（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： ✈🍱“hu🐲g”：😏🕰10次📓 “pug”：🔜🤷♂️5次 “🚅✊pun”：12次🙍 “bun”🕵️♀️🏋️♀️：4次 “h🇮🇪🏏ugs”：💎📄5次 第一✔📁步：将所有词🙋拆分为字符，🇦🇮添加结束符 “h🌕🇲🇨ug”🇨🇩 → “h 😌u g ” “p🤺ug” → “🎌👞p u g ” 🚖“pu🎧n” → “p 🔛🤨u n ” “b🕹🉐un”🇮🇱 → “b🕍⏮ u n ”🈁🧹 “hugs☢” → “h🤝 u g 🕳🇭🇷s ”🎣🤹♂️ 初始2️⃣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”：1🌌5次（来自🥘📛“hug👩🎓💙”的10次 +🇯🇵🥺 “hug🥭🦍s”的5次） 🤸♂️💝“u n”🧰：16次（🧬🎭来自“p😓🈹un”☣的12次 + 🇲🇱🏚“bun”的4次🍌） “p🔇➿ u”：17次🖤（来自🌜👩🌾“pug”🔣的5次 +🎺 “pu✉🔟n”的12次👡✉） 第🥗三步：合并最💆♂️🍋高频字🍬🇭🇷符对 假设“🔫p u”🇺🇾频率最高（17次🥌💭），创建新符🏏🈹号“pu”🌴😞， 词汇表扩🐧🗡400污视频展为：{b🥛, g👩🏭💢, h, n, 🚚🇺🇾p, 🦚s, u🔝👎, , pu} 😢🍜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🌸🦡400污视频高频对，直到达到🎒预设的词汇表大小🇸🇧（如GPT-🇹🇿👻2为50,257😍🇵🇦个token）👩🚒👩🦲。
分析这样一个🙂🇦🇮议题有很多视角🚀❎，但是🥫总结起🚰📓400污视频来其实就是两个主🇰🇪要的方向📥🌤：一方面，既▫👇然大量互联网活🛶动都已经收敛到少🔇💽数的超级平台🐭🦎，就可以动员平台🇪🇭🖥对用户的行为、内🍄容的治🌧👩👩👦👦理🌱。一家企业市🏛🆘场部的负责人就👨👧👦🌧告诉数智👿前线，↔以前她很🧒难招在各个🍦平台发文章的🚓🏺人，因为这6️⃣🔄个环节成长⛲🇨🇫性不高，但对企🐐💶400污视频业来讲又是🧝♀️🇹🇴必须要投入🇸🇹🍙且确保🌪水准，⚫招来的人由于很🛫🌞难有职⤴👨👨👧业发展空间，经🌋常流失🎃。
