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(jīng)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（海口外圍預(yù)約外圍上門外圍女）電話微信156-8194-*7106一二線城市外圍預(yù)約、空姐、模特、熟女、白領(lǐng)、老師、優(yōu)質(zhì)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(jīng)過訓(xùn)練能夠抵御字符級操作，圾和包括插入、郵件刪除、藍(lán)點(diǎn)拼寫錯誤、谷歌高垃同形文字、部署別率?？谕鈬祥T（?？谕鈬A(yù)約外圍上門外圍女）電話微信156-8194-*7106一二線城市外圍預(yù)約、空姐、模特、熟女、白領(lǐng)、老師、優(yōu)質(zhì)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(jìn)行訓(xùn)練的，該編碼器可以有效針對所有 UTF-8 字符和單詞進(jìn)行編碼。圾和

為什么要訓(xùn)練這樣一種模型呢？郵件因?yàn)?Gmail 每天收發(fā)的郵件都在千萬級別，如果包含各類垃圾郵件的藍(lán)點(diǎn)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(tǒng)進(jìn)行規(guī)避，例如使用同形字。

RETVec 支持 100 多種語言，旨在幫助構(gòu)建更具有彈性和高效的服務(wù)端和設(shè)備上的文本分類，同時也更加強(qiáng)大和高效。

根據(jù)谷歌自己的統(tǒng)計，將 RETVec 應(yīng)用到 Gmail 后，垃圾郵件檢測率比基準(zhǔn)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(xùn)練的模型表現(xiàn)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(guī)模系統(tǒng)和設(shè)備上的模型至關(guān)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(yīng)的數(shù)字表達(dá)，以便執(zhí)行進(jìn)一步分析，例如情感分析、文本分類和命名實(shí)體識別等。