是的，上下文嵌入可以用于句法分析和语法树分析。句法分析是指对自然语言句子的结构进行分析，可以将句子解析为语法结构树或依赖图。语法树分析是一种常用的句法分析方法，可以将句子分解为一系列的短语和子短语，并通过树状结构表示它们之间的关系。

  传统的句法分析方法通常基于规则和手工特征，但这些方法往往需要大量的人工工作和专业知识，并且在处理复杂的句子结构时效果不佳。相比之下，基于深度学习的上下文嵌入方法可以通过学习语义和实际的句子表示来解决这些问题。

  上下文嵌入方法利用神经网络模型，在语料库中学习到句子中每个单词的分布式表示。这些分布式表示捕捉了单词之间的语义和句法关系。在句法分析和语法树分析中，我们可以利用上下文嵌入来预测单词之间的依存关系，从而构建语法结构树或依赖图。

  具体来说，我们可以使用预训练的上下文嵌入模型，如BERT、GPT等，将句子中的每个单词转化为固定长度的向量表示。然后，我们可以使用这些向量进行句法分析和语法树分析。例如，我们可以使用递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来预测句子中的依存关系，或者使用Tree-LSTM等模型构建语法结构树。

  总之，上下文嵌入是一种强大的工具，可以提高句法分析和语法树分析的准确性和效率。它能够从大规模语料中学习到句子的语义和句法信息，并在句子理解和分析任务中发挥重要作用。