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序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。

和人理解语言一样，需要分词，分开主谓宾。想要让机器理解自然语言，也需要对输入的语句序列进行分割。
长短期记忆 (LSTM) 是一种循环神经网络 (RNN)，旨在解决传统 RNN 中存在的梯度消失问题。它对间隙长度的相对不敏感是它优于其他 RNN、隐马尔可夫模型和其他序列学习方法的优势。
久远的信息价值小，最新的信息权值大。
通过这种方式，标注出来语句中的名词，从而方便进一步理解语义，做自然语言处理。