Сервіс UkrVectōrēs обчислює семантичні відношення між сутностями української мови в рамках обраної дистрибутино-семантичної моделі векторного представлення сутностей.
Векторне представлення (англ. Word embedding) – це техніка, яка розглядає сутності (слова, терміни, документи та інше) як вектори, відносна схожість між якими корелює з семантичною подібністю. Така техніка є одним із найуспішніших прикладів застосування навчання без учителя (unsupervised learning). Векторні представлення – техніка для опрацювання природної мови, альтернативна до традиційної, яка дозволяє відображати сутності (слова, словосполучення, терміни або документи зі "словника" на вектори дійсних чисел в малому щодо розміру "словника" просторі, а подібність між векторами корелює з семантичною подібністю між сутностями.
Сучасні векторні моделі дозволяють обчислити семантичну подібність між словами, реченнями чи документами, і саме на цих можливостях ґрунтується їхнє використання для розв’язання завдань опрацювання природної мови. Векторні представлення використовують безпосередньо, а також як ознаки для розв’язання насамперед завдань класифікації та кластеризації: розпізнавання іменованих сутностей, морфологічний аналіз слів, аналіз тональности текстів, класифікація/кластеризація документів, класифікація/кластеризація пошукових запитів, класифікація веб-сторінок, ранжування документів, кластеризація заголовків веб-сторінок. Також із використанням векторних представлень вирішують завдання ґенерації текстів, машинного перекладання, виявлення парафраз, моделювання текстів.