内部外部演算法（英语：inside-outside algorithm）是一种重新检验随机上下文无关文法（probabilistic context-free grammar）生成机率的方式，由James K. Baker 于1979年提出，是一个一般化的向前向后演算法，用来作为随机上下文无关文法其隐马尔可夫模型的属性评估。这种演算法是用来计算某种期望值，举例来说，可以用来成为最大期望算法（一种无监督的学习演算法）的一部分。