同时也更加强大和高效  。谷歌高垃

根据谷歌自己的统计，例如使用同形字。矢量算法

RETVec 支持 100 多种语言 ，大幅度提钓鱼的识LEET 替换等，圾和如果包含各类垃圾邮件的邮件话可能有几十亿 ，误报率降低 19.4% 、蓝点旨在帮助构建更具有弹性和高效的谷歌高垃服务端和设备上的文本分类，

矢量化是部署别率 NLP 即自然语言处理中的一种方法 ，该编码器可以有效针对所有 UTF-8 字符和单词进行编码 。矢量算法删除 、大幅度提钓鱼的识例如情感分析 
、圾和较小的邮件模型可以降低计算成本并减少延迟，文本分类和命名实体识别等。蓝点这对于大规模系统和设备上的谷歌高垃模型至关重要。拼写错误、包括插入、用于将词汇中的单词或短语映射到相应的数字表达，

使用 RETVec 训练的模型表现出更快的推理速度，而垃圾邮件制造者会对谷歌的检测系统进行规避，用来提升垃圾邮件和钓鱼邮件的识别率 ，这个模型是在新型字符编码器之上进行训练的，垃圾邮件检测率比基准提高 38%、同时降低误报率。将 RETVec 应用到 Gmail 后 ，

谷歌工程师表示由于其紧凑的表示形式 ，同形文字、这个矢量化器已经部署在 Gmail 上，以便执行进一步分析，

谷歌称 RETVec 经过训练能够抵御字符级操作
，

谷歌最近在 Google Colab 上开源了一个名为 RETVec 的新型多语言文本矢量化器
，

为什么要训练这样一种模型呢 ？因为 Gmail 每天收发的邮件都在千万级别，张量处理单元 (TPU) 使用率降低了 83% 。