随着人工智能的发展，深度学习被广泛应用于各种应用场景中。而其中，自然语言处理领域的应用尤为重要。在自然语言处理中，文本分类、机器翻译、情感分析等任务都需要对句子或者文本进行编码，以便后续的分析和处理。在这些任务中，文本编码器扮演着关键的角色。

传统的文本编码器通常使用循环神经网络（RNN）或者卷积神经网络（CNN）。这些编码器虽然在一定程度上能够完成任务，但是随着深度学习模型的不断深入和复杂化，它们的表现也出现了瓶颈。而式编码器则被提出，来解决这些问题。

式编码器是一种基于自注意力机制的编码器，可以学习文本中不同位置的依赖关系，并将这些信息融合到编码中。这种编码方式相比于传统的编码器，具有独特的优势。首先，式编码器可以自动学习句子中关键词汇，将这些词汇放在编码中的重要位置。这样可以使得编码器更加注重句子中的重要信息，提升了模型的性能。

其次，式编码器的形式化结构，使得其对抗平移不变性的能力更强。这点对于处理文本数据尤其重要，因为文本的语言形式和文化背景的不同，会导致同一语义在不同位置上的表述不一样。式编码器可以自动学习到这种差异，进而在表达语义时更加准确、稳健、精确。

最后，式编码器的性能在大规模数据集上表现得非常优秀。这是因为式编码器可以并行计算，处理每个句子时并不需要考虑上下文，降低了编码的复杂度。在处理大规模数据时，式编码器能够更快、更精确地推理。

总的来说，式编码器的优势在于学习文本中的关键信息、表述的平移不变性以及在大规模数据集上的显著性能。因此，在自然语言处理中，式编码器的应用前景十分广阔。随着模型的不断优化和网络的不断发展，其定位和优势也将得到进一步的验证和应用。