언어 모델의 내부 표현을 활용하는 다른 방법으로는 Self-Attention, LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 순환 신경망 아키텍처를 활용하는 방법이 있습니다. 이러한 아키텍처는 텍스트의 시퀀스적인 특성을 잘 캡처하고 다양한 NLP 작업에 적용될 수 있습니다. 또한, CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 텍스트의 지역적인 특징을 추출하거나 Transformer와 같은 모델을 사용하여 텍스트의 전역적인 의미를 파악하는 방법도 있습니다. 이러한 다양한 내부 표현 방법은 관계 분류 문제에 적용될 때 모델의 성능을 향상시키고 효율적인 정보 추출을 도와줄 수 있습니다.