（来源：上观新闻）
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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 “p🕐ug”：5次💦😢 “pun”：1🗣2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 ” 🆓“pu🇱🇮g” → “🇵🇦🇲🇬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🤙😔, t} 第二步🥮🥯青青草草天堂：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”：1🏋️♀️6次（来🚟🏃♀️自“pun”的1😏⛩2次 + “bu🦡🐷n”的4👩✈️次） “p u🎆🧿”：17次（💩🌕来自“pug🚀”的5✒青青草草天堂次 + 💵🇺🇸“pun”的🛃青青草草天堂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50,25🍦📇7个to🇺🇾⛹ken）🔹🇲🇽。
