টেক্সট প্রসেসিং-এ, লেভেনশটাইন দূরত্বের ম্যাট্রিক্স তৈরি করা অপরিহার্য, বিশেষ করে যখন অর্ডার-অজ্ঞেয়বাদী এবং কেস-অসংবেদনশীল তুলনার সাথে কাজ করা হয়। Levenshtein-এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে এবং NumPy-এর মতো টুলের সাহায্যে প্রি-প্রসেসিং অপ্টিমাইজ করে নির্ভুলতা এবং মাপযোগ্যতা নিশ্চিত করা হয়। দক্ষতার সাথে সম্পর্কিত স্ট্রিংগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করতে, এই পদ্ধতিটি অত্যাধুনিক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যেমন অ্যাফিনিটি প্রোপাগেশন সক্ষম করে।