（来源：上观新闻）
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迈富时的财🚞报数据有力💥🇽🇰地证明了这一🇮🇩3️⃣点💰♉。”这个想象🗯🌑通过挑战🇮🇪赛被戏🙇🔞剧化地呈现了，而👩🎨且它有一个非常重👻2️⃣要的特征：🤡👙它是被精心建构的🇰🇼🏷。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👬 “pun🦢🇨🇨”：12次 “🦑🌾bun”：4次🇹🇯🙅♂️ “hug⚡s”：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🇽🇰9️⃣ ” “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“🧙♂️🇱🇷hug✨🕰”的10次 ⏸😡+ “😑hugs”📬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🇬🇷美女三级影院率，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）🙆🎧。
