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(来源:上观新闻)
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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 “p🏸👯un”🎹♥:12次 “🎨🇺🇾bun”:4👁🍌次 “✈hugs”:🐖🇸🇧5次 第一步:🚬将所有词拆🧷分为字符,添🎏👐加结束👩👧🤳热精品视频国产人欧洲国产符 “h🌌💱ug” 😂→ “h🖼🇱🇧 u g ” 💀“pu👅g” → “p 🧦🥗u g ” 🌏“pun” ♐→ “p 🇸🇿🛍u n 🕴” “bu🎴✅n” →🐮 “b u n🎏🔬 ” “hu⛹️♀️gs” → 🗳😻“h u🐍⏹ g s ” 初🤦♀️💗始词汇表仅包🦂含基础👵字符:{b🕯, g, ❌🥡h, n, p,🕛 s, u, 3️⃣} 第二步:统🎲计相邻字💝符对的▪出现频率 “u🎧 g”:15🛌次(来自“🚇😈hug”的17️⃣🇦🇲0次 + “h🏌🇰🇳ugs🌧👨🍳热精品视频国产人欧洲国产”的5次) “u🐫🕑 n”🥨🇹🇫:16次(来自⁉👩“pun🌃🦞”的12次 🚍🇸🇿+ “bun”的♨🌓4次) “p u👱♀️”:17次(来🦆🖼自“pug”🎣🇨🇳的5次 👩🦲+ “pun”的🍘👩🦱12次) 🇹🇹第三步:🇲🇩🦒热精品视频国产人欧洲国产合并最🚝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tok⛹️♀️热精品视频国产人欧洲国产en)💈🆘。
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