Word2vec
ミコロフらは上記の意味論的および構文的パターンを引き出すword2vecモデルの品質を評価するアプローチを開発した。モデルの精度をテストするためのベンチマークとして使用する、8,869の意味関係と10,675の構文関係のセットを開発した。 ベクトルモデルの品質を評価するとき、ユーザーはword2vecに実装されているこの精度テストを利用するか、モデルを構成するコーパスにとって意味のある独自のテストセットを開発できる。このアプローチは、特定のテスト単語に最も類似している単語は直感的にもっともらしいと主張するだけではなく、より難しいテストも提供できる。
バイオインフォマティクスでの利用のために、生物学的配列(例:DNA、RNA、およびタンパク質)におけるn-gramのための単語ベクトルの拡張が、AsgariとMofradによって提案された。
バイオベクター(BioVec)はタンパク質(アミノ酸配列)に対するタンパク質ベクター(ProtVec)、遺伝子配列に対する遺伝子ベクター(GeneVec)といった生物学的配列の総称であり、プロテオミクスおよびゲノミクスにおける機械学習の実装において幅広く用いられている。BioVectorsが生化学的および生物物理学的解釈に基づいて生物学的配列を分類できることが示唆されている。
同様の変法であるdna2vecは、Needleman-Wunsch類似度スコアとdna2vecにおける単語ベクトルのコサイン類似度との間に相関があることが示されている。