该文章提出了一种针对序列标注任务设计的两阶段课程学习（TCL）框架，通过逐渐引入易难的数据实例来提高性能和训练速度，以增强序列标注模型的性能。实验证明了该模型在六个中文分词（CWS）和词性标注（POS）数据集上的有效性，并表明TCL加速了训练并缓解了复杂模型的慢训练问题。