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.
آدرس‌دهی کلمه‌ای
فرض کنید یک برنامه می‌خواهد سومین کد را در ثبات r1 از کلمه ای داخل آدرسی در ثبات r2 بخواند. با در نظر گرفتن عدم وجود پشتیبانی از مجموعه دستورالعمل‌ها (instruction set)، برنامه باید تمام کلمه را بارگذاری کند، ۱۶ بار شیفت به راست انجام دهد تا دو کد ابتدا را حذف کند و سپس کد چهارم را پنهان کند. اگر آفست به‌طور ایستا (استاتیک) مشخص نباشد، اما در عوض یک بیت-آفست در ثبات r3 ذخیره شده باشد، رویکرد کمی پیچیده‌تر نیاز است. فرض کنید بجای آن برنامه می‌خواهد کد پوینت داخل رجیستر r1 به سومین کد پوینت داخل کلمه در رجیستر r2 قرار دهد. با در نظر گرفتن عدم پشتیبانی از مجموعه دستورالعمل‌ها (instruction set)، برنامه باید تمام کلمه را بارگذاری کند، مقدار قدیمی آن کد پوینت را پنهان کند، مقدار جدید را در محل مورد نظر تغییر دهد و پس از ادغام کردن مقادیر، تمام کلمه را دوباره ذخیره کند. مجدداً، اگر افست به جای آن در ثبات codice_1 ذخیره شود، رویکرد پیچیده تری مورد نیاز است: این دنباله کد فرض می‌کند که یک نخ (thread) دیگر نمی‌تواند بایت‌های دیگر داخل کلمه را همزمان تغییر دهد. اگر تغییرات همزمان ممکن بود، آنگاه ممکن بود یکی از تغییرات صورت نگیرد. برای حل این مشکل، چند دستورالعمل آخر باید به یک حلقه مقایسه-تبدیل تجزیه ناپذیر (atomic) تبدیل شوند تا یک تغییر همزمان به راحتی باعث شود تا عملیات با مقادیر جدید تکرار شود. در این مورد هیج مانعی برای حافظه لازم نیست.