Für die Fusions-Methode wurden RotatE Embeddings (Implementierung von Zhu et al. (2019)) mit einer Dimension von 128 trainiert. Nachteil dieser Methode ist, dass die Mehrheit der Wörter aus dem Vokabular der Word Embeddings kein Gegenstück in den Entitäten von GermaNet haben (etwa 62%). Fehlende GermaNet Vektoren wurden in diesem Experiment deshalb durch zufällig bestimmte Vektoren innerhalb der Grenzen des GermaNet RotatE Vektorraumes erstellt. Damit ist sichergestellt, dass alle Modelle auf Basis des gleichen Vokabulars beurteilt werden. Die Word und Knowledge Graph Embeddings wurden nicht weiter gewichtet; die Dimensionsreduktion wurde mit einer PCA vorgenommen.