谷歌最近在 Google Colab 上開源了一個名為 RETVec 的谷歌高垃新型多語言文本矢量化器，這個矢量化器已經部署在 Gmail 上，部署別率用來提升垃圾郵件和釣魚郵件的矢量算法?？谕鈬祥T（?？谕鈬A約外圍上門外圍女）電話微信156-8194-*7106一二線城市外圍預約、空姐、模特、熟女、白領、老師、優質資源識別率，同時降低誤報率。大幅度提釣魚的識

谷歌稱 RETVec 經過訓練能夠抵御字符級操作，圾和包括插入、郵件刪除、藍點拼寫錯誤、谷歌高垃同形文字、部署別率?？谕鈬祥T（海口外圍預約外圍上門外圍女）電話微信156-8194-*7106一二線城市外圍預約、空姐、模特、熟女、白領、老師、優質資源LEET 替換等，矢量算法這個模型是大幅度提釣魚的識在新型字符編碼器之上進行訓練的，該編碼器可以有效針對所有 UTF-8 字符和單詞進行編碼?；?/p>

為什么要訓練這樣一種模型呢？郵件因為 Gmail 每天收發的郵件都在千萬級別，如果包含各類垃圾郵件的藍點話可能有幾十億，而垃圾郵件制造者會對谷歌的谷歌高垃檢測系統進行規避，例如使用同形字。

RETVec 支持 100 多種語言，旨在幫助構建更具有彈性和高效的服務端和設備上的文本分類，同時也更加強大和高效。

根據谷歌自己的統計，將 RETVec 應用到 Gmail 后，垃圾郵件檢測率比基準提高 38%、誤報率降低 19.4%、張量處理單元 (TPU) 使用率降低了 83%。

谷歌工程師表示由于其緊湊的表示形式，使用 RETVec 訓練的模型表現出更快的推理速度，較小的模型可以降低計算成本并減少延遲，這對于大規模系統和設備上的模型至關重要。

矢量化是 NLP 即自然語言處理中的一種方法，用于將詞匯中的單詞或短語映射到相應的數字表達，以便執行進一步分析，例如情感分析、文本分類和命名實體識別等。

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