知道了FastText原理之后，我们来说说在使用过程中的一些注意事项，到目前为止，FastText有个比较突出的问题，就是丢失了词顺序的信息，因为隐层是通过简单的求和取平均得到的。为了弥补这个不足，FastText增加了N-gram的特征。
何为N-gram特征
为了处理词顺序丢失的问题，FastText增加了N-gram的特征。具体做法是把N-gram当成一个词，也用embedding向量来表示，在计算隐层时，把N-gram的embedding向量也加进去求和取平均。举个例子来说，假设某篇文章只有3个词，W1，W2和W3，N-gram的N取2，w1、w2、w3以及w12、w23分别表示词W1、W2、W3和bigram W1-W2，W2-W3的embedding向量，那么文章的隐层可表示为：
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通过back-propogation算法，就可以同时学到词的Embeding和n-gram的Embedding了。具体实现上，由于n-gram的量远比word大的多，完全存下所有的n-gram也不现实。FastText采用了Hash桶的方式，把所有的n-gram都哈希到buckets个桶中，哈希到同一个桶的所有n-gram共享一个embedding vector。如下图所示：
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图中Win是Embedding矩阵，每行代表一个word或N-gram的embeddings向量，其中前V行是word embeddings，后Buckets行是n-grams embeddings。每个n-gram经哈希函数哈希到0-bucket-1的位置，得到对应的embedding向量。用哈希的方式既能保证查找时O(1)的效率，又可能把内存消耗控制在O(buckets * dim)范围内。不过这种方法潜在的问题是存在哈希冲突，不同的n-gram可能会共享同一个embedding。如果桶大小取的足够大，这种影响会很小。
Tricks
FastText为了提升计算效率做了很多方面的优化，除了上节提到的Hash方法外，还使用了很多小技巧，这对我们实际写代码的时候提供了很多的借鉴。
首先，对计算复杂度比较高的运算，FastText都采用了预计算的方法，先计算好值，使用的时候再查表，这是典型的空间或时间的优化思路。比如sigmoid函数的计算，源代码如下：
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其次，在Negative Sampling中，FastText也采用了和word2vec类似的方法，即按照每个词的词频进行随机负采样，词频越大的词，被采样的概率越大。每个词被采样的概率并不是简单的按照词频在总量的占比，而是对词频先取根号，再算占比，即
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其中fw表示词w的词频。这里取根号的目的是降低高频词的采用概率，同时增加低频词的采样概率，具体代码如下：
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这样一来，不仅完美了解决了词顺序丢失的问题，计算效率也随之明显提高。
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