我们介绍了循环神经网络语法（Recurrent Neural Network Grammars），这是一种具有显式短语结构的句子的概率模型。我们解释了高效的推理程序，这些程序使得该模型可以应用于句法分析和语言建模。实验表明，它们在英语中的句法分析性能优于任何单一已发表的监督生成模型，并且在英语和汉语的语言建模方面优于最先进的顺序循环神经网络（Sequential RNNs）。