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
یکی از محدودیت‌های اصلی جاسازی کلمات (به‌طور کلی مدل‌های فضای برداری) این است که کلمات با معانی متعدد در یک نمایش واحد (یک بردار در فضای معنایی) ترکیب می‌شوند. به عبارت دیگر، چند معنایی و هم نامی به درستی به کار گرفته نمی‌شود. به عنوان مثال، در جمله "باشگاهی (کلاب) که دیروز امتحان کردم عالی بود!"، مشخص نیست که اصطلاح "باشگاه (کلاب)" به معنای کلمه "ساندویچ" کلاب، "باشگاه بیسبال" "، کلاب هوس یا" "باشگاه گلف" است یا ممکن است در بر گیرنده هر معنای دیگری مربوط به "باشگاه" باشد. از این رو تطبیق معانی متعدد هر کلمه در بردارهای مختلف (جاسازی‌های چند حسی (چند معنایی)) در پردازش زبان طبیعی برای تقسیم کردن جاسازی‌های تک معنایی به چند معنایی ضروری است.