要在spaCy中實現序列標注，需要使用命名實體識別（NER）模型。spaCy提供了預訓練的NER模型，可以直接在文本數據上進行命名實體識別。
下面是一個簡單的示例代碼，演示如何在spaCy中使用NER模型進行序列標注：
import spacy
# 加載spaCy的英文模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# 定義要處理的文本
text = "Apple is a famous company founded by Steve Jobs in California."
# 對文本進行處理
doc = nlp(text)
# 輸出每個token的文本和對應的實體標簽
for token in doc:
print(token.text, token.ent_type_)
在上面的示例中，我們加載了spaCy的英文模型，并對一個包含公司名稱、人物名和地點信息的文本進行處理。然后，我們遍歷每個token，并輸出其文本和對應的實體標簽。
通過使用spaCy的NER模型，可以實現序列標注任務，并識別出文本中的命名實體信息。
