要在spaCy中实现序列标注，需要使用命名实体识别（NER）模型。spaCy提供了预训练的NER模型，可以直接在文本数据上进行命名实体识别。
下面是一个简单的示例代码，演示如何在spaCy中使用NER模型进行序列标注：
import spacy
# 加载spaCy的英文模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# 定义要处理的文本
text = "Apple is a famous company founded by Steve Jobs in California."
# 对文本进行处理
doc = nlp(text)
# 输出每个token的文本和对应的实体标签
for token in doc:
print(token.text, token.ent_type_)
在上面的示例中，我们加载了spaCy的英文模型，并对一个包含公司名称、人物名和地点信息的文本进行处理。然后，我们遍历每个token，并输出其文本和对应的实体标签。
通过使用spaCy的NER模型，可以实现序列标注任务，并识别出文本中的命名实体信息。
