（来源：上观新闻）
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4月1🤖🎉3日，邓白氏中🎄⛺国区业务副总🔤🈺欧美日韩久久一区二区裁康凯向媒体介😘绍企业发展🤮情况🙁⛲。201🈚📔6年，瑞🐳士苏黎😏世大学🥞的Ri💩欧美日韩久久一区二区co S🇵🇳ennric☀h等人将其引入自🦗然语言处理💴领域，发表了奠基🥤⏭性论文《Neur👀🥄al 👮♀️Machine 😆🇬🇵Transla🇮🇨🦖tion of 🌟💗Rare W💟ords 🤷♀️👃with 👂Subwo😃rd Un🏥🌲its》，开🔷创了子👨🔬🏴☠️词分词的新纪元🇷🇼。
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 “p📭ug”：5次 “🚽pun”：12次📼🐉 “bu🤛💓n”：4次 “🅾hugs🧱🇪🇬”：5次 第一🤢👤步：将所有词拆分😙为字符，添加结束🇮🇹符 “hug”🇦🇴 → “h u 📊⏪g ” “p🛫🍳ug” → 🇹🇨🤞“p 🇲🇪🧩u g ” “🍯🧘♀️pun” 🍻→ “p u🚵♀️ n ”🔷🦟 “bu🤽♀️n” → 🔫🍕“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, t🇰🇾} 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 💇+ “hugℹ❌s”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 +🥊 “pu✴🛢n”的1🧞♂️🦖2次） 第三🍸👨👧👦欧美日韩久久一区二区步：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to🇱🇮😖ken📑）🇸🇧🧸。
