NLP知识表示可以通过以下几种方式更好地应用于下游任务中：
词嵌入：使用预训练的词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT等）将文本转换为低维稠密向量表示。这种表示方法能够捕捉词语之间的语义和上下文关系，可以作为下游任务的特征输入。
句子表示：使用预训练的句子向量模型（如InferSent、Universal Sentence Encoder等）将整个句子转换为向量表示。这种表示方法能够捕捉句子的语义、情感和推理能力，可用于下游任务如文本分类、情感分析等。
语言模型：使用预训练的语言模型（如GPT、BERT等）可以为下游任务提供更好的文本表示。这些模型在大规模语料库上进行了预训练，具有更好的语义理解和上下文感知能力，可以用于任务如文本生成、机器翻译等。
迁移学习：利用预训练的NLP知识表示模型，在有限的任务数据上进行微调，可以帮助下游任务更好地泛化和适应新数据。通过迁移学习，可以将大规模的预训练模型的知识迁移到具体的下游任务中，提高模型的性能。
多任务学习：在多个相关任务上共享模型参数，可以提高下游任务的性能。通过共享底层的NLP知识表示，模型可以在不同任务之间学习到更通用的语义理解能力，从而在下游任务中表现更好。
总之，NLP知识表示可以通过词嵌入、句子表示、语言模型以及迁移学习和多任务学习等方法更好地应用于下游任务中，提升模型的性能和泛化能力。
