Senere tilnærminger til å vurdere innholdslikhet ved bruk av nevrale nettverk har gjort det mulig å oppnå betydelig høyere nøyaktighet, men medfører store beregningskostnader. Tradisjonelle metoder med nevrale nettverk legger begge innholdselementene inn i semantiske vektorinnlegg for å beregne deres likhet, ofte basert på deres kosinulikhet. Mer avanserte metoder utfører ende-til-ende prognosering av likhet eller klassifikasjoner ved bruk av transformerarkitektur. Oppdagelse av omskrivning er spesielt gunstig for høyparametriserte forhåndstrente modeller.