在自然语言处理中，利用余弦和正弦函数来表示语序的方式遵循何种原理和技术？

在自然语言处理(NLP)中，使用余弦和正弦函数来表示语序通常涉及到词向量（Word Embeddings）和序列模型（如循环神经网络RNNs或Transformer）的技术，特别是用于捕获词语之间的语义关系和顺序信息。

这种技术基于这样一个假设：相似的词语在向量空间中应该有相近的位置。其中一种常见的方法是利用预训练的词嵌入，比如Word2Vec或GloVe，它们通过计算词语在上下文中的共现频率得到低维向量，这些向量包含了词语的语义信息。然而，这些固定维度的词向量可能不完全捕捉到词语在句子中的位置依赖。

为了捕捉序列信息，研究人员引入了诸如门控循环单元(GRU)或长短期记忆(LSTM)的循环神经网络，以及Transformer的自注意力机制。在这些模型中，可能会使用傅里叶变换，包括余弦和正弦函数，来将输入的词向量转换成不同频率成分的特征，这有助于模型学习长期依赖性。具体来说，这被称为词序编码（Sequence Encoding），它通过将位置编码与词向量相加，使模型能够区分词语的不同顺序。

一个简单的示例是，在Transformer模型中，可以将位置编码添加到词向量上：

pos_encoding = positional_encoding(sentence_length, embedding_dim)
contextualized_word_vectors = word_vectors + pos_encoding

在这里，`positional_encoding`通常是余弦或正弦波形，其参数取决于句子长度和词向量维度。通过这种方式，模型可以在不直接考虑绝对位置的情况下，从词向量中学习相对顺序信息。