جاسازی کلمه
پس از پیشرفت‌هایی که در سال ۲۰۱۰ در زمینه کاری نظری در مورد کیفیت بردارها انجام شد و سرعت آموزش مدل و پیشرفت‌های سخت‌افزاری امکان کاوش در فضای پارامتر وسیع‌تری را فراهم کرد این رویکرد توسط بسیاری از گروه‌های تحقیقاتی مورد استفاده قرار گرفت. در سال ۲۰۱۳، تیمی در گوگل به رهبری توماس میکولوف روش word2vec را ایجاد کردند که ابزاری است که جاسازی کلمه در مدل‌های فضای برداری را سریعتر از رویکردهای قبلی امکان‌پذیر می‌کند. رویکرد word2vec به‌طور گسترده‌ای استفاده شده‌است و باعث افزایش علاقه به استفاده از تکنیک جاسازی کلمات و در نهایت هموار کردن راه برای کاربرد عملی شده‌است.
مدلسازی معنایی داده
با مطرح شدن الگوهای شی گرایی که هر موجودیت در جهان واقع را شامل داده‌های آن موجودیت و عملکردهای مرتبط با آن توصیف می‌کرد، طراحان سیستم روش‌های موجودیت ارتباط را ناکارآمد تشخیص داده و در جستجوی یک روش جدید بودند تا بتوانند عملکرد هر موجودیت را نیز به نمایش بگذارند. از این رو روش زبان عمومی مدلسازی مطرح شد. مهم‌ترین خصوصیت این روش، ایجاد امکانی برای ایجاد و نمایش اشیا جهان واقع و به صورت تصویری است. یکی از نکات مهم در این روش، وجود دانش کافی در مفاهیم شی گرایی است. به بیانی دیگر بدون دانستن مفاهیم شی گرایی، امکان استفاده مؤثر و به جا از این روش وجود ندارد.