序列标注是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在为句子中的每个词或字符分配一个标签。在 torchtext 中，有许多示例可以展示如何进行序列标注。

示例代码

以下是一个简单的序列标注示例代码：

import torch
from torchtext.data import Field, BucketIterator, TabularDataset

# 定义字段
TEXT = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en_core_web_sm', lower=True)
LABEL = Field(sequential=False)

# 加载数据集
train_data, test_data = TabularDataset.splits(
    path='data',
    format='tsv',
    fields=[('text', TEXT), ('label', LABEL)]
)

# 构建词汇表
TEXT.build_vocab(train_data, max_size=25000)
LABEL.build_vocab(train_data)

# 创建迭代器
batch_size = 64
train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(
    (train_data, test_data),
    batch_size=batch_size,
    sort_key=lambda x: len(x.text),
    sort_within_batch=True
)

# 模型定义、训练等代码...

# 更多示例代码和细节，请参考[torchtext官方文档](/torchtext/docs/main.html)

扩展阅读

如果您想了解更多关于序列标注的信息，可以查看以下资源：

图片展示

这里展示一些序列标注的示例图片：

sequence_labeling