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.
واژگان
یکی از استفاده‌های واژگان در سامانه‌های رایانه‌ای و پردازش خودکار زبان طبیعی است. در هر گام از پردازش زبان طبیعی، دانشی تولید می‌شود که مبنا و زیربنای اطلاعاتی را برای پردازش بعدی فراهم می‌آورد. واژگان ارائه‌کنندهٔ دانش پایه‌ای است، که در مراحل پردازش بعدی استفاده می‌شود. تقریباً برای اکثر زبان‌های دنیا، واژگان با هدف استفاده در کاربردهای خاص یا عمومی وجود دارد. شاید شناخته‌شده‌ترین واژگان در این میان وردنت باشد که در آن هدف بیشتر بیان روابط معنایی میان واژه‌های ذخیره شده در واژگان است. نوع دانش ذخیره شده در واژگان به کاربردی که برای آن منظور فراهم شده‌است، وابسته است. به عنوان مثال در سیستم ترجمه ماشینی نیازی به داشتن رشته‌های آوانگاری کلمات زبان نیست اما در صورتی‌که هدف استفاده از واژگان در سیستم تبدیل متن به گفتار باشد، به چنین داده‌هایی نیاز است.