Im Folgenden sollen exemplarisch Ergebnisse für das Anpassen von statischen Word Embeddings mithilfe eines Wissensgraphen auf Basis einer kleinen Textmenge dargestellt werden. Um eine kleine Domäne zu simulieren wurde aus dem Deutschen OSCAR Korpus eine Menge an zufälligen Sätzen so ausgewählt, dass etwa 20MB (ca. 3.6M Tokens, 47.000 Types) an Text daraus entstanden sind. Mit diesen Daten wurde dann ein 300-dimensionales Word Embedding Modell mit FastText trainiert. Für den Wissensgraph wurde GermaNet (Hamp und Feldweg 1997, Henrich und Hinrichs 2010) herangezogen. Ähnlich zu dem englischen WordNet werden in GermaNet semantische Beziehungen zwischen Wörtern verzeichnet (Synonyme, Hyponyme etc.). Es ist deshalb zu erwarten, dass die angepassten Word Embeddings vor allem Wortähnlichkeiten besser abbilden können. Obwohl sowohl statische als auch kontextualisierte Embeddings für das Experiment verwendet werden können, wurden hier die statischen Embeddings gewählt, da diese für das Abbilden von semantischen Beziehungen immer noch genauso gut geeignet sind (Ehrmanntraut et al. 2021).