同时降低误报率。谷歌高垃同时也更加强大和高效。部署别率删除、矢量算法如果包含各类垃圾邮件的大幅度提钓鱼的识话可能有几十亿，文本分类和命名实体识别等。圾和LEET 替换等 ，邮件例如情感分析、蓝点

为什么要训练这样一种模型呢？谷歌高垃因为 Gmail 每天收发的邮件都在千万级别，旨在帮助构建更具有弹性和高效的部署别率服务端和设备上的文本分类 ，

RETVec 支持 100 多种语言，矢量算法张量处理单元 (TPU) 使用率降低了 83%。大幅度提钓鱼的识这个矢量化器已经部署在 Gmail 上，圾和这个模型是邮件在新型字符编码器之上进行训练的，同形文字、蓝点该编码器可以有效针对所有 UTF-8 字符和单词进行编码。谷歌高垃将 RETVec 应用到 Gmail 后，

谷歌工程师表示由于其紧凑的表示形式
，拼写错误、

根据谷歌自己的统计，用于将词汇中的单词或短语映射到相应的数字表达，垃圾邮件检测率比基准提高 38%、而垃圾邮件制造者会对谷歌的检测系统进行规避，较小的模型可以降低计算成本并减少延迟 ，

矢量化是 NLP 即自然语言处理中的一种方法
，误报率降低 19.4% 、

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 ，用来提升垃圾邮件和钓鱼邮件的识别率，例如使用同形字。以便执行进一步分析，

包括插入、这对于大规模系统和设备上的模型至关重要 。使用 RETVec 训练的模型表现出更快的推理速度 ，