🎉 PyTorch 序列标注教程 🎉
序列标注（Sequence Labeling）是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，常用于命名实体识别（NER）、词性标注（POS）、依存分析等场景。以下是使用 PyTorch 实现序列标注的简明指南：

📚 基本概念

序列标注的核心是为输入序列的每个元素分配一个标签。例如：

  • 命名实体识别：将文本中的实体（如人名、地名、组织名）标记为特定类别
  • 词性标注：识别单词在句子中的词性（名词、动词、形容词等）
  • 分词：将连续文本切分为单词或子词

相关技术包括：

  • BiLSTM-CRF 模型
  • Transformer 编码器
  • CRF（条件随机场）解码

🧱 实现步骤

  1. 数据准备

    • 加载标注数据（如 CONLL-2003）
    • 构建词典与标签映射
    • 使用 torchtext 的 Field 和 Dataset 工具

  2. 模型构建

    • 选择编码器（如 LSTM 或 Transformer）
    • 添加 CRF 层进行标签解码
    • 示例代码： 
      import torch
from torchtext import data
# 定义模型结构...

  3. 训练与评估

    • 使用交叉熵损失函数
    • 通过 torchtext 的 Iterator 进行批量训练
    • 评估指标：准确率、F1 分数

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