدام البرمجة الديناميكية التفاضلية. ونحقق أداءً متقدمًا على مستوى الحالات الحالية على مجموعتي بيانات WIKITABLEQUESTIONS وWIKISQL. وعند مقارنة النتائج مع نموذج انتباه قياسي، نلاحظ أن الآلية المقترحة للمحاذاة المنظمة تُعدّ مفيدة جدًا.