Torchのシーケンスラベリングモジュールには、どのようなものがありますか？

Torchには、シーケンスラベリングモジュールには以下の種類があります。

1. nn.CTCLoss：シーケンスラベリングタスクで通常使用される、CTC（Connectionist Temporal Classification）損失を計算するためのモジュール。
2. nn.Transformer：Transformer モデルは、シーケンスラベリングタスクに使用でき、自己注意機構を使用してシーケンス内の長距離依存関係を捕捉できる。
3. nn.LSTMは、長期依存関係をうまく処理できる、シーケンスラベリングタスクに広く使用されているリカレントニューラルネットワーク構造である。
4. nn.GRUは、もう1つの再帰ニューラルネットワーク構造である。LSTMと似ており、系列ラベリングタスクにも使用できる。
5. nn.CRF：条件付き確率場（CRF）は、一般的にニューラルネットワークと組み合わせて使用され、グローバルなラベル分布を学習するためのクラシックなシーケンスラベリングモデルです。

これらのモジュールは柔軟に組み合わせて使用することができ、具体的なタスクの要件に応じて適切なモデル構造を選択します。