En el procesamiento del lenguaje natural, la representación del análisis del discurso se refiere a convertir información lingüística en una representación de datos estructurados que pueden ser entendidos por computadoras. Esta representación puede proporcionar la información y la base necesarias para que las computadoras realicen tareas de generación y comprensión del lenguaje natural. Aquí hay varias representaciones comunes del análisis del discurso:
1. Modelo de bolsa de palabras: convierte información de texto en un vector que contiene todas las palabras y su frecuencia de aparición. Cada dimensión del vector corresponde a una palabra y el valor de la dimensión. Indica el número de veces que aparece la palabra correspondiente en el texto.
2. Modelo de incrustación de palabras: asigna palabras a una representación vectorial densa de baja dimensión. Las palabras con semántica similar se pueden asignar a espacios vectoriales similares aprendiendo la información contextual de las palabras.
3. Modelo de incrustación de oración/párrafo: mapea una oración o párrafo en una representación vectorial densa de baja dimensión, que puede capturar su información semántica al aprender la información contextual de la oración o párrafo, y así profundizar. aplicado a la clasificación de textos, cálculo de similitudes y otras tareas.
4. Modelo de árbol gramatical: convierte la información del texto en una estructura de árbol, que se puede convertir en una descripción estructural jerárquica analizando la estructura gramatical de la oración.
Estas formas de representación tienen sus propias ventajas, desventajas y escenarios de aplicación, dependiendo de las necesidades de tareas específicas. Elegir la forma de representación adecuada es crucial para mejorar el rendimiento de las tareas de procesamiento del lenguaje natural.