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.
مدلسازی معنایی داده
با مطرح شدن الگوهای شی گرایی که هر موجودیت در جهان واقع را شامل داده‌های آن موجودیت و عملکردهای مرتبط با آن توصیف می‌کرد، طراحان سیستم روش‌های موجودیت ارتباط را ناکارآمد تشخیص داده و در جستجوی یک روش جدید بودند تا بتوانند عملکرد هر موجودیت را نیز به نمایش بگذارند. از این رو روش زبان عمومی مدلسازی مطرح شد. مهم‌ترین خصوصیت این روش، ایجاد امکانی برای ایجاد و نمایش اشیا جهان واقع و به صورت تصویری است. یکی از نکات مهم در این روش، وجود دانش کافی در مفاهیم شی گرایی است. به بیانی دیگر بدون دانستن مفاهیم شی گرایی، امکان استفاده مؤثر و به جا از این روش وجود ندارد.