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.
بازشناسی گفتار
این سیستم‌ها با به‌کارگیری روش‌های مختلف طبقه‌بندی و شناسایی الگو قادرند به تشخیص واژگان هستند که البته برای افزایش دقت در شناسایی از یک فرهنگ لغات نیز در انتهای سیستم استفاده می‌شود. روشهایی مانند Hidden Markov Model یا Neural Network در بسیاری از سیستم‌های تشخیص گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند و در بخش‌های انتهایی سیستم از هوش مصنوعی کمک گرفته می‌شود.