Trong NLP, 'word embedding' (nhúng từ) được sử dụng để:

Huấn luyện lại toàn bộ mô hình từ đầu trên một tập dữ liệu mới.

Tiếp tục huấn luyện một mô hình đã được huấn luyện trước đó (pre-trained model) trên một tập dữ liệu cụ thể cho một tác vụ cụ thể.

Giảm kích thước của mô hình để triển khai trên thiết bị di động.

Tối ưu hóa tốc độ suy luận của mô hình.

Biểu diễn mối quan hệ giữa các từ trong từ vựng.

Biểu diễn tri thức về thế giới thực dưới dạng đồ thị, với các nút là thực thể và cạnh là mối quan hệ giữa chúng.

Phân tích cấu trúc ngữ pháp của văn bản.

Mô hình hóa quá trình suy luận logic.

Sinh văn bản tự động.

Phân loại văn bản và nhận dạng thực thể có tên.

Dịch máy.

Tóm tắt văn bản.

Loại bỏ các từ dừng (stop words).

Chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, có ý nghĩa.

Chuẩn hóa văn bản về dạng chữ thường.

Tìm gốc từ (stemming) của các từ.

Phát triển phần mềm hệ thống.

Tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ loài người.

Thiết kế cơ sở dữ liệu.

Phân tích dữ liệu số.

Để dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Để sử dụng kiến thức đã học từ một tác vụ NLP (ví dụ: mô hình ngôn ngữ huấn luyện trên tập dữ liệu lớn) cho một tác vụ khác hoặc trên một tập dữ liệu nhỏ hơn.

Để tóm tắt văn bản dài thành văn bản ngắn hơn.

Để tạo ra văn bản mới từ dữ liệu huấn luyện.