尽管最佳优先句法分析器并不考虑每个可能的语法成分，但是它仍然可以保证找到概率最大的解释。为了进一步说明，可以假定句法分析器找到了一个概率为pl的解释S1。在这里，概率得分的重要性质是一个成分的概率总是小于（或者等于）其任意子成分的概率。如果
还存在一个得分为p2的解释S2，并且p2比p1大，那么，构成它的所有子成分概率将为p2或者更高。这意味着在S1加入之前，所有的这些子成分都已经加人了chart图中。这也意味着构建S2的边是完整的，因此，S2会在待处理表中。既然S2的得分比S1高，那么句法分析器会优先考虑S2。
尽管最佳优先句法分析的思想在概念上很简单，但是，在实践中试图应用这项技术时，仍然存在很多问题。其中一个问题就是如果使用乘积来综合计算得分，那么，随着输入越来越多，对成分的评分会迅速下降。这看起来好像没有问题，但是在实践中，如果语法巨大，则概率下降会非常快。因此，这里的搜索会非常类似于广度优先搜索，即首先生成所有长度为1的成分，然后生成所有长度为2的成分，依次类推。因此，快速找到最好结果的期望就无法实现了。为了处理这个问题，有些系统采用了一些不同的函数来计算语法成分的评分。比如，可以采用任意子成分概率与规则使用概率的最小值，即：
Score(C) = MIN(Score(C → C1,.…, Cn), Score(C1), …, Score(Cn))
这可以得到高于(或者等于)第一个方法的得分。但是，如果存在某个单一的子成分，其得分排名非常糟糕，那么，无论所有其他成分的得分排名如何，任何一个包含它的成分都会被排除。遗憾的是，在同前面一样的84个句子上进行测试时，使用MIN函数会导致准确率下降很多。其准确率只有39%，这比原始的搜索方法还要差一点。不过，其他一些研究者认为，这个方法在实践中性能要更好一些。或许也可以尝试其他的综合评分方法，比如取所有子成分的平均得分。
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