<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Die ausführlichste systematische Anwendung der Verteilungshypothese findet sich in </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Distributional Semantic Models</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> (DSMs), die einen multidimensionalen Vektorraum bilden, in </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">dem</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Wörter als Vektoren abgebildet werden (Lenci, 2018). Diese Vektoren bilden die Kookkurrenz eines Worts mit anderen </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Wörtern</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> in einem Textkorpus ab, nähern sich so einem Kontext bzw. der Bedeutung dieses </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Wortes</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> an. Diesen</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> Prozess, in dem ein Wort auf einen 3Vektor abgebildet wird, bezeichnen wir als </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">word embeddings</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> (Mikolov, Chen, Corrado, Dean 2013), (Collobert, Weston 2008). Der Grad semantischer Nähe von zwei Wörtern kann 3durch die Anwendung mathematischer Formeln auf diese Vektoren repräsentiert werden (Budanitsky, Hirst 2006).</hi> <anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="id_tyjcwt" />