ブルームフィルタ
例えば、ブルームフィルタを使って空間効率の良いスペルチェックを行うことができる。正しい単語を集めた辞書に対するブルームフィルタは、辞書に登録されている全単語を受容し、登録されていない単語はほとんど受容しない。つまり若干不正確ではあるが、それで十分な場合もある。偽陽性の発生率を考慮すると、単語当たり 1バイト程度でデータ構造を構築できる。
このスペルチェッカーの面白い特性として、そのデータ構造からは正しい単語のリストを取り出すことができないことが挙げられる。どんなに努力しても、正しい単語のリストとさらにおびただしい偽陽性の単語のリストが得られるだけである(そのうちのどれが正しいものであるかはわからない)。これを望ましい機能であるととらえるならば、たとえばディスク内に残っている重要な番号(クレジットカード番号など)を探し出すとか、大量の電子メールから特定の(他人に知られたくない)アドレスを含むものを探し出すといった用途が考えられる。これは完全に安全な方法ではないが、偽陽性は別の手段で取り除くことができるだろう。