在神经网络中实现自然语言处理中的序列标注的一种常见方法是使用循环神经网络（RNN）或变种形式（如LSTM或GRU），结合前馈神经网络。以下是一些建议的步骤指南：
1.数据预处理：将输入序列和相应的标记序列转换为适合神经网络输入的数字形式。这通常涉及将单词标记转换为数字编码或词向量。还需要对数据进行分割，以便创建训练，验证和测试集。
2.模型设计：设计模型架构，包括输入层，隐藏层和输出层。对于基于循环神经网络的序列标注任务，隐藏层通常使用RNN或其变种。输出层使用批量标准化（Batch Normalization）出来的每个单词的预测标记。
3.模型训练：在训练集上训练模型，并使用验证集进行过拟合检测。您可以尝试使用核验证计算（K-Fold Validation），这可以提高模型的稳健性和泛化能力。
4.模型调整：根据模型在验证集上的表现，进行模型超参数的调整和网络结构的修改。
5.模型测试：对测试集进行模型评估，并报告模型的性能。
总之，实现神经网络中的序列标注需要多次尝试并通过持续地训练和评估来提高模型的性能。建议您先从一个简单的模型开始，逐步增加复杂性并研究一些流行的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。