神经网络Transformer架构中的序列标注 序列标注是自然语言处理中的基础任务，指为输入序列中的每个单元分配对应标签。在Transformer架构中，该任务通过编码器的分层表示能力和解码器的自回归特性实现精准的跨位置依赖建模。 序列标注的核心是将位置感知的向量表示映射为标签分布。以命名实体识别为例，输入序列[ "John","lives","in","Paris"]需输出[ "B-PER","O","O","B-LOC" ]标签。Transformer编码器通过多层自注意力机制，使每个位置的隐藏状态融合全局上下文信息。具体实现时，最后一层编码器输出的隐藏状态通过线性层和Softmax函数计算每个位置对应所有可能标签的概率分布。 在训练阶段，模型采用最大似然估计优化参数。对于长度为N的序列，损失函数定义为所有位置交叉熵损失之和：L=−∑ (i=1)^N∑ (c=1)^C y_ (i,c) log(p_ (i,c))，其中C为标签类别数，y_ (i,c)为真实标签的one-hot编码，p_ (i,c)为模型预测概率。通过反向传播调整词嵌入、注意力权重和前馈网络参数，使模型学会根据上下文区分实体边界。 针对标签不平衡问题，可采用类别权重调整策略。在计算损失时，对样本量少的类别（如"B-LOC"）赋予较高权重：L=−∑ (i=1)^N w (y_ i) log(p_ (i,y_ i))，其中w_ (y_ i)根据标签出现频率的倒数确定。同时使用标签平滑技术，将真实标签分布从[ 0,1]调整为[ ε/(C-1), 1-ε ]区间，防止模型对训练数据过拟合。 推理阶段采用维特比算法进行全局最优标注。通过动态规划计算最大概率路径：定义δ_ t(i)=max_ (j∈S) δ_ (t-1)(j)A_ (j,i)B_ i(o_ t)，其中A为标签转移矩阵，B为发射概率（即模型输出），S为所有可能标签集合。该算法通过保存路径回溯指针，最终输出整体最优标注序列。 在长序列处理中，采用分段标注策略。将超长序列按语义边界切分为子段，在各段间添加特殊分隔符，通过位置编码重置保持位置敏感性。同时使用滑动窗口注意力机制，限制每个位置只关注相邻k个单元，将计算复杂度从O(N^2)降至O(N×k)。 多语言序列标注通过共享子词词汇表实现跨语言迁移。在嵌入层使用语言标识符区分语种，在注意力计算时加入语言相对位置偏置：Attention(Q,K,V)=Softmax((QK^T)/√d+B_ (lang))V，其中B_ (lang)为语言特定的偏置矩阵。这种设计使模型既能学习语言通用特征，又保留语种特异性。 最新进展引入指针网络增强边界检测。在标准标注框架上增加边界预测模块，通过双线性注意力计算位置i和j之间的边界得分：s_ (i,j)=h_ i^T W_ b h_ j，其中W_ b为可训练参数矩阵。将边界信息与标签预测联合优化，显著提升嵌套实体识别准确率。