1.詞袋模型:將文本信息轉化為包含所有詞及其出現頻率的向量，每個向量維度對應壹個詞，維度值表示對應詞在文本中出現的次數。
2.單詞嵌入模型:將單詞映射到壹個低維的稠密向量表示中，通過學習單詞的上下文信息，將語義相似的單詞映射到壹個相似的向量空間中。
3.句子/段落嵌入模型:將壹個句子或段落映射成壹個低維的稠密向量表示，通過學習該句子或段落的上下文信息，可以捕獲其語義信息，進而應用於文本分類、相似度計算等任務。
4.語法樹模型:將文本信息轉化為樹形結構，通過分析句子的語法結構，可以轉化為層次化的結構描述。
這些表現形式各有優缺點和應用場景，取決於具體任務的需要。選擇合適的表示形式對於提高自然語言處理任務的效果至關重要。