在自然语言处理中，高覆盖率的词嵌入表通常体积庞大。例如，100万个300维的32位浮点向量将占用1.2GB内存。传统压缩方法包括缩减词汇量、降低向量维度或减少位宽，但本文提出了一种创新方案：利用概率数据结构实现压缩。

Bloom嵌入算法原理

常规嵌入表中，每个单词对应唯一ID作为索引。而Bloom嵌入让所有单词共享向量空间：通过多个哈希函数将单词映射到不同行，最终向量为这些行向量的和。例如：

1
2
3
4

def get_vector(table, word):
    hash1 = mmh3.hash(word, seed=0) % table.shape[0]
    hash2 = mmh3.hash(word, seed=1) % table.shape[0]
    return table[row1] + table[row2]

这种设计使得20个单词可通过15个向量实现唯一表示，碰撞概率极低。实验显示，在20个词汇的小型测试中，双哈希策略实现了零碰撞。

实际应用

1. spaCy中的实现
   MultiHashEmbed架构使用4个哈希种子生成ORTH/PREFIX等属性的嵌入，12,500个96维向量仅占用5MB。关键代码：

   1 2	rows = ops.hash(orths, seed) % nr_hash_vector vocab_vectors = hash_vectors[rows].sum(axis=1)

2. floret扩展
   改进fastText的子词机制：将单词和子词向量存入同一哈希表，双哈希策略使50K向量即可处理韩语等黏着语，性能超越传统800K向量模型：

   向量类型	依存分析UAS	准确率提升
   无预训练	72.5	-
   floret(50K)	82.8	+10.3

该方法特别适合处理拼写错误、长复合词和形态丰富的语言。相关实现已开源，包含英语、芬兰语、韩语等演示项目。