جاسازی کلمه
در پردازش زبان طبیعی (NLP)، جاسازی کلمه اصطلاحی است که برای نمایش کلمات به منظور تجزیه و تحلیل متن استفاده می‌شود، ساختار آن معمولاً به شکل یک بردار با مقادیر واقعی است که معنای هر کلمه را به گونه‌ای رمزگذاری می‌کند که کلماتی که در بردار به هم نزدیک‌تر هستند از نظر معنی نیز مشابه باشند. جاسازی کلمات را می‌توان با ترکیبی از عملیات مدل‌سازی زبان و تکنیک‌های یادگیری ویژگی به دست آورد که در آن نگاشتی از واژگان کلمات یا عبارات به بردارهای اعداد واقعی انجام می‌شود. این عمل از نظر مفهومی به معنای یک جاسازی ریاضی از فضایی با ابعاد بزرگ به فضای برداری پیوسته با ابعاد بسیار کمتر است.
Word2vec
Word2vec از هر دو ساختار مدل برای تولید یک نمایش توزیع‌شده از کلمات استفاده می‌کند:مدل بسته کلمات(CBOW) یا ان-گرم. در بسته کلمات پیوسته، مدل، کلمه فعلی را از یک پنجره از کلمات متنی اطراف پیش‌بینی می‌کند. ترتیب کلمات متن بر پیش‌بینی تأثیر نمی‌گذارد. در معماری اسکیپ پیوسته، این مدل از کلمه فعلی برای پیش‌بینی پنجره اطراف کلمات متن استفاده می‌کند. در این معماری وزن این کلمات به مراتب بیشتر از کلمه متن فاصله است. طبق تحقیقاتی، CBOW سریعتر است، در حالی که skip-gram کندتر است، اما کارهای بهتر برای کلمات نادرست انجام می‌دهد.