（来源：上观新闻）
让我们用一个简化👨👨👦示例说明，假设💤训练语料包含以下💋😰词汇及出现频率：🛃 “hug”📇：10次 “🇮🇨🦀pug”：5次🔘 “pun”👪👨👧：12次 “bu🐭🕉n”：4次 ®“hugs”❤：5次 第一步：🧚♂️🇨🇫将所有词拆分👩👦👦🎛为字符，添加结🥈🚿束符 “hug🏏” → “h 🍸u g ” 🙄👮♀️“pug” → 🦗🦞“p 🕟u g ” 📓💾“pun”📻 → “p ⛅😿u n🏴 ” “b📓🇭🇺un” →🌤⏭ “b u🎾💥 n ” “📖🥾hugs⌛” → 👨👦“h u g 👨💻👨🦳s ” 初🇦🇬⛪始词汇🔹表仅包含基础👨🚀字符：👦🏢{b, g🇧🇼🍤, h, ♌🐎n, 🎌🇷🇪p, s, 🤺u, 🚴😂} 第二步：统计💍相邻字符🧴对的出现频✒率 “u🍫 g”：15次🇧🇷（来自“hu⛔☕g”的10👁次 + 🇸🇸🇳🇱“hugs”👘的5次） 📇♎“u n”👨🎨：16🇱🇰次（来自“pu😭🆘n”的12次 🇪🇭🇮🇸+ “bun🤭⬆”的4次🎣🥗） “p u”：🇮🇪🍑17次（来自“🦷pug🇹🇲▶”的5次 + “🇮🇹pun”的1🥧2次） 第三👨🏫🇲🇻步：合并最高频🇭🇰🚣字符对 假设“🚃😧p u”频率最👨👨👧👦🎱高（17🌘🎬..制服.日韩.中次），🍿💨创建新符号“pu🕠”， 🧢词汇表扩展为🏉◾：{b, 😀g, h, n,💍😼 p, s, 💶♉u, , p😑🇱🇮u} 第四步♑✴：迭代重复🎫🌄 继续统计新🦗🥋语料中的字符对频😅率，合并下一个最👲🇯🇴高频对，🚵♀️直到达到预设的词👳♀️🔦汇表大小😆（如GPT-👨👨👧👦2为5🥬🕘0,257🥫个tok🏸😯en）👗🏦。
苹果在80🇧🇮🛌0美元以上🦐🌛高端手机市场份🥪🇨🇾额超 60✏🥮%，很多用🛥户都不问📻多少钱，只问“🏆是不是最🧗♀️贵的款？”，这使🔷🎱得苹果手机的利🐆润都远高于其它厂🧖♀️商，能📟达到30%至35🚨%，很多安卓🇵🇳厂商，🇳🇦做得好的也才1🇪🇦🦴0%左右，🇧🇫🇬🇵使得苹果能用🙎♂️高溢价持🍰🌑续积累现🇿🇼🥞金，到🍌这种关键时刻开始🐁🍊烧钱换市场🍛👨🎓。提供专车、拼🉐车、顺风车等🚗🤗多元化发⚓🔈射服务 力箭🈷🕷..制服.日韩.中一号主要👨✈️面向微👁小卫星发射市场，🇮🇪🇧🇾提供专车、拼👈车、顺风🔃🧳车等多🧜♀️🇮🇨元化发射服⛹🇬🇾务📹。
