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.
پسین‌سازی
«اشتقاق لغات» متفاوت از «اختصار لغات» است. اشتقاق لغات ممکن است بخشی از سخنرانی یا معنی کلمه را تغییر دهد، درحالی‌که اختصار کلمات، کلمات کوتاه را از کلمات بزرگ ایجاد می‌کند، اما بخشی از سخنرانی یا معنی کلمه را تغییر نمی‌دهد. به‌عنوان مثال، کلمهٔ resurrection (معاد) از لاتین قرض گرفته شده‌است، و فعل resurrect (احیاشدن) صدها سال بعد از آن با حذف پسوند ion- مشتق شده‌است. این قطعه‌بندی از resurrection به resurrect + -ion ممکن است به این دلیل باشد که انگلیسی نمونه‌هایی از واژهٔ لاتین به‌صورت فعل و فعل + ion دارد، مانند opine/opinion (اظهارنظرکردن/نظر). این الگویی برای بسیاری از جفت‌های دیگر شد، که در آن، فعل مشتق‌شده از لاتین، با حذف ion- در پایان به اسم تبدیل می‌شود، مانند insert/insertion (واردکردن/وارد)، project/projection (پروژه/ طرح‌ریزی‌کردن) و غیره.