Kĩ thuật cắt bỏ chỉ quan tâm đến việc loại bỏ các cụm N-gram có tần số thấp, trong khi kĩ thuật weighted difference thì quan tâm nhiều đến thông tin trong mô hình ngôn ngữ hơn mối quan hệ giữa các cụm N-gram, xác suất của từng cụm N-gram[13]. Như đã trình bày, nếu một cụm N-gram không xuất hiện trong tập huấn luyện thì xác suất của nó được tính toán thông qua xác suất của cụm N-gram ngắn hơn (kĩ thuật làm mịn kiểu truy hồi). Do đó, nếu xác suất thực tế của một cụm N-gram xấp xỉ với xác suất có được theo công thức truy hồi, chúng ta chẳng cần lưu trữ cụm N-gram ấy làm gì nữa. Đó
chính là ý tưởng của phương pháp weighted difference. Sự khác biệt trọng số của một cụm N-gram được định nghĩa bằng:
w.d.factor =K*(log(xác suất ban đầu) – log(xác suất truy hồi))
K chính là tham số sử dụng trong phương pháp làm mịn Good-Turing. Dựa vào nhân tố w.d.factor chúng ta sẽ biết nên giữ hay bỏ đi một cụm N-gram. Nếu w.d.factor nhỏ hơn một ngưỡng nhất định, thì cụm N-gram sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình ngôn ngữ. Và ngưỡng nhất định đó, chúng ta có thể tìm bằng cách dùng phương pháp thử sai hoặc đặt nó bằng một giá trị hằng số.
Trong thực tế, phương pháp này mất thời gian hơn phương pháp cut-off do phải tính toán hệ số w.d.factor cho tất cả các cụm N-gram trong mô hình ngôn ngữ. Và sự khác biệt lớn nhất giữa hai phương pháp loại bỏ này chính là phương pháp weighted difference chỉ hoạt động trong mô hình ngôn ngữ kiểu truy hồi, còn phương pháp cut-off chỉ hoạt động trong mô hình ngôn ngữ lưu trữ dữ liệu dưới dạng tần số.