序列标注一般可以分为两类：
1、原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。
2、联合标注（Joint segmentation and labeling）：所有的分段被标注为同样的标签。
命名实体识别（Named entity recognition， NER）是信息提取问题的一个子任务，需要将元素进行定位和分类，如人名、组织名、地点、时间、质量等。
举个NER和联合标注的例子。一个句子为：Yesterday , George Bush gave a speech. 其中包括一个命名实体：George Bush。我们希望将标签“人名”标注到整个短语“George Bush”中，而不是将两个词分别标注。这就是联合标注。
BIO标注
解决联合标注问题的最简单的方法，就是将其转化为原始标注问题。标准做法就是使用BIO标注。
BIO标注：将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置，“O”表示不属于任何类型。
比如，我们将 X 表示为名词短语（Noun Phrase, NP），则BIO的三个标记为：
（1）B-NP：名词短语的开头
（2）I-NP：名词短语的中间
（3）O：不是名词短语
因此可以将一段话划分为如下结果;
我们可以进一步将BIO应用到NER中，来定义所有的命名实体（人名、组织名、地点、时间等），那么我们会有许多 B 和 I 的类别，如 B-PERS、I-PERS、B-ORG、I-ORG等。然后可以得到以下结果：
