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.
جاسازی کلمه
روش جاسازی کلمه برای "n-" gram در توالی‌های بیولوژیکی (مثلاً DNA, RNA و پروتئین‌ها) برای کاربردهای بیوانفورماتیک توسط عسگری و مفرد پیشنهاد شده‌است. نام گذاری بردارهای بیولوژیکی(BioVec) برای اشاره به توالی‌های بیولوژیکی است. به‌طور کلی از واژگان برداری‌های پروتئینی (ProtVec) برای پروتئین‌ها (توالی‌های آمینو اسید) و برداری‌های ژنی (GeneVec) برای توالی‌های ژنی، به‌طور گسترده‌ای در یادگیری عمیق استفاده شود. نتایج ارائه شده توسط عسگری و مفرد نشان می‌دهد که BioVectosها می‌تواند توالی‌های بیولوژیکی را از نظر تفسیرهای بیوشیمیایی و بیوفیزیکی شناسایی کند.