السمات تمثل تمثيلاً وسيطًا يُمكّن من مشاركة المعاملات بين الفئات، وهو أمر ضروري عند توفر كميات محدودة من البيانات التدريبية. نقترح النظر إلى التصنيف الصوتي القائم على السمات كمشكلة تضمين التسميات: حيث يتم تضمين كل فئة في فضاء متجهات السمات. نقدّم دالة تقيس التوافق بين صورة وتضمين تسمية. يتم تعلّم معاملات هذه الدالة على مجموعة تدريب مصنفة لضمان أن الصورة المعطاة تُصنف الفئات الصحيحة أعلى من غير الصحيحة. أظهرت النتائج على مجموعتي بيانات Animals With Attributes وCaltech-UCSD-Birds أن الإطار المقترح يتفوّق على الأساس القياسي لتنبؤ السمات المباشرة في سيناريو التعلّم الصفري. كما يقدّم إطارات التضمين التسميات مزايا إضافية، مثل القدرة على الاستفادة من مصادر معلومات بديلة إلى جانب السمات (مثل الهياكل الهرمية للتصنيف)، أو الانتقال السلس من التعلّم الصفري إلى التعلّم باستخدام كميات كبيرة من البيانات.