transformer 结构化数据

Transformer结构主要用于处理序列数据，如自然语言处理任务中的文本序列。但是，Transformer也可以用于处理结构化数据，只需要将结构化数据转化为序列形式。

一种常见的方法是使用将结构化数据转换为文本序列的技术，例如将每个数据样本的特征值按照一定的顺序拼接到文本序列中。然后，可以使用Transformer模型对这些文本序列进行处理。

另外，还可以使用类似于自然语言处理任务中的注意力机制来处理结构化数据。例如，在处理表格数据时，可以将表格中的每一行或每一列作为一个序列，并使用Transformer中的注意力机制来学习不同行或列之间的关系。

总而言之，通过适当的数据转换和注意力机制的使用，Transformer可以用于处理结构化数据，并提取其内部的关系和表示。