標註問題是分類問題的一個推廣，是更復雜的結構預測問題的一個簡單的形式。
輸入是一個觀測序列，輸出是一個標記序列或者狀態序列。其目的是學習一個模型，使得對於觀測序列能夠給出一個標記序列作爲預測。注意標記個數是有限的，但其組合所成的標記序列的個數是隨着序列長度成指數級增長的。
學習系統基於訓練數據集構建一個模型，表示爲條件概率分佈.p(Y1,Y2...YN|X1,X2...XN)
每一個xi取值爲所以可能的觀測，每一個Yi取值爲所有可能的標記。
標註系統按照學習得到的條件概率分佈模型，對新的輸入觀測序列找到相應的輸出標記序列。
對於輸入的觀測序列找到使條件概率最大的標記序列。
評價標記系統的指標和評價分類系統的指標一樣，常用的有準確率，精確率，召回率。
標註常用的統計學習方法有：隱馬爾科夫模型，條件隨機場。
應用範圍：信息抽取，自然語言處理。