下面从模型涉及到的符号开始介绍。
以命名实体识别问题为例。命名实体系统可以自动识别出文本中出现的人名、公司名、时间、地点、国家名、货币名等。
现在，我们要建立一个能够自动识别句子中人名位置的序列模型。它的输入语句是：
x： Harry Potter and Hermione Granger invented a new spell.
给定输入x，我们想让这个序列模型输出y，使得输入的每个单词都对应一个输出值，表示输入单词是否是人名的一部分（输出1表示是人名的一部分，输出0表示不是人名的一部分）。
上面的输入数据是9个单词组成的序列，我们用
来表示这9个单词。
表示输入序列中第t个单词。输出序列也是一样。输出与输入单词一一对应，用
表示。同时，我们用
来表示输入序列的长度，此处
。我们使用
来表示输出序列的长度，此处，
。其他情况，
与
可能不相同。
我们用
来表示第i个训练样本的第t个元素，
表示第i个训练样本的长度；同样地，
表示第i个训练样本的输出序列长度。
那么如何表示一个序列里单独的单词呢？如何表示像Harry这样的单词？
我们需要做一张词表，也称为词典。假如我要做一个包含10000个单词的词典，那么构建这个词典的一个方法就是遍历你的训练集，并且找到前10000个常用单词；或者你也可以去浏览一些网络词典，找出英语里最常用的10000个单词。假设在这个字典中，a是第一个单词，Harry是第4075个单词，最后一个单词是zulu。接下来我们可以用One-hot表示法来表示词典里的每个单词。举个例子，在这里表示Harry这个单词，那么
其中第4075行是1，其余都是0的向量。
指代句子里的任意词，用One-hot表示，它只有一个1值，其余都是0。所以上面的例子中会有9个One-hot向量来表示上面的输入x。
接下来我们就可以建立一个序列模型，来学习输入x和目标输出y之间的一个映射，这是一个监督学习。
最后，如果输入序列中的单词在词典中不存在，那么可以创建一个新的标记，Unknown Word，UNK，表示不在词典里面的单词。
注：内容主要来自：Andrew NG的序列模型课程。