知乎：https://www.zhihu.com/question/308543084
第一种方法：
基本思路是尽可能找到还原语义的pre-trained embedding。步骤是：
1.原始词有没有2.全小写有没有3.全大写有没有4.首字母大写有没有5.三种次干化有没有6.长得最像的几种编辑方法有没有依次瀑布式查找。当然，最好的方式，是使用subword level的pre-trained language model，生成此OOV的contextual的特征。

第二种方法：
用UNK标签表示所有未登录词，但是UNK的embedding一般不会用零向量。
新增一个UNK标记，作为未登录词。
UNK词向量随机初始化，但是在训练集里面没有UNK，怎么训练它呢？那就在训练的时候根据词频 f(w) ，当f(w) > 2时，采用 z / (z + f(w)) 的概率把词随机变为UNK就行了， z 通常设为 0.8375 。

第三种方法：
加unk词，oov的词都assign到这上面，这是通常做法。而且有太多unk words说不定是你数据处理有问题，试试normalize一下。