자연어 처리에서 담화 분석의 표현은 언어 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조화된 데이터 표현으로 변환하는 것을 의미합니다. 이 표현은 컴퓨터가 자연어 이해 및 생성 작업을 실현하는 데 필요한 정보와 기반을 제공할 수 있습니다. 담화 분석의 몇 가지 일반적인 표현은 다음과 같습니다.
1. Bag of Words 모델: 텍스트 정보를 모든 단어와 해당 단어의 발생 빈도를 포함하는 벡터로 변환합니다. 각 벡터 차원은 단어와 차원 값에 해당합니다. 해당 단어가 텍스트에 나타나는 횟수를 나타냅니다.
2. 단어 임베딩 모델: 단어를 저차원 밀집 벡터 표현으로 매핑합니다. 유사한 의미를 가진 단어는 단어의 문맥 정보를 학습하여 유사한 벡터 공간으로 매핑될 수 있습니다.
3. 문장/단락 임베딩 모델: 문장이나 단락을 저차원 밀집 벡터 표현으로 매핑하여 문장이나 단락의 문맥 정보를 학습하여 의미 정보를 캡처할 수 있습니다. 텍스트 분류, 유사성 계산 및 기타 작업에 적용됩니다.
4. 문법 트리 모델: 텍스트 정보를 트리 구조로 변환하고, 이는 문장의 문법 구조를 분석하여 계층적 구조 설명으로 변환할 수 있습니다.
이러한 표현 형식에는 특정 작업의 요구 사항에 따라 고유한 장점, 단점 및 적용 시나리오가 있습니다. 적절한 표현 형식을 선택하는 것은 자연어 처리 작업의 성능을 향상시키는 데 중요합니다.