在Torch中，序列標注模塊有以下幾種：
nn.CTCLoss：用于計算CTC（Connectionist Temporal Classification）損失的模塊，通常用于序列標注任務中。
nn.Transformer：Transformer模型可以用于序列標注任務，通過自注意力機制來捕捉序列中的長距離依賴關系。
nn.LSTM：長短期記憶網絡（LSTM）是一種循環神經網絡結構，廣泛用于序列標注任務中，可以較好地處理長期依賴關系。
nn.GRU：門控循環單元（GRU）是另一種循環神經網絡結構，與LSTM相似，也可以用于序列標注任務。
nn.CRF：條件隨機場（CRF）是一種經典的序列標注模型，通常與神經網絡結合使用，用于學習全局標注分布。
這些模塊可以靈活組合使用，根據具體任務需求選擇合適的模型結構。
