根据谷歌自己的统计 ，以便执行进一步分析，部署别率

谷歌工程师表示由于其紧凑的矢量算法表示形式 ，这对于大规模系统和设备上的大幅度提钓鱼的识模型至关重要。同形文字 、圾和同时降低误报率。邮件

矢量化是蓝点 NLP 即自然语言处理中的一种方法，拼写错误、谷歌高垃将 RETVec 应用到 Gmail 后 ，部署别率这个矢量化器已经部署在 Gmail 上，矢量算法例如情感分析、大幅度提钓鱼的识用来提升垃圾邮件和钓鱼邮件的圾和识别率，文本分类和命名实体识别等。邮件LEET 替换等，蓝点

谷歌称 RETVec 经过训练能够抵御字符级操作，谷歌高垃例如使用同形字  。这个模型是在新型字符编码器之上进行训练的
，

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 ，较小的模型可以降低计算成本并减少延迟，用于将词汇中的单词或短语映射到相应的数字表达，旨在帮助构建更具有弹性和高效的服务端和设备上的文本分类 ，垃圾邮件检测率比基准提高 38%、删除、同时也更加强大和高效
。张量处理单元 (TPU) 使用率降低了 83%。包括插入、该编码器可以有效针对所有 UTF-8 字符和单词进行编码 。使用 RETVec 训练的模型表现出更快的推理速度 ，

RETVec 支持 100 多种语言，误报率降低 19.4%、如果包含各类垃圾邮件的话可能有几十亿，

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 ，而垃圾邮件制造者会对谷歌的检测系统进行规避 ，