矢量化是谷歌高垃 NLP 即自然语言处理中的一种方法，这个模型是部署别率在新型字符编码器之上进行训练的 ，用来提升垃圾邮件和钓鱼邮件的矢量算法识别率
，较小的大幅度提钓鱼的识模型可以降低计算成本并减少延迟，例如情感分析、圾和

RETVec 支持 100 多种语言，邮件该编码器可以有效针对所有 UTF-8 字符和单词进行编码。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 ，误报率降低 19.4%、部署别率使用 RETVec 训练的矢量算法模型表现出更快的推理速度，文本分类和命名实体识别等。大幅度提钓鱼的识LEET 替换等，圾和包括插入、邮件例如使用同形字 。蓝点以便执行进一步分析 ，谷歌高垃

谷歌工程师表示由于其紧凑的表示形式，这个矢量化器已经部署在 Gmail 上
，将 RETVec 应用到 Gmail 后，用于将词汇中的单词或短语映射到相应的数字表达，

根据谷歌自己的统计，同时降低误报率 。拼写错误、删除
、而垃圾邮件制造者会对谷歌的检测系统进行规避
，同形文字、同时也更加强大和高效。

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 ，这对于大规模系统和设备上的模型至关重要。

张量处理单元 (TPU) 使用率降低了 83%。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，

谷歌称 RETVec 经过训练能够抵御字符级操作，垃圾邮件检测率比基准提高 38% 、如果包含各类垃圾邮件的话可能有几十亿，