Feature Hashing
( John likes to watch movies Mary too also football 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}{\textrm {John}}&{\textrm {likes}}&{\textrm {to}}&{\textrm {watch}}&{\textrm {movies}}&{\textrm {Mary}}&{\textrm {too}}&{\textrm {also}}&{\textrm {football}}\\1&1&1&1&1&0&0&0&0\\0&1&0&0&1&1&1&0&0\\1&1&0&0&0&0&0&1&1\end{pmatrix}}}
(文書の分類やクラスタリングでよくされるように、時制は無視している)
このプロセスでの問題なのが辞書を保存するために多くのスペースが必要で、訓練データのサイズが大きくなるにつれてその必要スペースが増加することである(Heapsの法則(英語版))。 そのうえ、単語集合の大きさが一定数で固定されているときには、その単語集合に含まれない新しい単語や綴りの正しくない単語を使うことで、学習した分類フィルターをすり抜けることができてしまう。これはYahoo! Research(英語版)のスパムフィルタリングでFeature Hashingが使われる理由である。
もちろんHashing Trickの利用は文書分類やその他文書レベルの類似タスクに限られるわけではなく、多くの(あるいは上限が存在しない)数の特徴量を持つあらゆる問題に適用できる。