W przetwarzaniu tekstu istotne jest skonstruowanie macierzy odległości Levenshteina, szczególnie w przypadku porównań, które nie uwzględniają kolejności i wielkości liter. Dokładność i skalowalność gwarantuje użycie bibliotek takich jak Levenshtein i optymalizacja przetwarzania wstępnego za pomocą narzędzi takich jak NumPy.