جاسازی کلمه
برای بازنمایی معنایی کلمه، اکثر رویکردهایی که تعبیه‌های چند معنایی تولید می‌کنند را می‌توان به دو دسته اصلی بدون نظارت و مبتنی بر دانش تقسیم کرد. یک روش مبتنی بر word2vec skip-gram یعنی Multi-Sense Skip-Gram (MSSG) که تمایز معنی کلمه و جاسازی را به‌طور همزمان انجام می‌دهد، زمان آموزش را نیز بهبود بخشیده و تعداد معانی خاصی را برای هر کلمه در نظر می‌گیرد. در این روش تعداد معانی در نظر گرفته شده می‌تواند بسته به هر کلمه متفاوت باشد. همچنین این روش با ترکیب دانش قبلی بدست آمده از پایگاه داده‌های لغوی (به عنوان مثال، وردنت، ConceptNet و بابلنت) و جاسازی کلمه و ابهام زدایی معنی کلمه و روش مناسب‌ترین حاشیه نویسی حسی (MSSA) و با در نظر گرفتن بافت کلمه در یک پنجره از پیش تعریف شده، مفاهیم کلمه را از طریق یک رویکرد بدون نظارت و مبتنی بر دانش برچسب گذاری می‌کند. هنگامی که کلمات ابهام زدایی می‌شوند، می‌توان آنها را در یک تکنیک استاندارد جاسازی کلمه استفاده کرد، در نتیجه جاسازی‌های چند معنایی تولید می‌شوند. معماری MSSA این امکان را می‌دهد تا فرایند ابهام زدایی و حاشیه نویسی به‌طور مکرر و به شیوه ای خود-بهبود انجام شود.
جاسازی کلمه
مفهوم فضای معنایی شامل موارد لغوی (کلمات یا اصطلاحات چند کلمه‌ای) است که با بردارها یا عملیات جاسازی نشان داده می‌شوند و مبتنی بر چالش‌های محاسباتی بدست آوردن ویژگی‌های توزیعی و استفاده از آنها برای کاربرد عملی و همچنین برای اندازه‌گیری شباهت بین کلمات، عبارات یا کل اسناد است. اولین نسل از مدل‌های فضای معنایی، مدل فضای برداری برای بازیابی اطلاعات است. چنین مدل‌هایی که فضای برداری کلمات و داده‌های توزیعی آنها در ساده‌ترین شکل پیاده‌سازی شده‌اند، منجر به یک فضای برداری بسیار پراکنده با ابعاد بالا می‌شوند (مبحث نفرین ابعاد). کاهش ابعاد با استفاده از روش‌های جبر خطی مانند تجزیه مقادیر منفرد، در اواخر دهه ۸۰ منجر به معرفی آنالیز پنهان مفهومی و رویکرد نمایه‌سازی تصادفی برای جمع‌آوری زمینه‌های همزمانی کلمات شد. در سال ۲۰۰۰ بنجیو و همکارانش در مجموعه ای از مقالات «مدل‌های زبانی احتمالی عصبی» برای کاهش بالای ابعاد کلمات همراه با «یادگیری بازنمایی توزیع شده برای کلمات» را ارائه کردند. برای جاسازی کلمات دو سبک مختلف وجود دارد، یکی که در آن کلمات به عنوان بردار همزمان در نظر گرفته می‌شوند و دیگری که در آن کلمات به عنوان بردار زمینه‌های زبانی بیان می‌شوند. این سبک‌ها توسط لاولی و همکارانش در سال ۲۰۰۴ مورد مطالعه قرار گرفته‌اند. Roweis و Saul در مجله "Science" نحوه استفاده از " جاسازی خطی محلی " (LLE) برای نمایش ساختارهای داده با ابعاد بالا را منتشر کردند. پس از سال ۲۰۰۵ اکثر تکنیک‌های جدید جاسازی کلمه به جای مدل‌های احتمالی و جبری بیشتر بر اساس معماری شبکه‌های عصبی کار می‌کنند.