核心关键词的表示方法可以有多种，常见的包括以下几种：
1. 单词向量表示：利用词嵌入技术，将每个关键词表示为一个固定长度的向量。常用的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和BERT等，通过这些模型可以将关键词转换为密集的向量表示。
2. TF-IDF表示法：TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，通过计算关键词在文本中的词频和逆文档频率，得到每个关键词的权重表示。这种表示方法可以用于文本分类、聚类等任务。
3. One-hot编码：将每个关键词表示为一个稀疏的向量，其中只有一个元素为1，表示关键词的位置，其他元素为0。这种表示方法简单直观，适用于一些简单的文本处理任务。
4. Word2Vec/Doc2Vec：通过训练Word2Vec或Doc2Vec模型，可以将关键词表示为一个连续的向量，同时考虑了词语之间的语义关系。这种表示方法可以用于词义相似度计算、文档相似度计算等任务。
5. 词袋模型（Bag of Words）：将每个关键词表示为一个固定长度的向量，其中包含了文本中每个词汇的出现频率信息。这种表示方法常用于文本分类、情感分析等任务。
核心关键词的表示方法可以根据具体任务的需求选择合适的方法，通过合理的表示方法可以更好地利用关键词信息，提高文本处理任务的性能。