【机器学习】循环神经网络（三）

四、序列预测问题

循环神经网络实现的序列到序列的映射（Recurrent Neural Network based Sequence-to-Sequence Mapping）是一种使用循环神经网络来将一个序列数据映射到另一个序列数据的方法，它可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成等任务。

4.1 序列标注问题

序列标注问题（sequence labeling problem）是指给定一个序列数据，为每个元素（通常是单词或字符）分配一个标签的问题。例如，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一种序列标注问题，它的目的是识别出文本中的人名、地名、组织名等实体，并给它们分配相应的标签。序列标注问题是一种典型的监督学习（supervised learning）问题，它需要有标注的数据作为训练集。序列标注问题的难点在于序列数据的长度、复杂度、噪声、非线性等因素，导致很难找到一个准确的模型来描述序列数据的规律。循环神经网络是一种适合处理序列标注问题的神经网络，它可以利用循环的结构来捕捉序列数据的长期依赖（long-term dependency）。循环神经网络的一个常见的应用是双向循环神经网络-条件随机场（Bi-directional Recurrent Neural Net