Аннотация:Данная работа рассматривает способы создания векторных представлений слов естественного языка, используемых в методах машинного обучения. Основное внимание уделяется подходу к генерации векторов слов на основе внутренней структуры слов с помощью свёрточных нейронных сетей. Такой подход позволяет извлекать из слов дополнительные ценные признаки, основываясь только на размеченных данных и не требуя никакой дополнительной, специфичной для языка информации. Эффективность этого подхода оценивается на примере нескольких классических задачах обработки текстов на русском и испанском языке. Для задачи распознавания именованных сущностей предлагается способ улучшения качества извлекаемых признаков с помощью предобучения на большом неразмеченном текстовом корпусе.