<anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="docs-internal-guid-71a19a51-7fff-7bb0-8a" />Mithilfe eines BERT-Modells, welches durch Re-Training an die hochspezialisierte wissenschaftliche Sprache unseres Korpus angepasst wurde (Domain Adaptation), erzeugen wir kontextualisierte Word Embeddings für alle ca. 125.000 Okkurrenzen des Begriffs “virtual” in unserem Korpus. Diese Embeddings können dann für die automatisierte Erkennung unterschiedlicher Aspekte begrifflicher Veränderung genutzt werden (Semantic Change Detection, vgl. Periti und Montanelli 2024). Der Fokus unserer Studie ist die Untersuchung der Dynamik der dominanten Bedeutung von “virtual” einerseits und der Veränderung des Grads der Polysemie andererseits. Die Quantifizierung dieser Bedeutungsverschiebungen wird mithilfe von Ähnlichkeitsmaßen wie der Kosinus-Distanz und informationstheoretischen Maßen auf Grundlage von Clustering wie der Shannon-Entropie erreicht. Die Evaluation der Ergebnisse erfolgt durch Kookkurrenz-Analysen mithilfe von Dependency Parsing und qualitativen Auswertungen.