IGli softwarealgoritmi più popolari proposti per l'apprendimento e l'uso del word embedding sono: [[Word2vec]] sviluppato da [[Tomas Mikolov]]<ref>[https{{Cita pubblicazione |nome=Thomas |cognome=Mikolov |anno=2013 |titolo=Efficient estimation of word representations in vector space |rivista=Proceedings of NIPS |lingua=en |accesso=4 settembre 2018 |url=http://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf MIKOLOV, Tomas, et al. Efficient estimation of word representations in vector space. ''arXiv preprint arXiv:1301.3781'', 2013].}}</ref>; e [[GloVe (machine learning)|GloVe]], sviluppato dalla Stanford University<ref>{{cita web|url=http://nlp.stanford.edu/projects/glove/|titolo=GloVe|lingua=en}}</ref>;. Sono anche disponibili alcuni software e [[librerie software]], come [[Gensim]]<ref>{{citaCita web |url=http://radimrehurek.com/gensim/ |titolo=Gensim |lingua=en}}</ref> e [[Deeplearning4j]]<ref>{{Cita web |url=https://deeplearning4j.org/ |titolo=Deeplearning4j |sito=deeplearning4j.org |lingua=en |accesso=2018-09-04}}</ref>, che offrono un'implementazione di questi algoritmi e ne permettono l'uso in altre applicazioni. Altri algoritmi, come [[Principal Component Analysis]] (PCA) e [[t-distributed stochastic neighbor embedding]] (t-SNE), sono entrambi usati per diminuire la dimensione dello spazio dei vettori di parole e visualizzareper lepermetterne wordla embeddingvisualizzazione ein iuno [[Clustering|cluster]].spazio bidimensionale o tridimensionale<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Ghassemi|nome=Mohammad|cognome2=Mark|nome2=Roger|cognome3=Nemati|nome3=Shamim|anno=2015|titolo=A Visualization of Evolving Clinical Sentiment Using Vector Representations of Clinical Notes|url=http://www.cinc.org/archives/2015/pdf/0629.pdf|rivista=Computing in Cardiology|lingua=en}}</ref>.
