Tato diplomová práce zkoumá vhodnost několika volně dostupných natrénovaných modelů ke tvorbě word embeddings pro úlohu geolokalizace částí vědeckých afiliací. Analýza využívá statistické metody, jako jsou PCA a ANOVA, k určení nejvhodnějšího embeddings modelu. Tyto modely se používají v kombinaci s modely strojového učení, jako jsou neuronové sítě a další klasifikátory. Jako nejvýkonnější se ukazuje kombinace modelů neuronové sítě + uncsd-BERT embeddings. Jeho přesnost a průběh procesu učení jsou dále prozkoumány. Práce je případovou studií ilustrující možný postup výběru nejlepšího modelu pro konkrétní klasifikační úlohu a poskytuje pohled na současný stav výkonnosti vybraných embeddings modelů v této úloze. Primárním cílem je vyvinout model strojového učení pro geolokalizaci afiliací, bez nutnosti spoléhat na komerční nástroje.This diploma thesis investigates the suitability of multiple freely available pre-trained word embeddings (PWE) models for the task of geo-localizing parts of affiliations. The analysis employs statistical methods, such as PCA and ANOVA, to identify the most suitable PWE model. PWE models are used in combination with ML classifiers such as Neural Networks, Random Forests, Support Vector Classifier, and K-Nearest Neighbors. The Neural Networks together with uncsd-BERT embeddings model emerges as the best performing combination. Its classification performance and learning process are further evaluated. The thesis serves as a case study illustrating the selection of the best model for a specific classification task, and it provides insights into the state of the art performance of selected embeddings models on this task. The primary goal is to develop a ML model for geo-localizing affiliations without commercial tools.