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
یک مدل Word2vec می‌تواند با نمونه‌برداری بیشینه هموار و / یا نمونه‌برداری منفی آموزش داده شود. برای تخمین تقریبی لگاریتم درست‌نمایی-احتمال یک مدل به دنبال حداکثر سازی است و روش بیشینه هموار از کدگذاری هافمن برای کاهش محاسبه استفاده می‌کند. روش نمونه‌گیری منفی، از سوی دیگر، با به حداقل رساندن تابع درست‌نمایی احتمالِ ورود به نمونه‌های منفی، به حداکثر سازی می‌رسد. به گفته نویسندگان، بیشینه هموار سلسله مراتبی برای کلمات نادر بهتر عمل می‌کند در حالی که نمونه‌گیری منفی برای کلمات مکرر بهتر عمل می‌کند و با بردارهای تک‌بعدی بهتر کار می‌کند. همان‌طور که دوره‌های آموزشی افزایش می‌یابد، بیشینه هموار سلسله مراتبی می‌تواند مفید باشد.