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.
غلط‌یاب
غلط‌یابهای ساده، کلمات خارج از متن را، جدا گانه در محتویات یک لغتنامه، یکی یکی مقایسه می‌کنند.در غلط‌یابی یک کلمه، اگر کلمه‌ای یافت نشد خطا به وجود می‌آید و در صورت تکرار دستور، نرم‌افزار نزدیکترین کلمهٔ موجود را به عنوان جواب ترجمه می‌کند، برای این کار الگوریتم‌های زیادی پیشنهاد شده که ٔ یکی از آن‌ها کلمات موجود در لغت‌نامه را که فاصله لون‌اشتاین کوچکی از کلمهٔ اصلی دارند لیست می‌کند. در اغلب نرم‌افزارهای غلط‌یاب گزینه‌ای تعبیه شده که در صورت عدم وجود کلمه در لغت‌نامه، آن را (به استثنای موارد فلگ شده)به لیست کلمات شناخته شده اضافه می‌کند. روش‌های جدیدتر برای غلط یابی اما ممکن است از الگوریتمهای پیچیده تری همچون یادگیری ماشین استفاده نمایند. به عنوان مثال این روش‌ها می‌توانند الگوی خطای یک کاربر را شناخته و خود را با آن تطبیق دهند.