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.
جاسازی کلمه
روش جاسازی کلمه برای "n-" gram در توالی‌های بیولوژیکی (مثلاً DNA, RNA و پروتئین‌ها) برای کاربردهای بیوانفورماتیک توسط عسگری و مفرد پیشنهاد شده‌است. نام گذاری بردارهای بیولوژیکی(BioVec) برای اشاره به توالی‌های بیولوژیکی است. به‌طور کلی از واژگان برداری‌های پروتئینی (ProtVec) برای پروتئین‌ها (توالی‌های آمینو اسید) و برداری‌های ژنی (GeneVec) برای توالی‌های ژنی، به‌طور گسترده‌ای در یادگیری عمیق استفاده شود. نتایج ارائه شده توسط عسگری و مفرد نشان می‌دهد که BioVectosها می‌تواند توالی‌های بیولوژیکی را از نظر تفسیرهای بیوشیمیایی و بیوفیزیکی شناسایی کند.