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.
مدل زبانی
یک مدل زبان موقعیتی احتمال وقوع کلمات معین نزدیک به یکدیگر که لزوماً بلافاصله مجاور نیستند را در یک متن ارزیابی می‌کند. به همین ترتیب، مدلهای بسته بندی مفاهیمی از معانی معنایی مرتبط با عبارات چند کلمه‌ای مانند "buy_christmas_present استفاده می‌کنند"، حتی وقتی از آن‌ها در جملات غنی از اطلاعات مانند "today I bought a lot of very nice Christmas presents" استفاده می شود.