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.
مدل بسته کلمات
مدل بسته‌ای کلمات، تنها نمایش‌دهندهٔ تعداد کلمات مهم است. مثلاً، در مثال بالا «جان دوست دارد فیلم تماشا کند. مری هم فیلم را دوست دارد.» نمایش بسته‌ای از کلمات این واقعیت را نشان نمی‌دهد که در این متن نام فرد همیشه با فعل «دوست» دنبال می‌شود. به عنوان یک جایگزین، می‌توان از مدل gram برای ذخیره این اطلاعات مکانی درون متن استفاده کرد. با استفاده از همان مثال بالا، یک مدل bigram متن را به واحدهای زیر تجزیه خواهد کرد و بسامد واحد هر واحد را قبل از آن ذخیره خواهد کرد. "جان دوست" "دوست دارد", "دارد فیلم", "فیلم تماشا", "تماشا کند", "مری هم", "هم فیلم", "فیلم را", "را دوست", "دوست دارد"