NLP知識表示可以通過以下幾種方式更好地應用于下游任務中：
詞嵌入：使用預訓練的詞嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT等）將文本轉換為低維稠密向量表示。這種表示方法能夠捕捉詞語之間的語義和上下文關系，可以作為下游任務的特征輸入。
句子表示：使用預訓練的句子向量模型（如InferSent、Universal Sentence Encoder等）將整個句子轉換為向量表示。這種表示方法能夠捕捉句子的語義、情感和推理能力，可用于下游任務如文本分類、情感分析等。
語言模型：使用預訓練的語言模型（如GPT、BERT等）可以為下游任務提供更好的文本表示。這些模型在大規模語料庫上進行了預訓練，具有更好的語義理解和上下文感知能力，可以用于任務如文本生成、機器翻譯等。
遷移學習：利用預訓練的NLP知識表示模型，在有限的任務數據上進行微調，可以幫助下游任務更好地泛化和適應新數據。通過遷移學習，可以將大規模的預訓練模型的知識遷移到具體的下游任務中，提高模型的性能。
多任務學習：在多個相關任務上共享模型參數，可以提高下游任務的性能。通過共享底層的NLP知識表示，模型可以在不同任務之間學習到更通用的語義理解能力，從而在下游任務中表現更好。
總之，NLP知識表示可以通過詞嵌入、句子表示、語言模型以及遷移學習和多任務學習等方法更好地應用于下游任務中，提升模型的性能和泛化能力。
