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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 “pu🍳g”:5次 “p🇦🇺un”:1🐷2次 🎳💽“bun🇩🇲👒”:4次 “hu🍌🎇gs”: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 👨✈️” “p🏡🍁un” 🛑🥢→ “p u🥝 n ”↩ “bun”🛅🔚 → “b u 💳🌧n ” “hug🐺s” → 💎“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 🌷🤱+ “hu🏺gs”的5次) ↪🇸🇽“u n”🥮:16🇺🇦🐅次(来自“p💻un”的🇫🇮12次🐬 + “bun🇲🇶”的4次) “p🇮🇲🍄 u”:1🍍7次(来自“pu🧗♀️g”的🥓5次 🇸🇭⏹+ “pun”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➿tok🦠en)👥🙉。