جاسازی کلمه
برای بازنمایی معنایی کلمه، اکثر رویکردهایی که تعبیه‌های چند معنایی تولید می‌کنند را می‌توان به دو دسته اصلی بدون نظارت و مبتنی بر دانش تقسیم کرد. یک روش مبتنی بر word2vec skip-gram یعنی Multi-Sense Skip-Gram (MSSG) که تمایز معنی کلمه و جاسازی را به‌طور همزمان انجام می‌دهد، زمان آموزش را نیز بهبود بخشیده و تعداد معانی خاصی را برای هر کلمه در نظر می‌گیرد. در این روش تعداد معانی در نظر گرفته شده می‌تواند بسته به هر کلمه متفاوت باشد. همچنین این روش با ترکیب دانش قبلی بدست آمده از پایگاه داده‌های لغوی (به عنوان مثال، وردنت، ConceptNet و بابلنت) و جاسازی کلمه و ابهام زدایی معنی کلمه و روش مناسب‌ترین حاشیه نویسی حسی (MSSA) و با در نظر گرفتن بافت کلمه در یک پنجره از پیش تعریف شده، مفاهیم کلمه را از طریق یک رویکرد بدون نظارت و مبتنی بر دانش برچسب گذاری می‌کند. هنگامی که کلمات ابهام زدایی می‌شوند، می‌توان آنها را در یک تکنیک استاندارد جاسازی کلمه استفاده کرد، در نتیجه جاسازی‌های چند معنایی تولید می‌شوند. معماری MSSA این امکان را می‌دهد تا فرایند ابهام زدایی و حاشیه نویسی به‌طور مکرر و به شیوه ای خود-بهبود انجام شود.
زبان چینی
اصطلاحات چینی وام گرفته شده در این زبان‌ها به گستردگی برای ایجاد واژگان مرکب برای مفاهیم جدید (همانند استفاده از ریشه‌های لاتین و یونانی باستان برای مفاهیم جدید در زبان‌های اروپایی) استفاده می‌شوند. و این گونه اصطلاحات جدید یا معانی جدید برای عبارات قدیمی پرشماری در اواخر قرن ۱۹ و اوایل قرن ۲۰ برای نامگذاری مفاهیم و مصنوعات غربی ایجاد شد. این واژگان که با حروف چینی مشترک نوشته شده‌اند، آزادانه بین زبان‌ها وام گرفته می‌شوند. آن‌ها حتی به زبان چینی که معمولاً در برابر وام‌واژه‌ها مقاوم است نیز وارد شده‌اند؛ بنابراین نسبت واژگان چینی در زبان‌های فنی، انتزاعی یا رسمی بیشتر از گونه‌های گفتاری و غیررسمی است. به عنوان مثال، در ژاپن، کلمات چینی حدود ۳۵٪ کلمات در مجلات سرگرمی، بیش از نیمی از کلمات در روزنامه‌ها و ۶۰٪ کلمات در مجلات علمی را تشکیل می‌دهند.