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(来源:上观新闻)
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常用字“廉🚤价”,生僻💮词更“高价”,这🍕🚏种看似不均衡的🇰🇲分配,实则是◻大数据时代效率与🧓🌽成本的平🏴衡之道🏴☠️。S&P Glo🏠bal的🎻🍐AI系统分析超过🇬🇸💫19万份财报电话🏹👕会议记录🚁🌪,从高管🌾回应分析师提问🇰🇲🛋的方式中4️⃣提取前瞻性👩🚒👊市场信号↩。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 “🇿🇼🎬bun”:4次🇽🇰 “hugs”💝成全视频在线观看:5次🇼🇸⏬ 第一步:将所有❗💆♂️成全视频在线观看词拆分为字🏌️♀️符,添加结束🐌🌲符 “hug”🤽♂️ → “h u 👏g ” “pug🙋” → “p 💸u g ”💩 “pun🧞♀️🚿” → “p🔪成全视频在线观看 u n ”〰 “bun” 🧪📇→ “b u n💷☀ ” “🥋hugs9️⃣🦒” → 🐈🤫“h u g s🥬😠 ” 初始词🖕汇表仅👠🇸🇾包含基🚎础字符🇩🇯🕳:{b, g, 📕🕸h, n🌆🏊♀️, p,🈲📐 s,🌡👩👩👧👦 u, t✋🇵🇲} 第二©🐸步:统计🌥相邻字符对🇧🇴的出现频率 “u💱🧬 g”:🈚🍖15次(来自“🌭🦉hug”的10次👩👦❌ + “hugs📎”的5次🛑) “u 🐒n”:1🚭6次(来自“pu⛈💲n”的12次♾️😁 + “bun📛🌮”的4次👭🚈) “p🌽👋 u”:17次😁(来自“p🇷🇺ug”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📮🎿,合并下一个最高👩👦频对,直到达到预🚴♀️设的词汇表大小(🦠如GPT-2为👫50,257个📭token)⛅👴。