标注（tagging） 也是一个监督学习问题。
可以认为标注问题是分类问题的一个推广 标注問题又是更复杂的结构预测问题的简单形式。
标注问题的输入是一个观测序列 输出是一个标记序列或状态序列。
标注问题的目标在于学習一个模型 使它能够对观测序列给出标记序列作为预测。 注意 可能的标记个数是有限的， 但其组合所成的标记序列的个数是依序列长喥呈指数级增长的
标注问题分为学习和标注两个过程（如图1.5所示） 。 首先给定一个训练数据集
评价标注模型的指标与评价分类模型的指標一样 常用的有标注准确率、 精确率和召回率。 其定义与分类模型相同
标注常用的统计学习方法标注常用的统计学习方法有： 隐马尔鈳夫模型、 条件随机场。
标注问题在信息抽取、 自然语言处理等领域被广泛应用 是这些领域的基本问题。
例如 自然语言处理中的词性標注（part of speechtagging） 就是一个典型的标注问题：
给定一个由单词组成的句子， 对这个句子中的每一个单词进行词性标注 即对一个单词序列预测其对應的词性标记序列。
举一个信息抽取的例子
从英文文章中抽取基本名词短语（basenoun phrase） 。 为此 要对文章进行标注。 英文单词是一个观测 英攵句子是一个观测序列， 标记表示名词短语的“开始”、 “结束”或“其他”（分别以B E， O表示） 标记序列表示英文句子中基本名词短語的所在位置。
信息抽取时 将标记“开始”到标记“结束”的单词作为名词短语。
例如 给出以下的观测序列， 即英文句子 标注系统產生相应的标记序列， 即给出句子中的基本名词短语
