深度学习中常用的词嵌入技术包括Word2Vec、GloVe、FastText和BERT。Word2Vec是通过CBOW和Skip-gram两种模型训练的词向量，GloVe使用了全局语料库的统计信息，FastText在Word2Vec的基础上考虑了子词信息，BERT采用了Transformer模型进行双向上下文建模。它们之间的主要差异在于训练方法、上下文信息的考虑和对子词的处理。Word2Vec和GloVe是静态嵌入方法，FastText和BERT考虑了词的变换和多义性。Word2Vec和GloVe适用于传统任务，FastText适用于语义相似度计算，BERT适用于理解任务。深度学习中的词嵌入技术有利于表征词汇语义和语法信息，提升了自然语言处理的效果和性能。