（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： “h🔡ug”：10🇨🇮次 “pug🙉🇮🇴”：5次 🚺😁“pun”🕹：12次 “b🧑🕢un”🌂：4次🧒🦠 “h📢ugs”：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 ” “pu🇦🇨🧢n” →🧝♂️👢 “p u 👨🌾n ” 🥓🍲“bun🧀🇱🇦” → “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, 👀} 第🇻🇦🇻🇳二步：统计相邻字🍣符对的出现✍频率 “u💤 g”：1🙏🇵🇸5次（来🏆自“hu🦝🈚g”的1🇷🇪0次 +🔭 “hugs😟👩🌾”的5次） “u💄🇹🇷 n”：16✉🌇五月开心婷婷六月丁香婷次（来自“p🧬🇲🇿un”的12次🎟🤙 + 🧷“bun”的4🥍次） “p🦟 u”：1👆🖨7次（来📙五月开心婷婷六月丁香婷自“pug”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（1🐂🍇7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GP📲T-2为50🔳🚿,257个t🐊oken）🇳🇪。
200亿，🔖是对“概率🏕🚩”的定😘🖕价🕷。其次是粉丝群体与🥴🕜参半核心客〽群的高度融合🛁。这一判断并非凭空4️⃣而来💬👆。用户不需要离开☂🤹♀️Word📲🇹🇰。Robl👜ox 官😌方数据显示，目前🚒🆓平台已有💆♂️🈚半数用户🇩🇯🇮🇹完成年👩🦰🔋龄认证🇸🇱。过去三年，小阔科🇻🇺🎷技累计投入◼🇨🇺营销费👩❤️👩用高达 💅👼26.6 亿元🍀，年复合增🗝长率达101.8🌓%，远🚘🤓超同期营收 51🤗☄% 的复合增长😓率🆑。
