在自然语言处理中，话语分析的表征是指将语言信息转换成计算机可以理解的结构化数据表示形式。这种表征可以为计算机实现自然语言理解和生成任务提供必要的信息和基础。下面列举几种常见的话语分析的表征：
1. 词袋模型：将文本信息转换成一个包含所有单词及其出现频率的向量，每个向量维度对应一个单词，维度值表示对应单词在文本中出现的次数。
2. 词嵌入模型：将单词映射成一个低维稠密的向量表示，可以通过学习单词的上下文信息，将具有相似语义的单词映射到相近的向量空间中。
3. 句子/段落嵌入模型：将句子或段落映射成一个低维稠密的向量表示，可以通过学习句子或段落的上下文信息，捕捉其语义信息，从而进一步应用于文本分类、相似度计算等任务。
4. 语法树模型：将文本信息转换成一个树形结构，可以通过分析句子的语法结构，将其转换成分层的结构描述。
这些表征形式有各自的优缺点和应用场景，取决于具体任务的需要，选择合适的表征形式对于提升自然语言处理任务的效果至关重要。