我们能不能在解释这些嵌套结构的困难时，只说因为它们不合英语的语法呢？答案似乎是否定的。在例句（13.5ii）至例句（13.8ii）中的复杂句子所用的结构与在例句（13.5i）至例句（13.8i）中的比较容易的句子所用的结构是相同的。容易句子和复杂句子之间的差别似乎是根据嵌套的数目来调节的。然而，我们无法在语法中规定只允许N个嵌套而不允许N+1个嵌套。

进一步说，这些句子的复杂性看起来是一种语言处理中的现象；关于人的剖析机制的某些事实不能处理这种多重嵌套的现象。如果复杂性是一种“剖析”中的事实，而不是语法中的事实，那么，由于同样的原因，我们就可以期望在其他语言中的句子也具有这样的复杂性。这就是说，尽管其他语言有着不同的语法，但我们可以假定，人的剖析的体系结构是各种语言共享的，从一种语言到另一种语言是相同的。

这种类型的多重嵌套结构在其他语言中看起来也存在，而且处理起来同样很困难。例如，日语中允许一个简单的嵌套从句，再增加嵌套就会使句子变得难以处理（Cowper, 1976; Babyonyshev and Gibson, 1999)。

对于这些复杂性效应，已经提出了一些解释，其中很多是根据记忆来解释的。这种解释所依赖的直觉是：每个嵌套都要求一些记忆资源来存储。多层嵌套的句子或者要使用很多记忆资源，或者要形成多重的记忆跟踪，从而造成了不同记忆之间的混淆。其结果就使得这样的句子处理起来非常困难。

例如，Yngve(1960）提出，人的剖析是基于一个容量有限的栈（stack）进行的。这种基于栈的剖析把不完全的短语结构规则存储到栈中；如果多重的不完全短语在这个栈中嵌套起来，那么栈就要对每个不完全的规则进行登录。Yngve认为，这种不完全的短语结构规则越多，人的剖析器就需要把它们存储到栈中，因此句子也就越复杂。根据Yngve的直觉，这种栈的有限性意味着英语事实上是正则语言，而不是上下文无关语言，其原因在于：如果上下文无关语法的栈的容量是有限的，那么，它就可以用有限自动机来模拟。

作为这种模型的一种扩充,（Miller and Chomsky,1963)提出，自嵌入结构（self-embedded）是特别困难的。在自嵌入结构中，一个句法范畴A被嵌入到另一个A中，而周围被其他单词包围（X和Y）：

这样的结构处理起来会非常困难，因为基于栈的剖析可能会把栈中规则的两个副本混淆起来。自嵌入的问题可以自然地用基于激活（activation-based）的模型来模拟，这种模型对于一个特定的规则只有一个副本。