何为Word Hashing？
仅用于英文中。具体以book这个单词为例，分为三个步骤：
- 在book两端添加临界符#book#
- 采用n-gram的方式分成多个部分，如果是trigrams那么结果是[#bo, boo, ook, ok#]
- 最终book将会用[#bo, boo, ook, ok#]的向量来表示
上面的过程就是word hashing，不难发现，hashing后的结果[#bo, boo, ook, ok#] 每个letter长度都是3个字母，因此成为tri-letter。
这种方式还叫BPE （Byte Pair Encode）
作用
单词词表很大，很容易出现OOV。但是word hashing后，词表不再是单词，而是每个letter，也就是词根，这样词表规模就会小很多。即使单词没有收入，但是词根都有，可以有效避免OOV。
当然，随之而来的可能有副作用，会存在两个不同的单词也有可能具有相同的tri-grams，针对这个问题论文中做了统计，这个冲突的概率非常的低，500K个word可以降到30k维，冲突的概率为0.0044%。
在中文中，其实我们也效仿了这种做饭，会采用字向量的形式，而非词向量，词典包含了大部分的中文，能有效降低oov的可能性。
