（来源：上观新闻）
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同时，依托🚀小米“链主”⬇地位，梳理生🤐态链上下游💺👡企业需求，实现“🏪📣引进一个、带来🇻🇮一串、辐射一🍫🔓片”的集聚效应；🦐😿开放智慧城市、智🧭⭕慧园区等🇸🇰⚖应用场景🔃，支持新技👬💽术、新产品在🐢♊成都先行先试🎋。第一个🙅♂️发现是这个🔔职业内部惊人的分🔧化🌲👨🎨。挤牙膏、没👨❤️👨新意、🚣♀️抠抠搜搜、乔🌍😍布斯棺材板压不住👢🏜了……🌷最近五六年，🍅苹果的风评🔘🧮大概就🍜是以上几个关🍙🍧键词，看📵上去一😔🗑国产1234区副“迟早要完✌”的样🗞♉子🇦🇬🇸🇹。那就会出现↕错判，出现了错判🧷之后，用户的权利😲如何得到保障？目🧖♀️🎗前来看，有很多👩👩👦🥋讨论🇮🇨。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😼 “p🕎🇵🇫un”🤣：12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🦀 ” “pun”🇹🇯📩 → “p u 🚴♀️n ” 👨🔬“bun”❎ → “b u👤🦝 n ” “🧹🇸🇸hugs” →🐺 “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“h💩🇹🇫ug”的🌭10次 ☂+ “h🔭ugs”的5次🇨🇫🐈） “u n🥣”：16次🥝（来自“pu🔦🏯n”的12次 +👟♠ “bun”的4💎😃次） “p u”🇨🇲：17次🔔🗨（来自🇳🇱🇰🇲“pug👩🎤🤪”的5次 + ↪“pun”的1🖼2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, , p💞u} 第四步：迭🇪🇭🤷♂️代重复 ⬜📗继续统计新🇺🇸5️⃣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🇲🇬3️⃣GPT-2为50🈂,257个🇺🇾⛱token）⌨。
